弊社は行き届いたサービスを提供します
お客様に利便性を提供するために、弊社は全日24時間でお客様のSASInstituteのA00-255模擬問題集に関するお問い合わせを待っています。それに、弊社はお客様の皆様の要求に満たすために、A00-255問題集の三種類のバーションを提供します。お客様は自分の愛用するバーションを入手することができます。
それだけでなく、我々は最高のアフターサービスを提供します。その一、我々は一年間の無料更新サービスを提供します。すなわち、A00-255問題集をご購入になってからの一年で、我々MogiExamは無料の更新サービスを提供して、お客様の持っているA00-255 － SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14模擬試験は最新のを保証します。この一年間、もしA00-255模擬問題集が更新されたら、弊社はあなたにメールをお送りいたします。
その二、お客様に安心で弊社のA00-255模擬試験を利用するために、我々は「試験に失敗したら、全額で返金します。」ということを承諾します。もしお客様はA00-255認定試験に合格しなかったら、我々はSASInstituteA00-255問題集の費用を全額であなたに戻り返します。だから、ご安心ください
SASInstitute A00-255試験問題集をすぐにダウンロード：成功に支払ってから、我々のシステムは自動的にメールであなたの購入した商品をあなたのメールアドレスにお送りいたします。（12時間以内で届かないなら、我々を連絡してください。Note：ゴミ箱の検査を忘れないでください。）
弊社は無料でA00-255問題集のサンプルを提供します
受験者としてのあなたにA00-255認定試験に合格することができるために、我々のITの専門家たちが日も夜も努力して、最高のA00-255模擬問題集を開発します。数年以来の努力を通して、今まで、弊社は自分のA00-255試験問題集に自信を持って、弊社の商品で試験に一発合格できるということを信じています。
長時間の努力で開発されているA00-255模擬試験はMogiExamの受験者にヘルプを提供するという目標を叶うための存在ですから、的中率が高く、権威的で、内容が全面的です。我々のA00-255模擬問題集（SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14）を利用すると、A00-255認定の準備をする時に時間をたくさん節約することができます。
信じられないなら、我々のサイトで無料なサンプルを利用してみることができます。お客様に弊社のA00-255模擬問題集の質量と3つのバーションの機能を了解するために、我々は3つのバーションのSASInstituteのA00-255のサンプルを無料で提供します。お客様は弊社のサイトでダウンロードすることができます。
SASInstitute A00-255 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| パターン分析 | 10～15% | - パターン抽出結果を解釈する - クラスターとセグメントを識別する |
| 予測モデルの評価と運用 | 25～30% | - 適切な適合度統計量を適用する - 損益指標や比較検証により性能を評価する - 過剰抽出および抽出手法に応じた調整を行う - モデルのスコアリングと展開を実施する |
| データソース | 20～25% | - データソースの調査と評価を行う - モデリングに向けた元データの修正と前処理を行う - SASテーブルからデータソースを作成する |
| 予測モデルの構築 | 35～40% | - 回帰分析手法を用いてモデルを構築する - 決定木を用いてモデルを構築する - 予測モデリングの概念を理解する - ニューラルネットワークを用いてモデルを構築する |
SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 認定 A00-255 試験問題：
Which of the following solves problems for you when you impute missing values?
Response:
- A. When you impute a synthetic value, it eliminates the incomplete case problem.
- B. When you impute a synthetic value, predictive information is retained.
- C. When you impute a synthetic value, each missing value becomes an input to the model.
- D. When you impute a synthetic value, it replaces missing values with 1 or 0.
正解：A 🗳️
Assume a variable is coded as follows: 1=unmarried, 2=married, 3=divorced, and 4=widowed. Then which of the following measurement levels should be selected in SAS Enterprise Miner for this variable?
Response:
- A. Nominal
- B. Interval
- C. Ordinal
- D. Unary
正解：A 🗳️
Which statement describes the Decision Tree Split Search mechanism for categorical inputs?
Select one:
Response:
- A. The average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
- B. A clustering mechanism eliminates observations in outlier clusters as potential split points as a first step. Then, for the remaining observations, the average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
- C. The levels that have target rate of 0 or 100% are re-binned first, then weighted and the weights are used for testing.
- D. All levels are weighted and the weights are used for testing.
正解：A 🗳️
Open the diagram labeled Practice A within the project labeled Practice A. Perform the following in SAS Enterprise Miner:
1. Set the Clustering method to Average.
2. Run the Cluster node.
What is the Cubic Clustering Criterion statistic for this clustering?
Response:
- A. 5862.76
- B. 5.00
- C. 67409.93
- D. 14.69
正解：D 🗳️
What percentage of observations in the test data has TARGET=1?
Response:
- A. 83.3333
- B. 16.6627
- C. 16.8874
- D. 16.5924
正解：C 🗳️
