Este curso introduce a SAS Visual Statistics para la construcción de modelos de predicción de una manera interactiva y exploratoria. Modelos de ajuste exploratorio es un paso crítico en haciendo modelos de Big Data. Este curso es apropiado para usuarios de SAS Visual Analytics on SAS Viya 3.5.

La versión e-learning incluye:

• Material de curso en PDF con opción de anotaciones.
• Tiempo de práctica en Laboratorio Virtual.

Aprenda a

Usar SAS Visual Statistics para:

• realizar análisis estadísticos de datos de cualquier tamaño
• crear un informe con páginas
• determinar preferencias y ajustes útiles
• crear segmentos, clusters o grupos de variables de entrada
• realizar una regresión y modelos de regresión logística
• realizar modelos de árboles de decisión
• llevar a cabo el ajuste del modelo estratificado
• realizar validación de modelos
• comparar modelos
• generar código de puntuación

A quién va dirigido

A modeladores predictivos, analistas de negocio y científicos de datos que quieran aprovechar SAS Visual Statistics para un ajuste rápido e interactivo de modelos

Formatos disponibles	Duración
Presencial:	2.0 días
Live Web:	4 sesiones de medio día
e-learning:	14 horas/180 día licencia

Antes de asistir a este curso, debe tener conocimientos de regresión y análisis de regresión logística para hacer modelos predictivos. Puede obtener este conocimiento en el curso Estadística 1: Introducción a ANOVA, Regresión y Regresión Logística. También debe tener experiencia en el uso de SAS Visual Analytics, que se puede obtener en el curso SAS® Visual Analytics 1 para SAS® Viya.

Este curso utiliza SAS Visual Statistics, SAS Viya software.

Introducción a SAS Visual Statistics

• gestión de informes y páginas
• SAS Viya arquitectura

Segmentación Cluster

• conceptos de segmentación
• análisis cluster

Modelos con Objetivos Continuos

• modelos de regresión lineal
• modelos lineales generalizados
• modelos aditivos generalizados
• validación de modelos

Modelos con Objetivos Categóricos

• regresión logística
• regresión logística no paramétrica
• group by interactivo
• árboles de decisión

Comparación de Modelos y Evaluación

• comparación de modelos
• puntuación