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SASInstitute A00-255 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Datenquellen | 20-25% | - Vorbereitung der Quelldaten
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| Thema 2: Erstellen von Vorhersagemodellen | 35-40% | - Modellentwicklung
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| Thema 3: Musteranalyse | 10-15% | - Segmentierungs- und Assoziationsanalyse
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| Thema 4: Bewertung und Einsatz von Vorhersagemodellen | 25-30% | - Modellbewertung
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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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