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Reviews  Neueste Kommentare
Diese Prüfungsaufgaben sind ein Vorteil dafür, dass du die Prüfung von bestehst. Wenn du die Testaufgaben von IT-Prüfung benutzest, wirst du die Prüfung COBIT-2019 sicherlich bestehen.

Alterego

Ich kaufte diese Prüfungsaufgaben für die Vorbereitung der HPE7-S01 Pürfung. Heute habe ich sie bestanden. Ich bin fröhlich, dass ich sie gekauft habe. Dringend empfehlen.

Alvermann

Vielen Dank! Ich habe gerade die CCAR-F Prüfung bestanden, nachdem ich ihr Studienmaterial benutzt hatte.

Deussen

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SASInstitute SAS Viya Forecasting and Optimization : A00-407

A00-407 deutsch prüfung

Exam Code: A00-407

Prüfungsname: SAS Viya Forecasting and Optimization

Aktulisiert: 13-08-2026

Nummer: 0 Q&As

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SASInstitute A00-407 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Pipeline-Modellierung und Prognose25 %–30 %- Hierarchische Prognose
  • 1. Erzeugen hierarchischer Prognosen
  • 2. Erstellen hierarchischer Strukturen
  • 3. Abstimmen von Prognosen über alle Hierarchieebenen hinweg
- Erstellen von Prognosepipelines
  • 1. Vergleichen von Prognosemodellen
  • 2. Anpassen und Verfeinern von Prognosemodellen
  • 3. Erstellen und Konfigurieren von Prognosepipelines
Thema 2: Grundlagen der Optimierung und Modellierung30 %–35 %- Lineare Programmierung
  • 1. Lösen linearer Programmierungsmodelle mit OPTMODEL
  • 2. Definieren von Zielfunktionen und Nebenbedingungen
  • 3. Formulieren von Optimierungsproblemen
- Nichtlineare Programmierung
  • 1. Lösen nichtlinearer Optimierungsprobleme
  • 2. Anwenden von Solver-Einstellungen
  • 3. Unterscheiden von NLP-Algorithmen
- Gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung
  • 1. Erstellen von MILP-Modellen
  • 2. Lösen von MILP-Problemen mit OPTMODEL
  • 3. Erkennen von Optimalitätsbedingungen
Thema 3: Datenvisualisierung und Einrichtung von Prognoseprojekten15 %–20 %- Erstellen von Prognoseprojekten und Laden von Daten
  • 1. Festlegen der Variablenrollen
  • 2. Verwenden der Funktionen im Register „Daten“
  • 3. Laden von Daten aus verschiedenen Quellen
- Visualisieren von Daten mithilfe von Attributvariablen
  • 1. Laden von Attributtabellen
  • 2. Identifizieren von Anwendungsfällen für Attributvariablen
  • 3. Erstellen von Visualisierungen mithilfe von Attributvariablen
Thema 4: Analyse nach der Prognose15 %–20 %- Bewerten der Prognoseergebnisse
  • 1. Beurteilen der Prognosegenauigkeit
  • 2. Interpretieren der Leistungsmetriken von Modellen
  • 3. Analysieren der Prognoseergebnisse
- Verwalten von Prognoseergebnissen
  • 1. Exportieren von Prognoseergebnissen
  • 2. Freigeben von Prognoseprojekten
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