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IBM SPS-200 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: モデリング | 30% | - 分類モデル（決定木、ロジスティック回帰） - 自動モデリングおよびアンサンブル学習の手法 - 相関ルール分析および時系列分析 - モデルの評価と比較検証 - セグメンテーションモデル（クラスタリング、TwoStep法） |
| トピック 2: データの準備 | 25% | - 欠損値および外れ値の処理を行う - データのクレンジングと変換を行う - 複数のデータソースを統合・結合する - データセットの抽出、分割、調整を実施する |
| トピック 3: 結果の解釈と運用展開 | 10% | - モデルのエクスポートと運用環境への展開を行う - モデルの結果と出力内容を解釈する - 新規データに対するスコアリングを実施する |
| トピック 4: ビジネスの理解と計画立案 | 10% | - CRISP-DMフレームワークを適用する - ビジネス目標と分析目的の整合性を図る |
| トピック 5: SPSS Modeler Professionalの機能活用 | 10% | - SuperNodeとスクリプト機能を使用する - 処理フローのパフォーマンスを最適化する - ノードと出力形式をカスタマイズする |
| トピック 6: データの理解 | 15% | - データ品質上の課題を抽出する - データの特性を調査する - 要約統計量を算出する |
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