SAS Visual Analytics 2 (SAS Viya): tematy zaawansowane
Przeznaczenie szkolenia
Jest to kontynuacja szkolenia SAS Visual Analytics 1 (SAS Viya): podstawy. Przeznaczeniem tego kursu jest poszerzenie wiedzy zdobytej na pierwszej jego części.
Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia
Dzięki temu szkoleniu, uczestnik będzie biegle posługiwał się funkcjonalnościami SAS Visual Analytics. Pozna zaawansowane mechanizmy tworzenia kolumn wyliczanych, także takich, które wykorzystują parametry. Uczestnik szkolenia będzie potrafił tworzyć zaawansowane filtry danych w celu lepszego obrazowania przedstawianych danych.
Oczekiwane przygotowanie słuchaczy
AGENDA SZKOLENIA
- Wstęp do SAS Visual Analytics
- Wstęp do SAS Visual Analytics.
- Automatyczne objaśnienia.
- Zmiana struktury danych do prezentacji na mapie
- Wprowadzenie do SAS Data Studio.
- Zmiana struktury danych.
- Analiza danych geograficznych.
- Zmiana struktury danych do prognozowania
- Zmiana struktury danych.
- Prognozowanie.
- Analiza sieci
- Zmiana struktury danych do analizy sieci.
- Tworzenie obiektu analizy sieci..
- Analiza ścieżek
- Analiza tekstu
- Tworzenie zaawansowanych elementów danych
- Tworzenie elementów wyliczanych.
- Tworzenie zagregowanych miar.
- Tworzenie zaawansowanych filtrów
- Tworzenie zaawansowanych filtrów.
- Tworzenie filtrów interaktywnych.
- Wykorzystanie parametrów do stworzenia zaawansowanych raportów
- Wykorzystanie parametrów numerycznych.
- Wykorzystanie parametrów tekstowych.
- Wykorzystanie parametrów datowych.
Kod szkolenia
SAS Visual Analytics - poziom 2 / PL SAS 1d
array(6) {
["id"]=>
string(36) "69BAA1CD-0A9C-4118-9D49-510C6CB71C51"
["name"]=>
string(13) "SAS Institute"
["iscertificatevendor"]=>
int(1)
["iscontentvendor"]=>
int(1)
["imagehash"]=>
