Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, logistische Regressionsmodelle in SAS zu implementieren, Datensätze durch Imputation fehlender Werte und kategoriale Kodierung vorzubereiten, Prädiktoren durch Clustering und Screening zu analysieren und Modelle mit Verwirrungsmatrizen und Logit-Plots zu evaluieren. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsleute und verbindet statistische Strenge mit praktischen SAS-Demonstrationen. Die Lernenden werden davon profitieren, indem sie sowohl technisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten erwerben, um reale Klassifizierungsprobleme zu lösen, wie z. B. die Vorhersage von Kundenverhalten, die Bewertung von Risiken oder die Identifizierung von Betrug. Im Gegensatz zu allgemeinen Statistik-Tutorials legt dieser Kurs den Schwerpunkt auf Feature Engineering, Subset Selection und SAS-spezifische Implementierung, um sicherzustellen, dass die Modelle nicht nur genau, sondern auch interpretierbar und geschäftsfähig sind. Durch strukturierte Module schreiten die Lernenden von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittener Evaluierung voran, um sicherzustellen, dass sie sicher logistische Regressionsmodelle erstellen, optimieren und validieren können. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer den gesamten Workflow der logistischen Regression in SAS beherrschen und sich so für erfolgreiche datengesteuerte Tätigkeiten in verschiedenen Branchen positionieren.