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Auf die schnellste Weise zu lernen
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SASInstitute A00-255 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Mustererkennung | 10–15 % | - Interpretieren von Ergebnissen der Mustererkennung - Identifizieren von Gruppen und Segmenten |
| Datenquellen | 20–25 % | - Anpassen und Aufbereiten von Quelldaten für die Modellierung - Erstellen von Datenquellen aus SAS-Tabellen - Untersuchen und Bewerten von Datenquellen |
| Bewertung und Einsatz von Vorhersagemodellen | 25–30 % | - Bewerten und Bereitstellen von Modellen - Bewerten der Leistungsfähigkeit anhand von Gewinn-/Verlustanalysen und Vergleichen - Berücksichtigen von Überstichproben und Stichprobenverfahren - Anwenden geeigneter Anpassungsstatistiken |
| Erstellen von Vorhersagemodellen | 35–40 % | - Erstellen von Modellen mithilfe von Entscheidungsbäumen - Verstehen der Grundlagen der Vorhersagemodellierung - Erstellen von Modellen mithilfe neuronaler Netze - Erstellen von Modellen mithilfe von Regressionsverfahren |
SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 A00-255 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Assume in a data mining project that the task is to predict rankings of a target variable as accurately as possible. Which of the following should be used to judge prediction models?
Response:
A) Gini coefficient
B) KS statistic
C) misclassification
D) average squared error
2. Refer to the graphs shown below. The graphs are from a study of response rate to a marketing campaign.
How much more likely are the top 20% of targeted respondents to purchase the product than a randomly selected sample?
Select one:
Response:
A) 30%
B) 25%
C) 60%
D) 140%
3. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
*Continue to use the same diagram. Define and create the data set CREDIT_SCORE for scoring. The variables (their roles and measurement levels) in the CREDIT_SCORE data should be set as identical to those in the CREDIT dat a. The only exception is that the scoring data does not have a TARGET variable.
* Find the best model out of Decision Tree, Decision Tree (3-way), Regression, and Neural Network as defined by each of the four model's overall performance in the validation data measured by average squared error. Now, use this best model to score the CREDIT_SCORE data.
CREDIT SCORE:
The percentage of TARGET=1 as predicted by the best model on the scoring data is in which of the following ranges?
Response:
A) under 4.99%
B) 7% or higher
C) 6%-6.99%
D) 5%-5.99%
4. The selected model, based on the misclassification rate for the validation data, has how many input variables?
Response:
A) 4 or more
B) 3
C) 2
D) 1
5. Sometimes in predictive modeling we build models using a sample that has a primary outcome proportion different from true population proportion. This is usually done when the ratio of primary to secondary outcomes in a binary target variable in the population is close to which of the following?
Response:
A) 1.2
B) 0.05
C) 1
D) 0.8
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: D | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: D | 5. Frage Antwort: B |







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