簡潔な内容

分析後のすべての種類の試験の暦年に基づくエキスパートによるA00-255試験問題、それは開発動向に焦点を当てた試験論文に適合し、そしてあなたが直面するあらゆる種類の困難を要約し、ユーザーレビューを強調する 知識の内容を習得する必要があります。 そして他の教育プラットフォームとは異なり、SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験問題は暦年試験問題の主な内容が長い時間の形式でユーザーの前に表示されていないが、できるだけ簡潔で目立つテキストで概説されていますA00-255テストガイドは、今年の予測トレンドの命題を正確かつ正確に表現しており、トピックデザインのシミュレーションを通して細心の注意を払っています。

コースの簡単な紹介

ほとんどのユーザーにとって、関連する資格試験へのアクセスが最初であるかもしれないので、資格試験に関連するコース内容の多くは複雑で難解です。 これらの無知な初心者によれば、A00-255試験問題は読みやすく、対応する例と同時に説明する一連の基本コースを設定し、SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験問題でユーザーが見つけることができるようにしました 実生活と学んだ知識の実際の利用に対応し、ユーザーと記憶の理解を深めました。 シンプルなテキストメッセージは、カラフルなストーリーや写真の美しさを上げるに値する、A00-255テストガイドを初心者のためのゼロの基準に合うようにし、リラックスした幸せな雰囲気の中でより役立つ知識を習得します。 団結の状態を達成するために。

真のシミュレーション環境

多くのユーザーが最初に試験に参加しているので、上記の試験と試験時間の分布は確かな経験を欠いており、したがって試験場所で混乱しがちであるため、つかむ時間は結局試験を完全に終わらせなかった。 この現象の発生を避けるために、SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験問題は各試験シミュレーションテスト環境に対応する製品を持ち、ユーザーはプラットフォーム上の自分のアカウントにログオンし、同時に試験シミュレーションに参加したいものを選択します。A00-255試験問題は自動的にユーザーが実際のテスト環境のシミュレーションテストシステムと同じように提示され、ソフトウェア内蔵のタイマー機能は体系的な達成するために、ユーザーが時間をかけてより良い制御を助けることができます。A00-255テストガイドを使って問題を横から解決するためにユーザーのスピードを向上させるためにも。

私たちのSAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14研究問題は質が高いです。 それでテストの準備をするためのすべての効果的で中心的な習慣があります。 私たちの職業的能力により、A00-255試験問題を編集するのに必要なテストポイントに同意することができます。 それはあなたの難しさを解決するための試験の中心を指しています。 最も重要なメッセージに対するA00-255テストガイドの質問と回答の最小数で、すべてのユーザーが簡単に効率的な学習を行えるようにし、余分な負担を増やさずに、最後にA00-255試験問題にユーザーがすぐに試験合格できるようにします。

デモをダウンロードする

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 認定 A00-255 試験問題:

1. An analyst is performing a market basket analysis (affinity analysis) on the purchase of Shaving Cream and Seltzer Water. The purchase data from a set of 250 customers is shown below:

What is the confidence of the rule "Shaving Cream implies Seltzer Water"? You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 60%
B) 67%
C) 57%
D) 40%

2. A multilayer perceptron neural network is using three interval inputs to model one interval target (outcome). The neural network has ten hidden units and one hidden layer. How many weights, including biases are being estimated?
You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 41
B) 50
C) 51
D) 40

3. 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 data. 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 median of the predicted probabilities of TARGET=1 in the scoring data is in which of the following ranges?
Response:

A) 0.15-0.499999
B) 0.50-0.849999
C) 0.85 or more
D) less than 0.149999

4. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
- Add a Decision Tree node after the Impute node with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only). Configure the decision tree to use 1 for Number of Surrogate Rules and Largest for Method in Subtree. Do not change any other property of the Decision Tree node.
- Add another Neural Network node after the decision tree with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only). Configure the Neural Network model to use Average Error for Model Selection Criterion. Do not change any other property for the Neural Network node. Run the process flow.
In the validation data, the lift corresponding to the fourth decile is in which of the following ranges?
Response:

A) 1.75 or more
B) 1.25-.49999
C) 1.5-1.74999
D) 0-1.24999

5. Sometimes in predictive modeling we build models using a sample that has a primary outcome proportion different from true population proportion. This is usually done when the ratio of primary to secondary outcomes in a binary target variable in the population is close to which of the following?
Response:

A) 0.8
B) 1
C) 1.2
D) 0.05

質問と回答：