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Focused business man working at laptop with SAS® Optimization software

Modelado predictivo con SAS Enterprise Miner 14

Guía de contenidos del examen

A continuación, ofrecemos una lista de los objetivos que se evaluarán en el examen.
Para obtener detalles más específicos sobre cada objetivo, descargue la guía completa de contenidos del examen.

SAS® Visual Statistics cluster on desktop monitors

Durante la prueba de estos objetivos,
se espera que realice tareas comunes, tales como:

  • Crear un nuevo proyecto en Enterprise Miner.
  • Abrir un proyecto existente en Enterprise Miner.
  • Añadir diagramas a los proyectos en Enterprise Miner.
  • Crear bibliotecas en Enterprise Miner.
  • Añadir nodos a los diagramas en Enterprise Miner.
  • Copiar nodos dentro de Enterprise Miner.
  • Conectar nodos para crear flujos de procesos en Enterprise Miner.
  • Cambiar los métodos de muestreo interactivo para la exploración de datos.
  • Trabajar con la funcionalidad de ayuda dentro de Enterprise Miner.

Fuentes de datos - 20-25%

  • Crear fuentes de datos a partir de tablas SAS en Enterprise Miner.
  • Explorar y evaluar las fuentes de datos.
  • Modificar los datos de origen.
  • Preparar los datos para someterlos a un modelo predictivo.

Construcción de modelos predictivos - 35-40%

  • Describir los términos y conceptos clave del modelado predictivo.
  • Construir modelos predictivos mediante árboles de decisión.
  • Construir modelos predictivos mediante regresión.
  • Construir modelos predictivos mediante redes neuronales.

Evaluación e implementación de modelos predictivos - 25-30%

  • Utilizar el estadístico de ajuste correcto para los diferentes tipos de predicción.
  • Utilizar el procesamiento de decisiones para ajustar el sobremuestreo (muestreo separado).
  • Utilizar la información sobre pérdidas y ganancias para evaluar el rendimiento del modelo.
  • Comparar modelos con el nodo COMPARACIÓN DE MODELOS.
  • Puntuación de conjuntos de datos en Enterprise Miner.

Análisis de patrones - 10-15% (nuevo contenido)

  • Identificar clusters de datos similares con los nodos CLUSTER y SEGMENTO PROFILE.
  • Realizar análisis de asociación y secuencia (análisis de la cesta de mercado).

Recursos adicionales

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Preguntas frecuentes

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