SAS EM實戰演練-【系列3-2】輕鬆建好信用卡升等模型(實際建模資料準備)
延續上篇介紹,在現實中想要建構出必須經過抽樣、分割樣本、補遺失值...等資料準備的程序,才能建構出好的模型。
延續上篇介紹,在現實中想要建構出必須經過抽樣、分割樣本、補遺失值...等資料準備的程序,才能建構出好的模型。
本期開始Dr. SAS將會系列介紹如何運用SAS EM進行模型建置前的各項資料處理,首先將介紹Sample node的使用方法。在SAS EM建模方法論SEMMA的工作循環裡,SAS EM告訴我們分析的第一步驟即為進行Sample,這裡的sample代表著樣本資料與抽樣方法。在模型建置程序裡須取用的資料為樣本資料(sample data),而非母體的全體資料,同時取樣的樣本集必須具有母體代表性,如此模型才具有解釋意義,也才能真實被應用。
接續上期抽樣方法介紹,本期Dr.SAS將將繼續介紹在EM Sample node裡如何進行分群抽樣、分層抽樣,以及運用Sample node進行過度抽樣的方法。