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Kursdaten
Dauer:  3 Tage
Code:  AAEM12
Preis pro Person:  EUR 2.070
zzgl. MWSt

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Termine & Orte
03.09. - 05.09.13 Köln
09.09. - 11.09.13 Wien
07.10. - 09.10.13 Heidelberg
13.11. - 15.11.13 München
02.12. - 04.12.13 Wien
18.12. - 20.12.13 Heidelberg
14.01. - 16.01.14 Köln
22.01. - 24.01.14 Wien
12.02. - 14.02.14 Heidelberg
24.03. - 26.03.14 München
28.04. - 30.04.14 Wien
28.04. - 30.04.14 Heidelberg
16.06. - 18.06.14 Heidelberg

Kurszeiten
1. Tag 9:30 - 17:00 Uhr
ab 2. Tag 9:00 - 17:00 Uhr


Informationen und Kontakt unter education@ger.sas.com oder unter 06221 / 415 - 300

Teilnahmeinfos (FAQ)
 
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Einführung in die Datenanalyse mit der SAS® Enterprise Miner™ Software
 

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Kursziel
Dieser Kurs vermittelt Ihnen ein grundlegendes Verständnis für die Anwendung von Data Mining-Methoden. Nach diesem Kurs können Sie die grafische Benutzeroberfläche des SAS Enterprise Miner bedienen und moderne Data Mining-Fragestellungen wie Kundensegmentierung, Response-Optimierung von Marketingkampagnen, Betrugserkennung und Warenkorbanalysen auf Ihre Unternehmensdaten anwenden. Im Bereich Vorhersagemodellierung werden Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netze behandelt, die Mustererkennung hingegen wird anhand von Cluster- und Assoziationsanalyse erläutert.
 
Voraussetzungen
Der Kurs setzt elementare Kenntnisse in Statistik und Erfahrungen mit multipler Regression voraus. SAS Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
 
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Datenanalysten und alle, die eine Einführung in die SAS Enterprise Miner Software und Data-Mining-Methoden möchten.
 
Module
SAS Enterprise Miner Software
 
Kursinhalte
  • Methodisches Vorgehen im Data Mining: Problemformulierung und Datenbereitstellung
  • Die SEMMA-Methode: Stichproben ziehen, Exploration der Daten, Modifikation von Variablen, Modellbildung, Auswertung
  • Einführung in die SAS Enterprise Miner Software
  • Methoden der Vorhersagemodellierung: Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netze
  • Methoden der Mustererkennung: Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Sequenzanalyse
  • Modellimplementierung: Erstellen des Score Codes in Base SAS
  • Weitere Themen wie Imputation fehlender Werte, Variablenselektion, Partial Least Square Regression, Ensemble-Modelle

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Dieser Kurs ist Bestandteil folgender Rolle(n):
  • Data Miner
  • SAS Risk Management
  • Customer Intelligence



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