string(9306) "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASwAAAB8CAYAAADThI02AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9iZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAA/VpVFh0WE1MOmNvbS5hZG9iZS54bXAAAAAAADw/eHBhY2tldCBiZWdpbj0i77u/IiBpZD0iVzVNME1wQ2VoaUh6cmVTek5UY3prYzlkIj8+IDx4OnhtcG1ldGEgeG1sbnM6eD0iYWRvYmU6bnM6bWV0YS8iIHg6eG1wdGs9IkFkb2JlIFhNUCBDb3JlIDUuNi1jMDY3IDc5LjE1Nzc0NywgMjAxNS8wMy8zMC0yMzo0MDo0MiAgICAgICAgIj4gPHJkZjpSREYgeG1sbnM6cmRmPSJodHRwOi8vd3d3LnczLm9yZy8xOTk5LzAyLzIyLXJkZi1zeW50YXgtbnMjIj4gPHJkZjpEZXNjcmlwdGlvbiByZGY6YWJvdXQ9IiIgeG1sbnM6eG1wTU09Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC9tbS8iIHhtbG5zOnN0UmVmPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvc1R5cGUvUmVzb3VyY2VSZWYjIiB4bWxuczp4bXA9Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC8iIHhtbG5zOmRjPSJodHRwOi8vcHVybC5vcmcvZGMvZWxlbWVudHMvMS4xLyIgeG1wTU06T3JpZ2luYWxEb2N1bWVudElEPSJ1dWlkOjY1RTYzOTA2ODZDRjExREJBNkUyRDg4N0NFQUNCNDA3IiB4bXBNTTpEb2N1bWVudElEPSJ4bXAuZGlkOjI5N0YxOTBGMDU4NTExRTZBOTY2OTY3NTBDMzkwMTJBIiB4bXBNTTpJbnN0YW5jZUlEPSJ4bXAuaWlkOjI5N0YxOTBFMDU4NTExRTZBOTY2OTY3NTBDMzkwMTJBIiB4bXA6Q3JlYXRvclRvb2w9IkFkb2JlIElsbHVzdHJhdG9yIENDIDIwMTUgKE1hY2ludG9zaCkiPiA8eG1wTU06RGVyaXZlZEZyb20gc3RSZWY6aW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDoxYWY3YTliZS1iZGM1LTQ2OTEtOGRjMC1jYTNjN2YwMmJmZmYiIHN0UmVmOmRvY3VtZW50SUQ9InhtcC5kaWQ6MWFmN2E5YmUtYmRjNS00NjkxLThkYzAtY2EzYzdmMDJiZmZmIi8+IDxkYzp0aXRsZT4gPHJkZjpBbHQ+IDxyZGY6bGkgeG1sOmxhbmc9IngtZGVmYXVsdCI+V2ViPC9yZGY6bGk+IDwvcmRmOkFsdD4gPC9kYzp0aXRsZT4gPC9yZGY6RGVzY3JpcHRpb24+IDwvcmRmOlJERj4gPC94OnhtcG1ldGE+IDw/eHBhY2tldCBlbmQ9InIiPz7PwPRaAAAW0klEQVR42uxdUXIbOQ5ltPkfzQnSPoHlE1j+3q2KfQJJJ7B1AtknkH0CySewUrX/7pxA8gnSc4Lp+d+qbEMBY6bTklokQIItokrrrCexSRB8fABB4MP3799VSPl48Z9B9QU+WfW5xG8PW/7zHL9+rT4FfP63/m+ukiRJ0kn54BuwKoAaIiBdHgFMx0qOILaqAGyTljlJkgRYx7Ko2+pzXX36nucIzGtVfZ4TeCVJkgBrH1CNEagGQuYLgPVUAdcyLX2SJAmwTKCaqR9xKYkCrOshAVeSJCcMWBVQgcs3FwxUCbiSJDl1wKqACgBqofiC6NySV59pinElSSJbegRgdVd9WUcMVgrHvq7mcp9MIkmSDjKsanP3kVVdd0wnwLYmFdsqknkkSdIBwMI0BQCrQUf1Ulafm5SEmiRJ5C4hJn6+dhisQIA9vuJtZ5IkSWIELNzAr8p/8mcoWSTQSpIkQsDCjbs4QR0l0EqSRIi0imGdMFiZMoklXwtjjMCCh/itP3a48F+NPxfq/QF50dVFNHQzMDyFT6o5dxDSXP4x/n8O/9OV2CaGd/qGbTTpAeK5bzWdwPc2lR5KcYCFC7wWrPefCqwZV13+MIzUNv4mErTQ8D7jvIZEPzZHnQKo5SGMk0AvmXp/aD9QtHHXoqafjXBdgN1fE+uirOmAHcj3AhYu+FrJiVmV6r0Sw8ZFQUZZG101Imv5+68kGCeC1Ej5e1AOc36uPkvJ4IU2qx/aZx5/NQCYqEf2Bkh9Vv7Sj0AHX7gO9p2AhZOVcBtYGkpYMbsKoxaGDoZ5EWrTCnmnCcb4IMl1RL2MlIwE5hz1kwfSBezdOwTufsB9+1R9Hin3yj7AmuOkQ0mBE/Z+ohvsZbzrFKnGdHOCQCUOuHCtFkrm+9VceUxCFgJUrMDVCFhGrlWwCVaTuxfiXsx2ANcNJ+OrjUHyO80SQesxwNrE8n51yq2fCAoPFAjeTqzzN8BClF4HmvgKF7eQpOkdmwM26hkn+0NWNVdx5L2t0CBLD+txjesRUz4geAoTJn2E9oa8gXdTHtZdALAqcSI3Eq/UYUzV5wrGiGNVuFlmjJtyHtmmBBB5xQNPMevlRcWXvDyuxr4g1kW/+qwjAiuQuYsefmFYyCS+BaCKN7GUdml4R3lGDbK4oGMVp8A6XnEwrcj1ogViOVMKsFJxP5GzYpx1hjULYNwXMdWhwrEC28o5dIYMIuZNOVAM8c+OgNXWg8EY8SmDlWac99YMKwC7YvPpPbItvYlIWFbHXhSQMAnUC7g8c9UdKZRDakyHwFshG89tGJZPBUQPVihTZIkzgk2ZdWxTOjMJ1MuwY3oBgbW+s9THdYfACmRxTNzTZFh/Kz+BTO85TMwsS9Nzp7hN9XPgZwyJh6efTsCJ/teOv3OOG4jDvYDXCBeOuuW4sW6jF62bvuJJnSgr3fxpoY9vDPu0UO9PjXY9b7vEdcgYdPHQNo1pC1iI2i8e9jdbQDYwaIFBZ7bPEQjz3vSrAP22q7AYh37GQWWYEwe93CuaGKGTXnAs+p3miBDcj9INoT4K9f56JD9SDxrAtZ1QgWersIoGLB8+cYl+e6E6KLCQDjEJV3ZF/gwCD7EZweaElJAzSxfZ9R0r2NoDsvqScK2HqBtX5tXa2yBiVxtkMysqm1d0mfWtYp4asHy4g14ywyMEuky5XXbACT3lYq0Y8J452seVxUnumgz5iJuTM7HXOYG1Gt+HI9bBJZbHlm2PwDVzXK9WLnLPqA/EKasEVjvFhdnChmTNLkcjv1LvCbM2MrLYALZ60fX4p9yhB7RpJ90ccTExctDHBefTINAzsiOXi7R+m0KZPcX/Fqt0nEjX5bMts/L13tLIPbPdmNcWf9/2EPXK5FE3LpdIB11uBHCXGm4bT7pYOu71yzaAdc48j6euBdmJxcYQt0+ZfA7SAC3b0/OYg9EWxKchSrrg77RlMJ9a/B1bUuHds0HQsrXNgwfbR8X7brB0WMimk0bf1PSNn7+KNZDvkKcUpIgegFY15gdld1MFc82pDLdBct8VI+ruObqxxzLDAdHfaSQLIRQB61DZyWcLoIWDbbCPEfYUb3o/CbuCjY03aXBrNMcNM8M/f4P/hsHr2MR2zM8Bx/xo6Rqet11rB8AIJmjnXGzGxgsqA9eet12P4SGXkDPgviQAKwClQ9f+8N/WyMA6D1gh317ixrQ5uQcUBrtDNkIaQ3xh+rk2