Az előadásokon elhangzó ismeretek elmélyítését esettanulmányok segítik, egy előadás átlagosan 2*1,5 óra. Az elméleti előadások eszközfüggetlenek. A gyakorlatok a SAS rendszer használatára épülnek, és az elméleti rész elvégzését vagy azzal egyenértékű tudást feltételeznek. Amennyiben nem használ SAS rendszert, a szükséges alapismereteket az ingyenes SAS rendszer alapjai című gyakorlaton szerezheti meg. Az elméleti előadások rendszerint délelőtt (9:00-12:30), míg a gyakorlati foglalkozások délután (13:30-17:00) zajlanak.

Benézhet csak egy előadásra, vagy összeállíthatja saját, személyre szabott órarendjét 35 előadásunkból! Bizonytalan? A témáknál megadott kérdések, gondolatok megkönnyítik a választást, és szakembereink is szívesen segítenek Önnek.

Adatvizualizáció (1+0)

 Hogyan ismerhetők meg leggyorsabban a  változók értékkészlete, a kiugró értékek és hibás adatok elemzés előtt? Avagy miből főzünk?

Tematika: Adatfeltárás grafikonok alkalmazásával, az adathalmazok gyors feltérképezése

Kód - elmélet: AAA1_30E

Adatmanipuláció (1+0)

 Sok az adat vagy épp kevés? Hiányzó értékeket hogyan kell figyelembe venni a helyes elemzéshez? Mi az amit el kell hagyni feltétlen ? Hogy tehetem összemérhetővé az egyes eseményeket?

Tematika: Mintavételezés alapjai, imputálás, szűrés, változóképzés

Kód - elmélet: AAA1_10E

Matematikai alapok (1+0)

 Tanultam? Rég volt, hogy volt? Túl kellene lépni az alapstatisztikákon!? Hogy is alkalmazható a gyakorlatban?

Tematika:  Lineáris algebra mikéntje és miértje túl a képleteken, alkalmazása az elemzésekben. Vektorok, mátrixok, sajátérték...

Kód - elmélet: AAA1_50E

SAS rendszer alapjai – ingyenes (0+1)

 Ismerkedjen meg a kurzussorozatban használt SAS eszközökkel, hogy az előadásokból maximálisan profitálhasson!

Minden gyakorlati blokk előfeltétele!

Tematika:  SAS Enterprise Guide környezet, projekt, adatkönyvtár létrehozás, adattábla megnyitása, egy egyszerű lekérdezés, SAS kód megnyitása, futtatása eredmények megtekintése, SAS Enterprise Miner környezete, projekt létrehozása,adatok elérése, node-ok összerendelése az adattal, projekt futtatása, kimenetek elérése.

Kód - gyakorlat: AAA1_60G

Statisztikai alapok I. (1+1)

 Értékesítési adataink jobbak lettek a vártnál! Bontsunk pezsgőt vagy csak statisztikai ingadozásról van szó?

Tematika: Leíró statisztikák, hipotézisvizsgálat és prediktív modellezés

Kód - elmélet: AAA1_70E
Kód - gyakorlat: AAA1_70G
Szoftver: SAS Enterprise Guide

Statisztikai alapok II. (1+1)

 Kik a legjobb ügyfeleink? Eddigi statisztikáink szerint a fiatalok! De vajon szabad-e erre marketingkampányt építeni?

Tematika: ANOVA elemzés

Kód - elmélet: AAA1_80E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_80G

Prediktív modellezés I.(1+2)

 Üzleti sikerünkhöz vajon milyen tényezők és mekkora mértékben járultak hozzá? Melyik ügyfélcsoport volt a legnyitottabb új termékünkre?

Tematika:  Regressziós modellek, lineáris és logisztikus regresszió

Kód - elmélet: AAA1_90E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Matematikai alapok és a  Statisztikai alapok I. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakolat I.: AAA1_90G
Kód - gyakorlat II.: AAA1_95G
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Prediktív modellezés II. (1+0)

 Az elemzés eredménye nem volt megfelelő! Lehet, hogy a hiányzó értékeket nem lett volna szabad elhagyni?

Tematika:  Robust regresszió elmélete és példák alkalmazására

Kód - elmélet: AAA1_100E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű tudás.

Prediktív modellezés III.(1+0)

 Milyen hatással van az árváltozás a ritkán választott termékek keresletére? Függ-e a balesetek száma a kocsi színétől? Ki fizessen magasabb biztosítási díjat?

Tematika:  Poisson regresszió elmélete és példák alkalmazására

Kód - elmélet: AAA1_110E (elmélet)
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.

Prediktív modellezés IV. (1+2)

 Új termékünk fejlesztése során válaszúthoz érkeztünk. Melyik megoldás lenne hatékonyabb: a szükséges alterméket megvásárolni a piacon, vagy saját fejlesztést folytatni?

Tematika: Döntési fák és véletlen erdők

Kód - elmélet: AAA1_120E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Statisztikai alapok II. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat I.: AAA1_120G
Kód - gyakorlat II.: AAA1_125G
A két gyakorlati foglalkozás egymásra épül, így az elsőt külön vagy a kettőt együtt ajánljuk.
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Prediktív modellezés V. (1+1)

 Üzleti előnyünk megteremtése és a profitabilitás javítása érdekében jó lenne hagyományos modelljeinken javítani. De ha már képtelenség azokat tovább hangolni, kifinomultabb eszközök szükségesek! Milyen irányba induljunk?

Tematika: Neurális hálók és SVM

Kód - elmélet: AAA1_150E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_150G
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Prediktív modellezés VI. (1+1)

 Bizonyos speciális szakterületek döntéseik meghozatalához speciális döntéstípusokat igényelnek. De mégis melyek ezek az eszközök?

