SAS'ta Öncelikli Modelleme ve Lojistik Gerileme

Kurumlar müşteri davranışlarını tahmin etmek, riskleri değerlendirmek ve operasyonları iyileştirmek için veri odaklı tahminlere güvenirler. İkili sınıflandırma modellerini nasıl inşa edeceğinizi ve yorumlayacağınızı anlamak, her umut vadeden analist veya veri uzmanı için temel bir beceridir. Bu yazılı kurs, istatistiksel modellemenin mutlak temellerinden SAS kullanarak lojistik gerileme modellerinin inşasına, doğrulamasına ve yorumlamasına kadar sizi yönlendirir. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, doğru tahminleri nasıl seçeceğinizi ve karmaşık istatistiksel çıktıları işlevsel iş görüşlerine nasıl çevireceğinizi öğreneceksiniz.Yapısal yazılı dersler ve kod tabanlı egzersizler yoluyla, gerçek dünya sınıflandırma sorunlarını çözmek için gerekli pratik becerileri geliştireceksiniz.... [-] Ne öğreneceksin: - İkili lojistik gerileme ve öngörü modellemesinin temel kavramlarını anlamak. - Eksik değerleri ele alarak ve modern kanıt ağırlığı tekniklerini kullanarak kategorik değişkenleri yeniden kodlayarak ham verileri hazırlayın. - Otomatik seçim prosedürleri ve etkileşim analizi kullanarak optimal tahmini değişkenleri seç. - ROC eğrileri, karmaşa matrisi ve kaldırma grafikleri gibi anahtar metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. - İşletme hissedarlarına model tahminlerini açıklamak için olasılık oranları ve parametre tahminlerini yorumlayın. - Büyük veri kümeleri için öngörü modellerini ölçmek için verimlilik teknikleri uygulayın. Kurs temel istatistiksel tanımlamalar ve veri hazırlama çalışma akışları ile başlar ve daha sonra model inşası, doğrulama ve pratik yorumlama aşamalarını aşama aşama geçer. Bu kurs, önceden tahmini modelleme deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar, veri analistler ve umut verici risk modelleyiciler için tasarlanmıştır. SAS kullanarak öngörüsel analizin temellerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.