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Die KSFE 2017 war die 21. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 8. bis 10. März 2017 an der Hochschule Niederrhein (https://www.hsniederrhein.de) in Krefeld statt.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

  • Übersichtsvorträge wie zu Datenmanagement, Makros, Grafikerstellung, ODS
  • Anwendungsbeispiele aus Public Health, Biologie, Medizin, Biometrie, Statistik, Wirtschafts-, Geound Sozialwissenschaften
  • Tipps und Tricks bei der Anwendung von SAS
  • Konzepte und Beispiele für SAS in Ausbildung und Lehre

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

lokale Organisatoren:

  • Prof. Dr. Berhard Breil
  • Nora Hoppmann
  • Johannes Pollmanns

Hochschule Niederrhein, Fachbereich Gesundheitswesen (https://www.hs-niederrhein.de/gesundheitswesen)

KSFE e.V.:

  • Ralf Minkenberg, Vorsitz KSFE e.V.

SAS Deutschland:

  • Karin Pees, SAS Deutschland

Vorträge

SAS - What’s new?

  • Georg Franzke, Ulrich Reincke: Die Herausforderungen der neuen Europäischen Datenschutzrichtlinie für Analysen von personen-bezogenen Daten: „Wenn alles bleiben soll, wie es ist, muss sich alles ändern“
  • Martin Schütz: SAS Viya - die neue, offene analytische Plattform von SAS

Statistik

Pharma

  • Véronique Bourcier: Wie erstellt man eine .xlsx Listen-Spezifikation, um allen Benutzeranforderungen zu genügen?
  • Georg Comes: Integrierte klinische Datenbank in CDISC Standard: Erfahrungen und Tipps

Programmierung

  • Andreas Menrath: Der DataStep 2 – Features, Fakten, Fragezeichen
  • Renate Scheiner-Sparna: Globale Makrovariablen im Programmieralltag – aber sicher!
  • Dennis Voigt, Timm Euler: Prozessdokumentation und Auditing mit PROC SCAPROC
  • Renate Scheiner-Sparna: Dictionary Tables – Metadaten meines Work Flows in SAS

Tipps & Tricks

  • Véronique Bourcier: Benutzung der compare() Funktion zur Darstellung von Unterschieden zwischen zwei Zeichenketten
  • Maria Eveslage, Raphael Koch: Makros zur Erstellung eines Inhaltsverzeichnisses und zur Strukturierung umfangreicher statistischer Berichte mittels ODS RTF
  • Johannes Lang: Parametervalidierung mit regulären Ausdrücken - verpackt in ein SAS Einleseformat
  • Ralf Minkenberg: Möglichkeiten der Nach-Verfolgung von Änderungen an SAS-Datensätzen
  • Thomas Rüdiger: Landkarten in SAS
  • Friedrich-Wilhelm Röhl, Siegfried Kropf: Validierung der Softwareinstallation von SAS 9.4

Visualisierung

  • Thorben Breitkreuz, Thomas Grobe, Riccardo Gezzi, Susanne Steinmann: Karten (und andere Daten) aus OpenStreetMap in SAS nutzen – am Beispiel von Postleitzahlgebieten
  • Jörg Sellmann: Signifikanzen grafisch veranschaulichen
  • Klaus Kepert: Daten aus der BI-Plattform - elegant visualisiert im Web

Schnittstellen

  • Torsten Scholz: A Bridge between SAS and R
  • Carsten Zaddach: Java in Macro, SCL und Data Step
  • Sebastian Reimann: Echt groovy – Neue Sprachen nutzen mit SAS

Grafik

  • Johannes Lang: „Replay“ von SAS Grafiken mit Stored Processes: Ein Blick hinter die Kulissen
  • Marlis Kemena: In 10 Schritten zur SAS GTL - Grafik

Machine Learning

  • Ulrich Reincke: Gemeinsamkeiten und Unterscheidungsmerkmale von Statistik und Machine Learning
  • Gerhard Svolba: Kann SAS Ihre Handschrift lesen? Machine Learning am Beispiel von Stacked Denoising Autoencoders

SAS und Office

  • Christoph Klein, Steffen Melang: Einlesen von Excel-Dateien mit SAS Base
  • Christoph Klein, Steffen Melang: SAS-Ergebnisse in Word einbinden und aktualisieren
  • Sven Wichmann: Schon mal eine Präsentation mit SAS programmiert?

Text Analytics

  • Ulrich Reincke: Abi und was dann? Eine Entscheidungsunterstützung mittels Text Analytics für die langfristige Investition in die eigene berufliche Zukunft
  • Gerhard Svolba: SAS Text Analytics findet Zusammenhänge in Texten – Ergebnisse eines Selbstversuchs

Poster

  • Beate Hientzsch, Sascha Ahrweiler: Von SAS Anwendern für SAS Anwender: Neue PhUSE Projekte rund um die pharmazeutische Forschung und Entwicklung
  • Natalie Lamp, Annabel Müller-Stierlin, Reinhold Kilian, Verena Schöning: Vergleich von Propensity Score Matching und Propensity Score Adjustierung in primärdatenbasierten Untersuchungen
  • Sandra Müller, Rainer Muche: Erfahrungen beim Portieren eines Makro-Pakets von SAS 9.1 auf SAS 9.4
  • Eckard Moll, Doreen Gabriel: Varianzanalyse und Tukey-Test in SAS, R und JMP - die Skalierung der Erklärungsvariablen ist von enormer Bedeutung
  • Debora Parker: Effiziente Einarbeitung in SAS zur Auswertung klinischer Studien: Vorstellung eines Einarbeitungsplans
  • Jan Ferdinand Knoll: SAS ferngesteuert – Anwendungsintegration leicht gemacht
  • Carsten Zaddach: ORM (Object-Relational Mapping) in SCL

Tagungsband

Der Tagungsband erschien im Juli 2017 im Shaker-Verlag:


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