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使用SAS Enterprise Miner進行高級預測建模 (PMAD61)培訓

   培訓特點
       個性化、顧問式培訓,互動式授課,針對實際需求,項目案例教學,實戰項目演示,超級精品小班。
   培訓講師

       華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家,曙海科技,資深講師。

       大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,有豐富的理論素養,十多年實際項目經歷,開發過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

       更多師資力量信息請參見曙海師資團隊,請點擊這兒查看

   培訓報名與課程定制
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   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
       堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
   開課時間和上課地點
             上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
近開課時間(周末班/連續班/晚班):使用SAS Enterprise Miner進行高級預測建模 (PMAD61)培訓開班時間:2026年1月26日..課程再次升級....學用相長,注重實踐....以質量求發展....合作共贏....實用實戰.....直播、現場培訓皆可....用心服務..........--即將開課--...............................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
   實驗設備和授課方式

     ☆資深工程師授課

        
        ☆注重質量
        ☆邊講邊練

        ☆合格學員免費推薦工作

        

        專注高端培訓17年,曙海提供的課程得到本行業的廣泛認可,學員的能力
        得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽。

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   新優惠
       ☆在讀學生憑學生證,可優惠500元。
   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

   課程大綱
 
  1. 回顧基本預測建模技術
    • 使用SAS Enterprise Miner創建一個預測模型
    • 分析競爭性
  2. 優化自變量選擇
    • 單因素篩選
    • 主成份
    • 變量聚類
    • 分類輸入記錄
    • 全集回歸
  3. 經驗邏輯回歸模型和模型充分性
    • 實證logit圖
    • 自變量轉換
  4. 廣義利潤評估
    • 案例相關利潤
    • 廣義利潤圖
    • 利潤總額比例圖
  5. 建立和評估一個二階段模型
    • 評估不附帶利潤矩陣的模型
    • 建立一個范圍目標模式
    • 非正態誤差分布
    • 回歸樹
    • 范圍目標神經網絡
  6. 預測限制
    • 利潤變化
    • 生成有預測限制的利潤圖
注意事項:

必備條件:
??????? 參加本課程前,你應該:

    • 完成《Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner》(《使用SAS Enterprise Miner進行應用分析》)課程
    • 有創建和管理SAS數據集的經驗,可通過學習《SAS Programming 1: Essentials 》(《SAS編程 1: 基礎》)課程獲取此經驗
    • 有使用SAS/STAT軟件建立統計模型經驗
    • 完成統計課程學習,包括線性回歸和邏輯回歸,例如《Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression》(《統計1:方差分析,回歸和邏輯回歸介紹》)課程
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.(2014年7月11)..............................................................................

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