Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est généralement salué pour sa clarté, son organisation et ses explications approfondies, ce qui en fait une ressource précieuse pour la préparation à la certification SAS BA. Cependant, il présente des défauts notables tels que l'absence de liens actifs vers les données, l'absence d'index et des problèmes de formatage qui nuisent à la lisibilité, en particulier autour des extraits de code.
Avantages:⬤ Très intéressant et informatif
⬤ explications claires et approfondies
⬤ organisé et détaillé
⬤ auteur réactif
⬤ utile pour l'examen de certification SAS BA
⬤ bien écrit et vaut le prix
⬤ a aidé les utilisateurs à passer la certification avec succès.
⬤ Les liens vers les données ne sont plus actifs
⬤ l'absence d'index rend difficile la recherche de termes
⬤ ne s'aligne pas sur le matériel de cours en ligne
⬤ certains ont trouvé qu'il n'était pas utile pour la préparation à la certification
⬤ le mauvais formatage des extraits de code et des titres rend la lecture difficile.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Titre original :
SAS Certification Prep Guide: Statistical Business Analysis Using SAS9
Contenu du livre :
Guide d'étude indispensable pour l'examen SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9 : Regression and Modeling.
Rédigé à l'intention des programmeurs SAS débutants et expérimentés, le SAS(R) Certification Prep Guide : Statistical Business Analysis Using SAS(R)9 est un guide de préparation approfondi pour l'examen SAS(R) Certified Statistical Business Analyst Using SAS(R)9 : Regression and Modeling.
Les auteurs passent par l'identification de la question commerciale, la génération de résultats avec SAS et l'interprétation des résultats dans un contexte commercial. L'approche par étude de cas utilise des données réelles et simulées pour maîtriser le contenu de l'examen de certification. Chaque chapitre comprend également un quiz destiné à tester la compréhension du lecteur sur le matériel présenté.
Les principaux thèmes abordés sont les suivants :
⬤ ANOVA.
⬤ Régression linéaire.
⬤ Régression logistique.
⬤ Entrées pour la modélisation prédictive.
⬤ La performance des modèles.
Pour ceux qui découvrent les sujets statistiques ou qui ont besoin d'une révision des fondements statistiques, ce livre est également un excellent guide de référence pour comprendre les statistiques descriptives et inférentielles.
Les annexes sont disponibles ici.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781642951806 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
