SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験学習資料での高い復習効率

ほとんどの候補者にとって、特にオフィスワーカー、A00-255試験の準備は、多くの時間とエネルギーを必要とする難しい作業です。だから、適切なA00-255試験資料を選択することは、A00-255試験にうまく合格するのに重要です。高い正確率があるA00-255有効学習資料によって、候補者はSAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験のキーポイントを捉え、試験の内容を熟知します。あなたは約2日の時間をかけて我々のA00-255試験学習資料を練習し、A00-255試験に簡単でパスします。

Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか？

現代技術は人々の生活と働きの仕方を革新します（A00-255試験学習資料）。 広く普及しているオンラインシステムとプラットフォームは最近の現象となり、IT業界は最も見通しがある業界（A00-255試験認定）となっています。 企業や機関では、候補者に優れた教育の背景が必要であるという事実にもかかわらず、プロフェッショナル認定のようなその他の要件があります。それを考慮すると、適切なSASInstitute　SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験認定は候補者が高給と昇進を得られるのを助けます。

A00-255試験認定を取られるメリット

ほとんどの企業では従業員が専門試験の認定資格を取得する必要があるため、A00-255試験の認定資格がどれほど重要であるかわかります。テストに合格すれば、昇進のチャンスとより高い給料を得ることができます。あなたのプロフェッショナルな能力が権威によって認められると、それはあなたが急速に発展している情報技術に優れていることを意味し、上司や大学から注目を受けます。より明るい未来とより良い生活のために私たちの信頼性の高いA00-255最新試験問題集を選択しましょう。

A00-255試験学習資料を開発する専業チーム

私たちはA00-255試験認定分野でよく知られる会社として、プロのチームにSAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14試験復習問題の研究と開発に専念する多くの専門家があります。したがって、我々のSAS Institute SAS試験学習資料がA00-255試験の一流復習資料であることを保証することができます。私たちは、SAS Institute SAS　A00-255試験サンプル問題の研究に約10年間集中して、候補者がA00-255試験に合格するという目標を決して変更しません。私たちのA00-255試験学習資料の質は、SASInstitute専門家の努力によって保証されています。それで、あなたは弊社を信じて、我々のSAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14最新テスト問題集を選んでいます。

デモをダウンロードする

無料デモをごダウンロードいただけます

様々な復習資料が市場に出ていることから、多くの候補者は、どの資料が適切かを知りません。この状況を考慮に入れて、私たちはSASInstitute　A00-255の無料ダウンロードデモを候補者に提供します。弊社のウェブサイトにアクセスしてSAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14デモをダウンロードするだけで、A00-255試験復習問題を購入するかどうかを判断するのに役立ちます。多数の新旧の顧客の訪問が当社の能力を証明しています。私たちのA00-255試験の学習教材は、私たちの市場におけるファーストクラスのものであり、あなたにとっても良い選択だと確信しています。

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

1. 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.
The number of parameters (weights) estimated by the Neural Network model is in which of the following ranges?
Response:

A) less than or equal to 5
B) 16 or more
C) 6-10
D) 11-15

2. What is the number of missing values for the TLSum variable in the sample generated by SAS Enterprise Miner?
Response:

A) 0
B) 40 or more
C) 1-19
D) 20-39

3. Impute the missing values for the variable TLSum using the Tree method. What is the mean of the new variable (with the imputed values)?
Response:

A) less than 19,999.99
B) 40,000 or higher
C) 20,000-29,999.99
D) 30,000-39,999.99

4. Refer to the exhibit:

The SAS data set credit_customers contains a numeric variable units_sold that holds only the values: 1, 2, 3, 4. Based on the settings provided in the Advanced Advisor Options, what will be the Role and Level of the units_sold variable when the credit_customers data set is created using Advanced Metadata Advisor in the Data Source Wizard?
Select one:
Response:

A) Role: InputLevel: Interval
B) Role: RejectedLevel: Nominal
C) Role: InputLevel: Nominal
D) Role: IntervalLevel: Input

5. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
- Use the Regression node to build another regression model with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only).
- Configure the regression model to use Stepwise for Selection Model and Validation Error for Selection Criteri a. Do not change any other property for the regression model.
Consider the variable TLCnt03 in the selected model. Based on the model results, changing this variable by 1 unit will result in which of the following?
Response:

A) reduction of odds for TARGET=1 by 0.708
B) reduction of odds for TARGET=1 by 0.3457
C) change of odds for TARGET=1 by a factor 0.708
D) change of odds for TARGET=1 by a factor 0.3457

質問と回答：