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Building Analytic Data Marts
Dieser Kurs basiert auf dem in SAS Press erschienen Buch "Data Preparation for Analytics" von Dr. Gerhard Svolba, Analytic Expert und Senior Solution Architect bei SAS Austria. Die Kursteilnehmer erwerben umfassende Kenntnisse sowohl aus fachlicher als auch aus programmtechnischer Sicht für die Erstellung analytischer Data Marts.
Kursziel
Der Kurs vermittelt Ihnen ein Verständnis für das Ökosystem für analytische Datenaufbereitung, sowie Kenntnisse der häufig verwendeten analytischen Datenstrukturen und deren Eignung für bestimmte analytische Fragestellungen. Sie erhalten einen Leitfaden für die Herangehensweise bei der Erstellung von relevanten abgeleiteten Variablen und erfahren Tipps & Tricks zur effizienten SAS Programmierung bei der Erstellung analytischer Datenbestände.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an jene, die Datenbestände für Statistik, Data Mining und Zeitreihenanalyse aufbereiten; die Daten für die Erstellung dieser Datenbestände zur Verfügung stellen; die Analysen auf Basis von Datenbeständen durchführen. Die typischen Kursteilnehmer sind u.a. User von SAS®Enterprise Miner, SAS®STAT, SAS®ETS, SAS®Forecast Server, SAS®Base und SAS®Data Integration Studio, sowie jene, die in relationalen Datenbanken analytische Datenbestände mit SQL aufbereiten.
SAS Module
SAS®Base, SAS®STAT, SAS®ETS, SAS®Enterprise Miner, SAS®Forecast Server, und SAS®Data Integration Studio
Kursinhalte
- Das Ökosystem für analytische Datenaufbereitung: Fachliche Anforderungen und Prozesse, Personen und Datenquellen
- Datenquellen und Datenmodelle
- Datenstrukturen für analytische Datenbestände und deren Umstrukturierung
- Datentransformationen für analytische Fragestellungen
- Verwendung von SAS Funktionen, Verarbeiten von Datumswerten, Wertzuweisungen, bedingte Anweisungen, Berechnen von Spalten, Daten verdichten
- Erstellen eines "one-row-per-subject data marts"
- Datenaufbereitung für Predictive Modeling
- Datenaufbereitung für Zeitreihenanalysen
- Automatisierung und der Einsatz von SAS®Tools wie SAS®Enterprise Miner und SAS®Data Integration Studio
- Scoring, Sampling und andere Datenaufbereitungsthemen
Voraussetzungen
Voraussetzung für den Kurs sind grundlegende Kenntnisse in der SAS Programmierung. Erfahrungen in den Bereichen Statistik und Data Mining sind empfehlenswert.
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Downloads
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Kursdaten
