パターン発見（セグメンテーション、アソシエーション、およびシーケンス分析）や予測モデリング（決定木（ツリー）、回帰、およびニューラル・ネットワーク）といったデータ・マイニングにおける分析手法を、SAS Enterprise Minerを利用して実現する方法を紹介します。

受講対象

受講形態	期間
クラスルーム:	3 日間
Live Web:	3 日	システム要件

下記3コースを受講済みか、同程度の知識のある方

• 「SAS®による統計解析」
• 「SAS®による回帰分析」
• 「SAS®による分散分析」
  もしくは、

• 「SAS®Enterprise Guide®による統計解析」
• 「SAS®Enterprise Guide®による回帰分析」
• 「SAS®Enterprise Guide®による分散分析」

本コース対象プロダクトは、 SAS Enterprise Miner です。

• SAS Enterprise Miner入門

• SAS Enterprise Miner でプロジェクト、ライブラリ、およびダイアグラムの作成
• データソースの定義
• データソースの探索

• 決定木（ツリー）の育成
• 決定木における複雑度の最適化
• その他の診断ツールについて (自己学習)
• 決定木（ツリー）の自律的な成長のオプション（自己学習）

• 回帰における入力の選択
• 回帰における複雑度の最適化
• 回帰モデルの解釈
• 入力の変換
• カテゴリカルな入力
• 多項式回帰（自己学習）

• 入力の選択
• 学習の停止
• 他のモデリング・ツール（自己学習）

• モデルの当てはまりに関する統計量
• 統計的なグラフ
• セパレート・サンプリングの調整
• 利益行列

• 内部でスコアリングされたデータセット
• スコアコードのモジュール

• クラスター分析
• マーケット・バスケット分析（自己学習）

• アンサンブルモデル
• 変数の選択
• カテゴリカルな入力の併合
• 代理モデル
• SAS Rapid Predictive Modeler