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Reviews  Neueste Kommentare
Ich habe ihre Prüfungsaufgaben für die A00-255 Prüfung vor zwei Wochen gekauft. Und ich bestand die Prüfung. Ich habe diese Prüfungsaufgaben meienen Freuden empfohlen. Später werde ich ihre Prüfungsaufgaben wieder benutzen. Vielen vielen Dank.

Brunhild

Ich kann nicht glauben, dass ich meine A00-255 Prüfung beim ersten Versuch bestand. Ich dank meinem Freund, der mir dieses Studienmaterial aus IT-Prüfung empfohlen hat. Vielen vielen Dank!

Carus

Ich habe heute meine A00-255 Pürfung ohne Schwerigkeiten bestanden. Ich empfehle einem anderen Kandidaten das Studienmaterial von IT-Prüfung. Ich bin sicher, jeder Kandidat, der die Prüfungsaufgaben von IT-Prüfung kauft, wird sich nicht bereuen.

Czerny

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SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 : A00-255

A00-255 deutsch prüfung

Exam Code: A00-255

Prüfungsname: SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14

Aktulisiert: 28-07-2026

Nummer: 87 Q&As

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SASInstitute A00-255 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Datenquellen20-25%- Vorbereitung der Quelldaten
  • 1. Vorbereiten von Daten für die Vorhersagemodellierung
  • 2. Ändern von Quelldaten
- Erstellen und Untersuchen von Datenquellen
  • 1. Untersuchen und Bewerten von Datenquellen
  • 2. Erstellen von Datenquellen aus SAS-Tabellen in Enterprise Miner
Thema 2: Erstellen von Vorhersagemodellen35-40%- Modellentwicklung
  • 1. Erstellen von neuronalen Netzmodellen
  • 2. Erstellen von Regressionsmodellen
  • 3. Erläutern von Konzepten und Fachbegriffen der Vorhersagemodellierung
  • 4. Erstellen von Entscheidungsbaum-Modellen
Thema 3: Musteranalyse10-15%- Segmentierungs- und Assoziationsanalyse
  • 1. Identifizieren von Gruppen mithilfe der Knoten zur Clusterbildung und zur Segmentprofilierung
  • 2. Durchführen von Sequenz- und Warenkorbanalysen
  • 3. Durchführen von Assoziationsanalysen
Thema 4: Bewertung und Einsatz von Vorhersagemodellen25-30%- Modellbewertung
  • 1. Auswählen geeigneter Anpassungsstatistiken
  • 2. Bewerten der Modellleistung anhand von Gewinn- und Verlustdaten
  • 3. Vergleichen von Modellen mithilfe des Knotens zum Modellvergleich
  • 4. Anwenden der Entscheidungsverarbeitung zur Anpassung bei Überstichproben
- Modellbereitstellung
  • 1. Berechnen von Bewertungswerten für Datensätze innerhalb von Enterprise Miner

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 A00-255 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Which of the following is not a good reason to"regularize" input distributions using a simple transformation?
Response:

A) One benefit is improved model performance.
B) When you perform regression, inputs with highly skewed or highly kurtotic distributions can be selected over inputs that would yield better overall predictions.
C) Another benefit is ease in model interpretation.
D) Regression models are sensitive to extreme or outlying values in the input space.


2. 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) 5%-5.99%
D) 6%-6.99%


3. In segment 2, what percentage of GiftAvgCard36 values are between 6.6638 and 11.998?
Select one:
Response:

A) 48.59%
B) 14.00%
C) 47.82%
D) 13.39%


4. Which of the following sequential selection methods do you use so that SAS Enterprise Miner will look at all variables already included in the model and delete any variable that is not significant at the specified level?
Response:

A) Forward
B) Backward
C) Stepwise
D) None


5. What is the kurtosis value for the variable TLDel60Cnt24?
Response:

A) between 10 and 13.99
B) between 14 and 16.99
C) less than 10
D) 17 or higher


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: C
2. Frage
Antwort: A
3. Frage
Antwort: A
4. Frage
Antwort: D
5. Frage
Antwort: B

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