Weiterführende Techniken der Vorhersagemodellierung mit der SAS® Enterprise Miner• Software

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Beschreibung


Dieser Kurs zeigt, wie Sie Ihre Vorhersagemodelle optimieren können. Der Kurs baut auf die Grundlagen der Vorhersagemodellierung, die im Kurs „Einführung in die Datenanalyse mit der SAS Enterprise Miner Software" (AAEM12) vorgestellt werden, auf.

Voraussetzungen
Sie sollten statistisches Grundwissen besitzen und mit Konzepten der Regression vertraut sein, wie sie im Kurs „Statistik 1: Varianzanalyse, Regression und logistische Regression" (ST193) vermittelt werden. Außerdem werden Programmierkenntnisse aus den Kursen „SAS Programmierung 1: Grundlagen" (PRG1) oder „SAS Programmierung 1: Grundlagen für Programmierer" (PRG1EP) und Kenntnisse zum SAS Enterprise Miner wie im Kurs „Einführung in…

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Dieser Kurs zeigt, wie Sie Ihre Vorhersagemodelle optimieren können. Der Kurs baut auf die Grundlagen der Vorhersagemodellierung, die im Kurs „Einführung in die Datenanalyse mit der SAS Enterprise Miner Software" (AAEM12) vorgestellt werden, auf.

Voraussetzungen
Sie sollten statistisches Grundwissen besitzen und mit Konzepten der Regression vertraut sein, wie sie im Kurs „Statistik 1: Varianzanalyse, Regression und logistische Regression" (ST193) vermittelt werden. Außerdem werden Programmierkenntnisse aus den Kursen „SAS Programmierung 1: Grundlagen" (PRG1) oder „SAS Programmierung 1: Grundlagen für Programmierer" (PRG1EP) und Kenntnisse zum SAS Enterprise Miner wie im Kurs „Einführung in die Datenanalyse mit der SAS Enterprise Miner Software" (AAEM12) erwartet.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Analysten und Statistiker sowie Mitarbeiter von Fachabteilungen, deren Fachgebiet die Bildung und Optimierung von Vorhersagemodellen unter Verwendung von Data Mining-Methoden ist.

Module
SAS Enterprise Miner Software

Kursinhalte
  • Einführung in die Vorhersagemodellierung: Problemformulierung, Optimierung und Vergleich von Vorhersagemodellen
  • Parametrische Modelle: logistische Regression, Multilayer Perceptrons
  • Datenselektion, Hauptkomponenten und Variabalen-Cluster
  • Empirische Logits und Modelleignung, Datentransformation
  • Erstellen und Evaluation von Zweistufenmodellen
  • Vorhersagemodellierung: Problemformu­lierung und Modelloptimierung
  • Variablenselektion
  • Modellvergleich
  • Beurteilung der Variabilität der Modellperformance

Dieser Kurs ist Bestandteil folgender Rolle(n):
  • Data Miner



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