Esse curso abrange as habilidades necessárias para montar diagramas de fluxo de análise utilizando o amplo conjunto de ferramentas do SAS Enterprise Miner tanto para a identificação de padrões (segmentação, associação e análise de seqüências) quanto para modelagem preditiva (modelos de árvore de decisão, regressão e redes neurais).

Aprenda como

• Definir um projeto SAS Enterprise Miner e explorar os dados graficamente
• Modificar dados
• Entender os resultados da modelagem preditiva
• Comparar e explicar modelos complexos
• Gerar e utilizar código de implementação do modelo.

Quem poderá participar

Estatísticos, analistas de dados, pesquisadores de mercado, especialistas e outras pessoas que desejam utilizar o SAS Enterprise Miner.

Formatos disponíveis	Duração
Sala de Aula:	3.0 dias
Sala de Aula Virtual:	6 sessão(ões) de meio período
e-Learning:	24 horas/180 Dia licença

Antes de fazer este curso você deverá:

Nenhum conhecimento ou experiência em programação SAS é requerido

Ter pelo menos um conhecimento básico de estatística básica e modelos de regressão

Ter experiência com o ambiente Windows.

Este curso aborda SAS Enterprise Miner software.

Introdução

Introdução ao SAS Enterprise Miner

Acesso aos dados e Preparação do campo

• Criar projetos, bibliotecas e diagramas
• Definir Data Sources
• Explorar Data Sources

Introdução a modelagem preditiva com Árvore de Decisão

• Cultivar árvores de decisão
• Otimização de complexidade
• Entender ferramentas adicionais de diagnóstico (self-study)
• Opções de crescimento das árvores autônoma (self-study)

Introdução a modelagem preditiva com regressão

• Selecionar inputs de regressão
• Otimização de complexidade
• Interpretar modelos de regressão
• Transformação de inputs
• Inputs categóricos
• Regressões polinomiais (self-study)

Introdução a modelagem preditiva com Redes Neurais e outras ferramentas de modelagem

• Introdução aos modelos de rede neural
• Selecionar inputs
• Outros modelos de regressão (self-study)

Validação de Modelos

• Estatísticas de Ajuste
• Gráficos Estatísticos
• Ajuste de Priori
• Criar matriz de Lucro

Introdução para descoberta padrão

• Análise de Cluster
• Análise de market basket (self-study)

Tópicos especiais

• Conjunto de modelos
• Seleção variáveis
• Consolidação entrada categórica
• Modelo substituto
• SAS Rapid Predictive Modeler

Estudo de caso

• Segmentação de histórico de clientes bancários
• Análise de associação de dados de serviços da Web
• Criação de um modelo de risco de crédito simples a partir de dados de empréstimos ao consumidor
• Predição gerenciamento de matrículas em universidade