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試験コード:A00-255
試験名称:SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14
認証ベンダー:SASInstitute
最近更新時間:2026-08-14
問題と解答:全87問
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| 認定ベンダー: | SAS Institute |
| 試験名: | SAS Enterprise Miner 14 を使用した予測モデリング |
| 試験番号: | A00-255 |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 対応言語: | English |
| 関連資格: | SAS 認定データサイエンティスト SAS 認定アドバンスド・アナリティクス・プロフェッショナル |
| 出題数: | 60-65 |
| 合格点: | 約 68-70% |
| 受験料: | $180 USD |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 試験時間: | 110 minutes |
| 推奨トレーニング: | SAS Predictive Modeling Using Enterprise Miner トレーニング SAS eラーニングコース |
| 受験申し込み: | Pearson VUE 試験の登録 SAS 認定試験の登録 |
| サンプル問題: | SASInstitute A00-255 サンプル問題 |
| 受験方法: | Pearson VUE を通じて実施(オンライン監督試験またはテストセンター) |
| 前提条件: | 必須の前提試験はありません。SAS Enterprise Miner および予測モデリングの概念に関する実務経験が推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.sas.com/en_us/certification.html |
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: 探索的データ分析 | - 記述統計とデータプロファイリング - パターン発見のための可視化技術 |
| トピック 2: ビジネスの理解と分析フレームワーク | - ビジネス課題のデータマイニングタスクへの変換 - ビジネス目標と分析ゴールの定義 |
| トピック 3: モデルの開発 | - 回帰モデリング手法 - SAS Enterprise Miner におけるニューラルネットワークと高度なモデリング - 決定木とアンサンブル学習 |
| トピック 4: モデルの評価と検証 | - モデルの比較と選択 - 検証および交差検証手法 - モデルのパフォーマンス指標 |
| トピック 5: モデルの実装とデプロイ | - SAS Enterprise Miner におけるモデルのスコアリングとデプロイ - 本番環境におけるモデルパフォーマンスの監視 |
| トピック 6: データの理解と準備 | - データ収集とデータソースの特定 - データのクリーニングと前処理 - 特徴量の選択と変換 - 欠損値と外れ値の処理 |
1. The Chi Square statistic for measuring association between the variables BanruptcyInd and TARGET is which of the following?
Response:
A) between 2.00 and 2.99
B) less than 1.00
C) between 1.00 and 1.99
D) 3.00 or higher
2. A separate sample has been taken such that the target distribution in the separate sample is different from the target distribution in the original sample.
What should be adjusted?
Select one:
Response:
A) sensitivity
B) confidence intervals
C) lift
D) specificity
3. Which of the following is not true about results produced by the Regression node?
Response:
A) Fit Statistics can provide information that affects decision predictions, but does not affect estimate predictions.
B) Model Information provides you with information that includes the number of target categories and the number of model parameters.
C) Type 3 Analysis of Effects provides you with information about the number of parameters that each input contributes to the model.
D) Variable Summary information identifies the roles of variables used by the Regression node.
4. Suppose your input variables have missing values. Before running a decision tree with these input variables, you should do which of the following?
Response:
A) impute all missing values using the Tree method
B) impute only interval variables using the Tree method but do not impute the class variables
C) not impute any missing values because trees can handle them.
D) impute only class variables using the Tree method but do not impute the interval variables
5. Assume in a data mining project that the task is to predict rankings of a target variable as accurately as possible. Which of the following should be used to judge prediction models?
Response:
A) average squared error
B) KS statistic
C) Gini coefficient
D) misclassification
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: C | 質問 # 2 正解: C | 質問 # 3 正解: A | 質問 # 4 正解: C | 質問 # 5 正解: C |
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