Прогностическое моделирование и логистическая регрессия в SAS

Организации полагаются на прогнозы, основанные на данных, чтобы предугадать поведение клиентов, оценить риски и оптимизировать операции. Понимание того, как создавать и интерпретировать модели двоичной классификации, является основным навыком для любого начинающего аналитика или специалиста по данным. Этот курс поможет вам освоить основы статистического моделирования, построить, проверить и интерпретировать логистические регрессионные модели с помощью SAS. Вы узнаете, как подготовить данные, выбрать правильные предсказатели и преобразовать сложные статистические результаты в практические бизнес-анализы. С помощью структурированных письменных уроков и упражнений на основе кода вы развиете практические навыки, необходимые для решения реальных проблем классификации. Что вы узнаете: - Понять основные понятия бинарной логистической регрессии и предсказательного моделирования. - Подготовка исходных данных путем обработки недостающих значений и перекодирования категориальных переменных с использованием современных методов оценки достоверности данных. - выбор оптимальных предсказывающих переменных с использованием автоматизированных процедур отбора и анализа взаимодействия. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как кривые ROC, матрицы путаницы и диаграммы подъема. - интерпретировать коэффициенты вероятности и оценки параметров для разъяснения предсказаний модели заинтересованным сторонам. - Примените методы эффективности для масштабирования ваших моделей предсказания для массивных наборов данных. Курс начинается с основных статистических определений и рабочих процессов подготовки данных, а затем шаг за шагом проходит построение модели, проверку и практическую интерпретацию. Вы пройдете через четкие письменные объяснения и структурированные упражнения по кодированию, предназначенные для повышения практической уверенности. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и начинающих моделей риска, без предварительного опыта прогнозного моделирования. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы предсказательного анализа с использованием SAS.