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使用SAS Enterprise Miner进行高级预测建模 (PMAD61)培训

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             上课地点:【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【成都分部】:领馆区1号(中和大道)
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        1、免费重修;
        2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
        3、推荐机会。

   课程大纲
 
  1. 回顾基本预测建模技术
    • 使用SAS Enterprise Miner创建一个预测模型
    • 分析竞争性
  2. 优化自变量选择
    • 单因素筛选
    • 主成份
    • 变量聚类
    • 分类输入记录
    • 全集回归
  3. 经验逻辑回归模型和模型充分性
    • 实证logit图
    • 自变量转换
  4. 广义利润评估
    • 案例相关利润
    • 广义利润图
    • 利润总额比例图
  5. 建立和评估一个二阶段模型
    • 评估不附带利润矩阵的模型
    • 建立一个范围目标模式
    • 非正态误差分布
    • 回归树
    • 范围目标神经网络
  6. 预测限制
    • 利润变化
    • 生成有预测限制的利润图
注意事项:

必备条件:
??????? 参加本课程前,你应该:

    • 完成《Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner》(《使用SAS Enterprise Miner进行应用分析》)课程
    • 有创建和管理SAS数据集的经验,可通过学习《SAS Programming 1: Essentials 》(《SAS编程 1: 基础》)课程获取此经验
    • 有使用SAS/STAT软件建立统计模型经验
    • 完成统计课程学习,包括线性回归和逻辑回归,例如《Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression》(《统计1:方差分析,回归和逻辑回归介绍》)课程
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