Business Analytics con SAS
Acerca de este curso
Este curso proporciona una experiencia valiosa utilizando el poderoso software estadístico SAS para completar los tipos de análisis de negocios comunes a la mayoría de las industrias. Las empresas actuales utilizan cada vez más los datos para impulsar decisiones que los mantienen competitivos. Especialmente con la afluencia de Big Data, no se puede exagerar la importancia del análisis de datos para mejorar todas las dimensiones de los negocios. Por lo tanto, los analistas de datos tienen demanda; sin embargo, muchas contrataciones y posibles contrataciones, aunque son talentosas con respecto a los negocios y las estadísticas, carecen de los conocimientos para realizar análisis de negocios con software estadístico avanzado.Descripción
> Módulo 1: Definición del objetivo trabajando con SAS
Establecer metas
Análisis descriptivos
Análisis predictivos
> Módulo 2: Tipos de datos, categorías y fuentes
La evolución de los datos
Tipos de datos
Categorías de datos
Fuentes de datos
> Módulo 3: Descripción general de los análisis descriptivos y predictivos
Análisis descriptivos
Análisis predictivos
Proceso de modelado
> Módulo 4: Construcción de datos para análisis
Datos para el análisis descriptivo
Datos para el análisis predictivo
Fuentes externas de datos
> Módulo 5: Análisis descriptivo con SAS Enterprise Guide
Descripción del proyecto
Iniciación de proyecto
Análisis exploratorio
Segmentación y Análisis de Perfil
Análisis de correlación
Notas del campo
> Módulo 6: Análisis de mercado con la Guía SAS Enterprise
Descripción del proyecto
Análisis de mercado
> Módulo 7: Análisis de clúster con SAS Enterprise Miner
Descripción del proyecto
Análisis de conglomerados
> Módulo 8: Análisis de árbol con SAS Enterprise Miner
Descripción del proyecto
Análisis de árbol de decisión
> Módulo 9: Análisis predictivo con SAS Enterprise Miner
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¿Qué aprenderé?
- Trabajar de manera profesional con SAS
- Formulará el objetivo comercial
- Administrará los datos y realizará análisis que puede utilizar para optimizar la gestión de marketing, riesgo y relación con el cliente
- Procesos comerciales y gestión de recursos, por ejemplo.