Preparazione dei dati per SAS Visual Analytics e SAS Viya

Le grandi decisioni aziendali si basano su dati puliti e ben strutturati, ma i dati grezzi sono raramente pronti per un'analisi immediata. Imparare a ingerire, investigare e trasformare correttamente i tuoi dati all'interno del moderno ecosistema SAS Viya è il primo passo fondamentale per generare insight affidabili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della preparazione dei dati utilizzando SAS Visual Analytics e SAS Data Studio. Imparerai come passare da fonti di dati disordinate e grezze a dataset strutturati e ottimizzati che alimentano report visivi chiari e di impatto. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura principale della piattaforma SAS Viya e come SAS Visual Analytics interagisce con i dati. - Accedere e importare diverse fonti di dati nell'ambiente SAS per l'esplorazione. - Investigare problemi di qualità dei dati, anomalie e distribuzioni utilizzando gli strumenti di profilazione integrati. - Eseguire operazioni essenziali di pulizia dei dati, inclusi filtraggio, unione e trasformazioni di colonne in SAS Data Studio. - Applicare moderni standard di qualità dei dati e regole di trasformazione automatizzate per ottimizzare il flusso di lavoro di preparazione. - Preparare tabelle target ottimizzate specificamente adattate per reporting e dashboarding ad alte prestazioni. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la navigazione della piattaforma prima di guidarti attraverso tecniche di investigazione dei dati passo-passo e flussi di lavoro di trasformazione dei dati. Leggerai spiegazioni chiare e seguirai esempi scritti strutturati che dimostrano come modellare i dati per le esigenze di reporting del mondo reale. Questo corso è progettato per principianti, analisti di dati e professionisti aziendali che desiderano imparare a preparare i propri dati senza la necessità di competenze di programmazione avanzate. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con SAS Viya o l'ingegneria dei dati. Inizia oggi stesso a costruire una solida base nella preparazione dei dati.