Ask the Expert Webinar Serie

Forecasting mit SAS:
Wie kann ich meine Daten optimal für die Zeitreihenanalyse vorbereiten?

On-Demand

Über das Webinar

Dieses Webinar richtet sich an verschiedene Wissens-Levels.

Anfänger sehen Beispiele für die Bedeutung der Datenaufbereitung für das Forecasting. Fortgeschrittene Anwender werden erfahren, wie man die Daten mit Hilfe der SAS-Programmierung und der automatisierten Datenvorverarbeitung mit SAS Visual Forecasting aufbereiten und Features ableiten kann.

Zur Vorbereitung auf diese Sitzung können Sie sich das vorherige Webinar des Referenten „Forecasting mit SAS von A-Z - Wie kann ich mit SAS Zeitreihenprognosen erstellen?“ ansehen.

Am Ende der Präsentation haben Sie die Möglichkeit Ihre konkreten Fragen live mit den Referenten zu diskutieren.

Die Teilnehmer lernen

  • Wie führt man Feature Engineering für Zeitreihenprognosen durch?
  • Welche SAS-Programmiertechniken gibt es für die Datenvorbereitung bei Zeitreihen Forecasts?
  • Was ist der Unterschied in der Datenaufbereitung bei der Anwendung von Zeitreihen und maschinellen Lernmethoden?
  • Wie führt man automatisch Datenmanipulationsaufgaben in SAS Visual Forecasting durch?

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Unser Experte

Gerhard Svolba



Gerhard Svolba
SAS

Gerhard Svolba ist Data Scientist bei SAS Institute in Österreich. Er ist in eine Vielzahl von analytischen und Data Science Projekten quer über fachliche Domains wie Demand Forecasting, analytisches CRM, Risikomodellierung und Produktionsqualität involviert. Seine Projekterfahrung reicht von der fachlichen und technischen Konzeption über die Datenaufbereitung und die analytische Modellierung in unterschiedlichen Branchen. Er ist der Autor der SAS Press Bücher Data Preparation for Analytics Using SAS®, Data Quality for Analytics Using SAS® and “Applying Data Science: Business Case Studies Using SAS”. Als nebenberuflich Lehrender unterrichtet er Data Science Methoden an der Medizinischen Universität Wien, der Universität Wien und an Fachhochschulen. Sie finden auch Beitrage auf: Github und Twitter.

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