Beschreibung
Aufgabe:- Entwicklung von 130 Scorecards mittels SAS-Enterprise Miner Version 5.3 sowie Version 7.1
- Anhand bereits vor-konzipierter Standardmodelle
- Statistische Verfahren: Logistische Regression, Linear Regression, Polynom-Regression, Faktorenanalysen
- Optimierung der Standardmodelle hinsichtlich der Prognoseleistung durch Verbesserung der zugrunde gelegten Data-Mining-Bausteine bzw. Modell-Knoten (Sampling, Missing-Data-Behandlung, Variablenauswahl, Transformationsmethoden)
- Aufbau von Zielvariablen mit Hilfe vor-definierter Standard-Skripte (SAS und SQL)
- Aufbau der Prädiktoren-Datamarts ist nicht erforderlich, da diese bereits konzipiert wurden und auf einem SAS-Server bereit gestellt werden.
Anforderung:
- Erfahrung mit SAS-Enterprise-Miner Version 5.3 sowie Version 7.1
- Erfahrung mit SAS-Base (Version 9.3)
- Erfahrung mit SQL
- Gute bis seh gute SQL-Kenntnisse auf TeraData
- Erfahrung mit SAS-Systemarchitektur
- Grundlegende Kenntnisse in Data-Mining-Verfahren (logistische Regression, OLS, Polynom-Regression, Faktorenanalysen, Sampling-Methoden, Scorecard-Entwicklung)
- Sehr gute analytische Fähigkeit
- Strukturierte Arbeitsweise
- Gute konzeptionelle Fähigkeit
- Schnelle Auffassung und Einarbeitung in die zu bearbeitende Aufgabe
- Gute Kommunikationsfähigkeit im Rahmen auftretender Probleme, Fragen, Widersprüche
- Lösungsorientiert
- Belastbar
Beginn: ASAP
Dauer: 2 Monate
Branche: Handel/Konsum