Tematika: Pontozótábla, MBR, TwoStage és egyéb modellek

Kód - elmélet: AAA1_160E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I., a Prediktív modellezés I. és a Prediktív modellezés V. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_160G
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Prediktív modellezés VII. (1+0)

 Termékünk vásárlását mely tulajdonságok befolyásolják leginkább? Vevőink miért preferálják egyik termékünket jobban a másiknál? Hogyan értékeljük ki helyesen a vásárlási adatokat és kérdőíveket?

Tematika: Discrete Choice Modeling elmélete és példák alkalmazására

Kód - elmélet: AAA1_170E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.

Prediktív modellezés VIII. (0+1)

 Képesek lehetünk-e a call centerünkbe érkező üzenetek automatikus értelmezésére és osztályozására, tekintve, hogy szabad szöveges üzenetekről van szó?

Tematika: Szöveganalitika a SAS Enterprise Miner használatával

Kód - gyakorlat: AAA1_180G
A gyakorlathoz szükséges a Matematikai alapok és a Statisztikai alapok I. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Lemorzsolódás elemzés I. (1+0)

 Várhatóan mekkora lesz termékünk élettartama, és azt befolyásolják-e a gyártási körülmények? Van-e szerződésbontáson gondolkodó ügyfélcsoportunk, és mikorra várható a lemorzsolódás?

Tematika: Túlélés-elemzés

Kód - elmélet: AAA1_130E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.

Lemorzsolódás elemzés II. (1+0)

 Elemzésünk során figyelembe tudunk-e venni olyan csoportokat, amelyekről még csak adataink sincsenek? Ha igen, hogyan?

Tematika: Tobit modell és a korlátozott függőváltozók

Kód - elmélet: AAA1_140E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. és a Prediktív modellezés I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.

Leíró modellezés (0+1)

 Ügyfeleink milyen termékeket vásárolnak együtt? Milyen mintázatokat fedezhetünk fel például a pénzügy vagy az egészségügy területén?

Tematika: Vásárlókosár-elemzés, változó klaszterezés, SOM a SAS Enterprise Miner használatával

Kód - gyakorlat: AAA1_190G
A gyakorlathoz szükséges a Matematikai alapok és a Statisztikai alapok I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Szoftver: SAS Enterprise Miner

Szegmentáció (2+1)

 Marketingkampányunk során mely ügyfeleket keressük meg ajánlatunkkal, és milyen ügyféljellemzők alapján differenciáljuk díjszabásunkat? Egy heterogén sokaságot hogyan osszunk homogén részekre, hogyan jellemezhetjük és kezelhetjük a kialakított csoportokat?

Tematika: Klaszterező technikák

Kód - elmélet I.: AAA1_200E
Kód - elmélet II. : AAA1_205E
Az elmélethez szükséges a Matematikai alapok és a Statisztikai alapok I. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret. A két elméleti előadás egymásra épül, így az elsőt külön vagy a kettőt együtt ajánljuk.
Kód - gyakorlat: AAA1_205G
Szoftver: SAS Enterprise Guide és SAS Enterprise Miner

Hálózatelemzés (1+0)

 Ügyfeleink viselkedését sokszor jobban magyarázzák kapcsolataik, mint ismert tulajdonságaik. Hogyan elemezzük környezetüket?

Tematika: Kapcsolati hálóelemzés példákkal

Kód - elmélet: AAA1_210E
Az elméleti előadáshoz szükséges a Statisztikai alapok I. elméleti részének elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.

Többváltozós elemzések (1+1)

 Hogyan mérjük össze a különböző területeken dolgozó kollegák teljesítményét? Hogyan jellemezhetjük munkavállalóink erőfeszítés-jutalom egyensúlytalansági állapotát? Értékpapírok hozamának vagy gazdasági helyzetek összehasonlító elemzése a feladat?

Tematika: Diszkriminancia-, főkomponens- és faktoranalízis

Kód - elmélet: AAA1_220E
Az elmélethez szükséges a Matematikai alapokStatisztikai alapok I. és a Statisztikai alapok II. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_220G
Szoftver: SAS/STAT

Döntéstámogatás (1+1)

 Egy döntés meghozatal embert próbáló feladat lehet. Ha egy termék felfutóban van, vajon érdemes a kapacitásokat tovább bővíteni? És mi legyen a fejlesztés sorsa? Mi a helyes út? Támogassuk döntéseinket!

Tematika: Bayes-féle elemzés elmélete és példák alkalmazására

Kód - elmélet: AAA1_230E
Az elmélethez szükséges a Statisztikai alapok I. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_230G
Szoftver: SAS/STAT

Optimalizáció (1+1)

 Minden vállalkozás alapvető célja a maximális haszon minimális befektetéssel történő elérése. De mégis mit tehetünk a pénzügy, a gyártás és a logisztika területén?

Tematika: Portfólió, útvonal és termékösszetétel optimalizáció

Kód - elmélet: AAA1_240E
Az elmélethez szükséges a Matematikai alapok elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_240G
Szoftver: SAS/STAT és SAS/OR

Előrejelzés (1+1)

 Főbb mutatószámaink vajon hogy fognak alakulni az üzleti év során? Hatással vannak-e a globális mutatók lokális értékesítéseinkre? Tekintsünk előre!

Tematika: Trendek, szezonalítás és idősoros modellek

Kód - elmélet: AAA1_250E
Az elmélethez szükséges a Statisztikai alapok I. elméleti részének  elvégzése vagy azzal egyenértékű ismeret.
Kód - gyakorlat: AAA1_250G
Szoftver: SAS/STAT és SAS/ETS