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一、主辦單位:成大計算機與網路中心
二、課程名稱:SAS(EG)分析報表速成術
三、參加對象:成大教職員生(適合SAS初學者,不會寫程式者也可參加)
四、上課時間:110年3月19日(五)13:30~16:30
五、上課地點:成功校區資訊大樓3樓75309電腦教室
六、報名網址:https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=10703

七、上完本課程,你將學會:
1.如何有條理的快速整理資料
2.透過EG清楚的分析流程,想改哪個步驟,就改哪一步驟
3.直接在EG把各圖表合併,馬上可以繳交報告!
4.不用寫程式輕鬆串聯資料、進行統計檢定、產生圖表、建立線性模型

聯絡人:計網中心 教學科技組陳小姐 61024

カテゴリ: 2021

一、主辦單位:成大計算機與網路中心
二、課程名稱:SAS(EM)利用AI資料探勘預測潛力顧客
三、參加對象:成大教職員生(適合SAS初學者,不會寫程式者也可參加)
四、上課時間:110年4月9日(五)13:30~16:30
五、上課地點:成功校區資訊大樓3樓75309電腦教室
六、報名網址:https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=10704

七、上完本課程,你將學會:
1.體驗資料探勘流程
2.實作資料探勘前處理:包含抽樣、補遺失值
3.建立並比較預測模型
4.訂定出潛在客戶的條件

カテゴリ: 2021

課程簡介:
本課程專門為SAS初學者設計,使用SAS EG不須寫程式,使用拖拉點選的方式,可以快速資料串聯、設計圖表、統計分析。透過實例讓初學者熟悉SAS EG 使用,學習完本課程,也可以輕鬆應用在個人的作業報告、論文研究。

課程使用工具-SAS EG 介紹:
不需要寫程式,透過直覺的拖拉點選方式操作及流程圖概念,進行資料整理、圖表繪製與統計分析,如T檢定、交叉分析、變異數分析、迴歸分析等。流程圖詳細顯示分析步驟,可以輕鬆修改任一步驟,且可使用不同資料重複執行分析流程。

課程大綱:
    • 認識SAS EG-SAS EG 使用者介面說明
    • 資料串聯-匯入不同格式資料並整理成一張大表
    • 繪製圖形
    • 製作表格
    • 變異數分析

カテゴリ: 2020

適用對象:不需要寫程式的經驗,適合資料分析初學者與不希望花太多時間整理資料者
課程內容:
1。從拿到一筆雜亂的資料開始,進行資料整理,從資料匯入、變數處理、歸戶、資料排序轉置、表格串聯,將複雜資料整理為ABT (分析型資料表),最後進行探索性資料分析與統計檢定。
2。資料整理越有效率,也將有更多時間對資料產生有價值的洞察。
3。SAS Enterprise Guide (EG)介紹:不需要寫程式,透過直覺的拖拉點選方式操作及流程圖概念,進行資料整理及分析,包含匯入整併、迴歸分析等,接著篩選資料、製作與合併報表、繪圖等,快速完成分析。

カテゴリ: 2019

一、主辦單位:計算機與網路中心、賽仕電腦軟體公司
二、課程名稱:善用 SAS EG 整理資料好簡單
三、上課時間:106年3月30日(四)13:10 ~ 16:00
四、上課地點:成功校區資訊大樓3樓,75309電腦教室
五、講師:SAS專業講師
六、參加對象:成大教職員生,50人(建議有修過統計學為佳,不須具備SAS程式撰寫經驗)
七、具公務人員身分者將核給終身學習時數。
八、報名網站:https://activity.ncku.edu.tw/index.php?c=apply&no=1801
九、課程說明:

下一個資料科學家就是你!SAS臺灣將透過超強EG進行【行銷活動成效分析】,讓您深入了解SAS最人性化的統計分析工具!SAS EG透過直覺的拖拉點選方式及流程圖概念的畫面,進行資料整理及分析,包含匯入整併、迴歸分析等,接著篩選資料、製作與合併報表、繪圖等,快速完成分析,體驗SAS EG強大的整合威力,這堂課程可以帶你了解資料的魅力!不需要具備相關程式經驗也絕對OK!

這次使用零售業的交易資料,來找到企業發放EDM的Insight!我們將從中帶領您有步驟地運用SAS EG直覺式的拖拉點選介面,快速操作資料整理與統計分析功能來滿足您的好奇心。

十、聯絡人/分機:計網中心 教學科技組 陳小姐/61024、61029

カテゴリ: 2017

課程簡介:

本課程無須SAS基礎,使用SAS EM 不須寫程式,使用拖曳節點的方式,進行資料探勘的流程:抽樣、探索、修正、建模與評估。透過實例讓使用者熟悉SAS EM使用,學習完本課程,也可以輕鬆應用在個人的作業報告、論文研究。
 

課程使用工具-SAS EM 介紹:

簡化資料採礦流程,以拖拉點選方式快速進行進行資料抽樣與探索,建構精確預測模型SAS客戶實際使用資料採礦平台於降低風險、增加行銷活動回應率、降低客戶流失。
 

課程大綱:

  • 認識SAS EMSAS EM 資料探勘流程與介面說明

  • 資料分割與抽取樣本

  • 資料探索與重要變數選取

  • 遺失值補值

  • 建立預測模型

  • 模型比較與評分

カテゴリ: 2020
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