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Kursdaten
Dauer:  3 Tage
Code:  AAEM212
Preis pro Person:  EUR 2.070
zzgl. MWSt

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Termine & Orte
09.09. - 11.09.13 Heidelberg
26.11. - 28.11.13 Köln
24.02. - 26.02.14 Heidelberg
26.05. - 28.05.14 München
16.06. - 18.06.14 München

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

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Weiterführende Analysen mit der SAS® Enterprise Miner• Software
 

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Kursziel
Dieser Kurs vermittelt Ihnen vertiefte Kenntnisse über die Funktionalitäten des SAS Enterprise Miner. Sie lernen weiterführende Techniken der Vorhersagemodellierung für Klassifizierung und Regression, in dem Sie einige von den neuesten Modellierungsknoten anwenden. Aktuelle Verfahren der Variablenselektion werden erläutert. Sie erlernen den Einsatz von Incremental Response-Modellierung, um die Auswirkungen einer zusätzlichen Marketing-Maßnahme auf unterschiedliche Kundengruppen beurteilen zu können. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie den SAS Enterprise Miner für die Analyse von zeitlichen Daten und für Survival Data Mining einsetzen können. Tipps und Tricks für das effiziente Arbeiten mit dem SAS Enterprise Miner runden den Kurs ab.
 
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie Kenntnisse und Erfahrung in der Anwendung des SAS Enterprise Miner haben. Diese Kenntnisse können Sie auch in dem Kurs „Einführung in die Datenanalyse mit der SAS® Enterprise Miner• Software" (AAEM12) erwerben.
 
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Datenanalysten und Vorhersagemodellierer, die ihre Kenntnisse über die fortgeschrittenen Modellierungstechniken des SAS Enterprise Miner erweitern möchten.
 
Module
SAS Enterprise Miner Software
 
Kursinhalte
  • Weiterführende Techniken der Vorhersagemodellierung für Klassifizierung und Regression
    • Support vector machines, Gradient boosting, Rule induction (Modellierung von seltenen Ereignissen)
    • Fortgeschrittene Variablenselektionsmethoden (LARS/LASSO, Variablen-Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Partial Least Squares Regression )
    • Incremental Response-Modellierung (Net Lifting)
    • Importieren und Nutzung von externen Modellen
  • Data Mining für zeitliche Daten
    • Vorbereitung der zeitlichen Daten
    • Analyse der Ähnlichkeit verschiedener Zeitreihen
    • Zeitreihenmodellierung mit gleitenden Mittelwerten
  • Einführung in Survival Data Mining
  • Tipps und Tricks für das effiziente Arbeiten mit der SAS Enterprise Miner Software


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