Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird im Allgemeinen als informative Ressource für die Vorbereitung auf die SAS BA-Zertifizierungsprüfung gut aufgenommen, aber es wurde wegen Problemen beim Zugriff auf verknüpfte Daten und dem Fehlen eines Index kritisiert. Während viele Nutzer den Inhalt als klar und hilfreich empfanden, haderten andere mit der Organisation und gewissen textlichen Redundanzen.
Vorteile:⬤ Interessanter und informativer Inhalt
⬤ klare und gründliche Erklärungen
⬤ organisiert und detailliert
⬤ entgegenkommender Autor
⬤ effektive Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung
⬤ gut geschrieben und den Preis wert.
⬤ Links zu Daten sind inaktiv, was die praktische Anwendung erschwert
⬤ Fehlender Index erschwert das Auffinden von Begriffen
⬤ passt nicht zu einigen Online-Kursen
⬤ einige Nutzer fanden es nicht hilfreich für die Vorbereitung auf die Zertifizierung
⬤ frustrierende Redundanz im Text in Bezug auf Codeschnipsel.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Originaltitel:
SAS Certification Prep Guide: Statistical Business Analysis Using SAS9
Inhalt des Buches:
Ein unverzichtbarer Studienführer für die Prüfung zum SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.
Der SAS(R) Certification Prep Guide richtet sich sowohl an neue als auch an erfahrene SAS-Programmierer: Statistical Business Analysis Using SAS(R)9 ist ein detaillierter Vorbereitungsleitfaden für die Prüfung zum SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9: Regression and Modeling.
Die Autoren führen Schritt für Schritt durch die Identifizierung der geschäftlichen Fragestellung, die Generierung von Ergebnissen mit SAS und die Interpretation des Outputs in einem geschäftlichen Kontext. Der Fallstudienansatz verwendet sowohl reale als auch simulierte Daten, um die Inhalte der Zertifizierungsprüfung zu beherrschen. Jedes Kapitel enthält außerdem ein Quiz, mit dem das Verständnis des Lesers für das präsentierte Material getestet werden kann.
Die wichtigsten Themen sind:
⬤ ANOVA.
⬤ Lineare Regression.
⬤ Logistische Regression.
⬤ Eingaben für prädiktive Modellierung.
⬤ Modellleistung.
Für diejenigen, die neu in statistische Themen einsteigen oder einen Überblick über die statistischen Grundlagen benötigen, ist dieses Buch auch ein hervorragendes Nachschlagewerk zum Verständnis der deskriptiven und inferentiellen Statistik.
Anhänge können hier gefunden werden.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781629603810 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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