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SPSS IBMSPSSMPRO 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 評価と分析 | 15% | - 分析結果の解釈と可視化 - 妥当性確認の手法 - モデルの性能評価 |
| トピック 2: データの準備 | 20% | - データの変換とクレンジング - フィルタリング、集計、データの精査 - サンプリング、データの分割、バランシング調整 - データの統合、結合、追加処理 |
| トピック 3: モデリング | 20% | - 相関ルールモデルおよび系列パターンモデル - 自動モデリングおよびアンサンブル手法 - クラスタリングモデルおよびセグメンテーションモデル - 分類モデルおよび回帰モデル |
| トピック 4: 展開・実運用 | 10% | - レポート作成と文書化 - 新規データに対するスコアリング処理 - ストリームの出力とシステム連携 |
| トピック 5: ビジネスの理解と計画立案 | 10% | - CRISP-DM 手法 - ビジネス目標とデータマイニングの目的の整合 |
| トピック 6: データの理解 | 15% | - データ品質上の課題の特定 - データの探索と可視化 |
| トピック 7: SPSS Modeler Professional の機能 | 10% | - スクリプト作成と自動化処理 - ストリームの作成と管理 - ノードパレットおよび SuperNodes |
SPSS IBM SPSS Modeler Professional Certification 認定 IBMSPSSMPRO 試験問題：
問題 #1
Some data mining model such as Neural Net and Support Vector Machine models do not provide equations or rules to help analysis determine how the models use the input fields for prediction. If you have a categorical target field and a continuous input field, which graphing technique could ad with interpretation?
A. Distribution node
B. Histogram node
C. Plot node
D. Evaluation node
問題 #2
Which key items must be identified before a data mining project is started? (Select all that apply)
A. Available expertise on the data and business
B. Available data
C. Data quality problem
D. A business problem or question
問題 #3
Using the Linear node, what are the advantages of creating a standard model without boosting or bagging? (Select all that apply)
A. Easier interpretation
B. Faster to score
C. Higher accuracy
D. None of the above
問題 #4
A Balance node cannot be generated from Distribution node output.
A. True
B. False
問題 #5
Which node allows you to choose from many different graph types (tar charts, attempts, hampers) in the single node?
A. Evaluation node
B. Graphboard node
C. Collection node
D. Multiple node
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： C、D | 問題 #3 正解： B、C | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： B |
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