ezTo+1xcD5sxfDoEWFyycXXVMD/s7ohFjZVpxSY2B1HbdbFhE89C9JIn03Bel0EowHIyIsw7GVucRC/cNZlOXfAgKizWtA1oZbECRbpc+k1sXOR+KMCyNiIjEc1GdL2qzooQFmlD97OW6xeNiyyYZQU/tC09rDAMy9GIxo4Kv7aptRORDAWM4S0BhGgZCDnYSNfno9BBfiYYw6xasCKWbs1HCmQ9h57X0mKdNweYow0QJzds/8Ef+uCeUrK9j0IVTcUgoH70RnBF09zS9YU0j7uQeUe2cawOM71j3N5jxVbPt5WdLEPmKVLvvY+oDGolSwEIfXN4JjQg6jImYJB5TOWlWxg3APiHWMePLhgHYL052D9cQnWmpFOP6ZT8RxDgadDqC9ygGwfQ0vMaqiSSXDAOcdkPA9WhdJ+eIDbEydBg0aSW2c0JwHieUjmCsyvQ/y0j8ywd7X/dphpCDIDFEQNwfVDN8QZqLPTmkCI7GnLW4InSOAFXMLB6VbypBK7PfmBsC3zGFi0r7ymea2GnhUNXiSOgPJN2yuAtZkmk8wUC1zzCZ0qxglWm/LTcosrmHyIrBzu5i+2A0xVHoeIlpY97dIH9HcawZjAEAIcrScFqwlrdTa41MLhVl4LzgoBqTLBuOXYVb/M7ORqVaPb2VUVQ+YSzpvsZwVtCrq4pMK4LKTcnjPOsA7VTI4YEUluQgtI3l8quBI4rYA0VQ5PahkMuN+xE1O0iZ9ecCUXSJro2HPEBpxZUDJvBV+ciE7TBMN/QMBMD+93uMmT45+rXOmyU0hqwcFyute5tAexNwkHH2ZeQrFkq42YW1dA1gDHWGZh5sp4EgOkWbfjh7NFIBVih29QXNTvxCmAmYFFvlhLdQqq2U1ztyqeBK1XW5ymlDXmnAAzduQF+OJuCsgKWAVocDVXFA5gJWJlyazfF5hZ62MyiWpAJAq0mw/wSQwckZE5DBKeBkM1NAliGy/oiBHSbXMhnjkPuJ2ChEqhvIayaaB5YqFO5OQzpHrbR1wqNMhfEoCB08FnJqGbBClhC3MM2hxzYyRMV86oD1lDR30JQs6yTuDnEuTo36vRklOTdlY8EqZHgTcsGWIYe7hVPWgzpPNWPPppOB9wv9bDwh1GfmKSKxE1xo+jLimSK/8r42LnC6QQMdSnYEDP1nrB678vdqz4vGMKYRwxWVHYCer9QsmuDbckQJqxaM+BfGBYjy3qgbvp5KjeHtZjFTNHl/3AyrilHnAttcybY5YODZeybYdV0NEYdZcLtJEfv6yhX8TfAwkm/MGyMC/LaOHw3hxOphf/QDdLAJdlVXCJwUbR508+OpIK1jtPk1Vi/hwSsGrjfCj/gSiQzrW/pdwFWpuhvDAvFECNivFG7khJQ3rOJdZBZqlFu27i7BFxx470IBOfG5yxSAKu2l6XH+Vofbo2AhRO9V/SBPFjcG4ZFOYmbw5bgNRS2ua31iO6NhIYiOR64kO29tweiNMDaAV4Sb1I3aCelFWAxAsFjNagpw4bluDlspUSBADZU7zlIEgyzRHZdHDEH32CV4zjfEJwKBKfySN2LBayGPWPaiAT2dVAXhwBrgEBALeQxIsY3hyysMACADQzjDMHAWoM/M1ht8POm/0x5IMUCWHsAbBD4oNtLaPYCFqNrqBRPEJ7r5pD8ljOwcQ5qhplJMEamgweYklmlomTWbZSAJeyg2/ny5CBg4cA56vAc7Sa0VDLXzaHoIDxBbEO7B9y3j3sPKsIwBDB475n4XQKsHYcJ2Al3DGznC5m2gBVVjIjp5rBQwjLhGQ3TvH2kBq+dG5TIFYSTeRqqDEqXAasBEzhvqRvDRq0Ai4mq/zSwiG4OyS8MIjBMAJER8YnaWNzRsfJtiUa+CqyvkwCsBvACO7klJDWNLKt1q3qk8Ryb9Rof+pK7cIq+hdndqbXVglMON9SVoutmdLsDGF3A6iqGKhIdtREoif6IADNRNM/mMmT6doCljVf9eOiqGIBgTK1E9ePNIbUsTtQoc6zQSnFoNbkQnx3BKlVMFXLAKbr3r5dOgIUDulc8j3EX1J1emFhhJrRdmC+DhGcUF46naGY29jTiITbykMBKJOOaINtykaEzYKFMFU8DVvIOtbjBcuJx3p5y/z8EiCvl3txzp2EeEed4TBAhmm1NiGzEHrDQ3XI12CYBEHhhAIMJwzjvTtwYN47hgcE+w2zLrhIsRAFa1rHFesy45zAQDVrUAsa7IFZaweDG3p56l2VkN7ZM+499sYqWkoLscQhZWOaj6ylbbdqJog9Eb28OiVMI4DQeM7Cse4tTA0D52JvRZ6Elb54s199kVTZhAHE986hvkI2UkqPAQVpMDwhDNZel5f4DO8lJAEtTvmow5wwuEtwcvlFtUkel7ZKRDWCh2Bi3RMBaERxYNoD1VaAuhsQ/L7P4mQPFE192la+We69P4hLWwGDKRM+pbw6fqQ2qKVekDTPtkFsILKfz2f8t5TPxz7Oxk0yobgqKH9IjHNBECb85xHdlBfH4Rp4WfCh4o1qvu8OBlAtzBweKpybbsXIu9GAjWa8e4YC4mkNsbw4Jfx61oV9bBt83Hje3ZOnKxcWtEFYy7Jh9FFwMS9/Gsdwc4oNmKl+aWmySHm2AfSTUqLIA6yAGvPEgGTOwEhvA6ks82BzGxAdYqOSNos97Ahlj6Zhg7sseufS0Ya8FGmJfhYmbSGJmnM+1bDyCWyVPbG2kZAUsBK1l9YUjA3nuenXMFPC2GZNVQJX6zWWguf/ciA6xjUsJk8dnWpyMxsZOxtQvRgId6r/t1x7X6PDmMGf40RTVT8mbsFoYiK1uZsISVm1vxgrH3zsMrQejByCn2LrOcyVLbA7a38C6xzzIGwYXjMJQOVjWUacsXlLYgFYmxRgdYjdFLT5jC153Aed+TeQKHjrobA+2aylsHFmozZ7NvQIWbkqq+jjW4OBJbMb0xfa0IornuYrthl0Rsa0gz6MQCKhurrMWe8g2x3EeOgCPv982pvbVN8PSPmjUXWdayieLf7N0+H1zpsKHbQ1x4XBwfCFye6hTXtrMe67810T74qCfV5vkZiJd6Y7dNodK2VSQsedj4BhYlfSyfsjwMzMLvZSOoAXPl159Bljhd2H5aVt3o2gItLu46BAiWHAzLbjswRLO3pktXmLZeim6AsrcJxvFy7FvDodaI6vseVT6vaJ7vtOlgm2uQA6GsYY4AadBws/GWIRrrfyHBttwtYsxMokBx8bDrlGviil9o+XN95Pjr7lDOxlzGjMeaAvl3v+hcV+0bkJBSBFfHQ3eqWkFGscrw/SsmwkQd/mB0/gLVX1zBIERjs8VEHe2byLUAcz/ySV9xWjpPlJ+4qVLrNB5aO98UzT5ZwWSh2eqNB+j09KYUx9eAcswhrWD4i8cjZGrbyEwhQ+BdLITRNWP+NAGYwJ5y5Mevp4r+uaZOxtkMhwkelN+RaDc7NF9hsB0jl9DBKqBUTzqkjlGr8hMN/Fl6ohdqPdO2DnayeYAcA7QLji6RO/tV+odsIxTe22zqK4dmKvf/aJ4MsY32KRBHJAKkYPMmKlhr295VLRxrl+Ye0d0tE+m+8pe90KMyPL5zpIArFyaHbQ5GVx08qi6W0GzaLnesZc8nniYA0eBASmyPFSjvxdqZEcWqJ8e8vFbynUEBt+1DjAluoJlC5vIIwbtCfZwLJn3DVc/hdDSqsNVL+QIaz3MyoZTGdD2jLAzyoh5Y1IZY1dAy6Zn4CTCzVhvq75h3jdcBQZCgtVVG7DvhR4pBNeAPVWfP9WPfnewYf+E2yR4j2hZYqPJHRwy+/5vxCdo7KBl1eA0MgZRNoCV8rF2eHlxoeJnWq3BaruPJY2cuXQw9yPVogaQGf5OcEP7aFhgZA+HQBgWr/r3sGkXEbixTZK3dQN32QHO3zWXh3u9b3bYrG39cls9wUVSFqGdPNYbzWB6xK1BLkC/z9rL6qkTEA/s6pdT1bgF7aNRQ7rDDf7/dZsER+yee4N+fUynKADylWssh6hZK9tGU3vSaxwz0230dKHiiv1psK+D1QIPaQB8CBWB1wUJszN8XREmrcEzWPURPDhPoBJdWjPBDwzoL4PZlQg+27yVXQmUO+aQ4UIOBasa5kvmwgude4EuYN5i3PdErL51QjIezAvBbKtEAHqsH2jIrF4QfNc1IjBBtv10Cgxr5mEBTQPWLtzUYBzAsOC6e4TfP6rbDsb5rpBx5ML0u8QYxA01WNXmHpJpaqA6a1twEFNwvMYhYWx4EE4UfbMVV6B6QFZ6v4N9gxu4NFjrFTIsvadg/W97Xe5ejKDg47Gq+ZoewHFjLMolnrYjZGK6DtbA0iCv8BRaBt7AYIBneGGSe9iMj+gmPHic98YAqqXFvw9yeYLpFWcYhgjpKmp2dIZAtQ9Eh7V9NMK9m6n3bPz+R/QPH6R10SUAK/KW9wfcoX2iy8NOiAxSG8LEeMM1ZGaSOcYWVqH6KqKNAvjf4zMVPe8+8SaDuTq/syO4PFkqh0RUvElcGQnTHPqqM6kcgScnYNzAup6wWfP2gP/wr8G/YQK3Lg+KBYKVj7jVT7AydYcbaY5s4M4wvLV6r8D6t9rzrs4x3qPfwp2r9/de/SM3bIlf/0K2mAtf76F6f//YV+3jXXqu+r1lznVw4xhHBw6WsnYwFExj0TaS4WHat2D82ia+agbk+Mb3BT0QOIS/IzvdPryHJ2/4dG22DbpjnZ+cKJtcAli5VoQ4ivbXN7TWJ274bTwDFX6L3z8q6E5sqP0mV7OjIYGsARxKCZ23ayVlSkndwHeUu2Edo/H4XQfdt/sKbwc3yBCfNGCNkbZOLH31UwWrxnIpCAyvqOgnPDn7CFgDZZFQmSRJ18W4WX0wGNwAvweMc/IzrQFZAZxGvyVzRTJZDRI+LxF2AjyC5wxdgIERG+lcvDBJEmKmpRNH++o9nrjdZyZgaZa1jcvgZiwjmSSMfe4ZrIoQbl2SJKcsPSOOsVTvV7DgL65dm5b6cAGNpgC+0zMmyXySJAkEWCimKwju4avv4vVHUkdwAUO0u1p1NVCdJIlk+e1pDjKWOgjsTKkPwarQ/RsHGgLM/yzFoZIkkQFY+3KYdFuqJ64ckT1ABeO5VTTNEFyEPH8qSZIkloCF4NCm5vq27IPiTXAzM3QllFlZdiFXLUmSTgEWggUwmbZPW/SV/TZj2BbAjI4cQ0XfjcNVnJpMJEmShBGwEEBcesXlBpj9s+fvfUL3M1Nyy2IAAF+kuFWSJIIBiwC0uiBWpX6TJElCLwfrYWHMZpnAKkmSJOIB64RBK4FVkiQxAtYJgta2TnYCqyRJIgUsA7S6fq2/QmZVJPNIkkSWWDWhwDytWFsL7ZMHrMWdJEmSrgAWghbkTMXaN68uwKYm6X1gkiQdBSwDuACw5hGzrUeValQlSXIagGWwLV0COJYuPMCmpimwniTJiQFWZMCVI6NK7l+SJKcMWA3ANRLkKsLt31MCqiRJEmDtAy+z2oJv1lWoHxUllilNIUmSBFg24KWrMHB0tjH7uuUpPpUkSQIsSrdRN3T8pN4bfrYBMt3oE76+4Z83iUUlSdJt+b8AAwDh0r8y9FGstQAAAABJRU5ErkJggg=="
["slug"]=>
string(13) "sas-institute"
}