Forecasting Using Model Studio in SAS(R) Viya(R)

Kód kurzu: FVVF01

Táto časť nie je lokalizovaná

This course provides a hands-on tour of the forecasting functionality in Model Studio, a component of SAS Viya. The course begins by showing how to load the data into memory and visualize the time series data to be modeled. Attribute variables are introduced and implemented in the visualization. The course then covers the essentials of using pipelines for generating forecasts and selecting champion pipelines in a project. It also teaches you how to incorporate large-scale forecasting practices into the forecasting project. These include the creation of data hierarchies, forecast reconciliation, overrides, and best practices associated with forecast model selection.

Odborní
certifikovaní lektori

Mezinárodne
uznávané certifikácie

Široká ponuka technických
a soft skills kurzov

Skvelý zákaznicky
servis

Prispôsobenie kurzov
presne na mieru

Termíny kurzov

Počiatočný dátum: Na vyžiadanie

Forma: E-learning

Dĺžka kurzu: 14 hodín

Jazyk: en

Cena bez DPH: 720 EUR

Registrovať

Počiatočný dátum: Na vyžiadanie

Forma: Na vyžiadanie

Dĺžka kurzu: 10h 30min

Jazyk: en

Cena bez DPH: 1 200 EUR

Registrovať

Počiatočný
dátum
Miesto
konania
Forma Dĺžka
kurzu
Jazyk Cena bez DPH
Na vyžiadanie E-learning 14 hodín en 720 EUR Registrovať
Na vyžiadanie Na vyžiadanie 10h 30min en 1 200 EUR Registrovať
G Garantovaný kurz

Nenašli ste vhodný termín?

Napíšte nám o vypísanie alternatívneho termínu na mieru.

Kontakt

Cieľová skupina

Táto časť nie je lokalizovaná

Forecasters and analysts in any industry, including retail, financial services, manufacturing, and pharmaceuticals

Štruktúra kurzu

Táto časť nie je lokalizovaná

Introduction and Data Visualization

  • SAS Drive overview.
  • Creating a forecasting project and loading the data.
  • Visualizing the modeling data using attribute variables.

Pipeline Essentials

  • Definition and creation of a time series.
  • Fundamental concepts in time series modeling.
  • Classes of time series models
  • Model comparison using honest assessment.
  • Pipeline templates and pipeline comparison.

Hierarchical Forecasting

Post-forecasting Functionality

  • Overrides and exporting generated tables.

Inline Code Access and Overview (Appendix)

  • Code overview.

Predpokladané znalosti

Táto časť nie je lokalizovaná

Before attending this course, you should have an understanding of basic statistical concepts. You can gain this experience by completing the Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression course. Programming experience is not required.

Potrebujete poradiť alebo upraviť kurz na mieru?

pruduktová podpora