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Die KSFE 2014 war die 18. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 26. März bis zum 28. März an der Universität Göttingen statt.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

  • Übersichtsvorträge zum Datenmanagement, Makros, Grafik, Prozeduren, ODS und Ähnliches
  • Anwendungen in verschiedenen Wissenschaftsgebieten
  • Tipps und Tricks
  • Konzepte für Ausbildung und Lehre mit SAS


Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

lokale Organisatoren:

KSFE e.V.:

SAS Deutschland:

  • Karin Pees, SAS Deutschland

Eröffnungsvortrag

Vorträge

Neues von SAS

  • M. Mencke: Übersicht über die Neuerungen in SAS 9.4
  • Martin Schütz: Die neuen SAS High-Performance Analytics Bundles im Überblick

Text Mining

  • Martin Schütz: Text Mining I: Praxisprojekte und Neuerungen
  • Max Köhler: Text Mining II: Beispielprozess und Methodik

Statistik

  • Marius Placzek, Frank Konietschke, Markus Pauly: Studentisierte Permutationstests für verbundene und unverbundene 2-Stichprobenprobleme
  • Daniela Zöller, Ralf Bender: Berechnung von Konfidenzintervallen für das relative Risiko mit SAS
  • Thomas Asendorf: Berücksichtigung von Kovariablen bei Nichtparametrischer simultaner Inferenz
  • Katrin Kupas, Hendrik Schmidt: Beurteilung der Anpassungsgüte multivariater Regressionsmodelle in Überlebenszeitmodellen unter besonderer Berücksichtigung des C-Index
  • Albert Rosenberger: Permutationstest bei komplexen Teststrategien
  • Bernd Paul Jäger, Ole Geldschläger, Karl-Ernst Biebler: Exakte Konfidenzgrenzen für die Parameter von Trinomialverteilungen

Datenqualität und Qualitätssicherung

  • Georg Franzke: Datenqualität ist nicht alles, aber alles ist nichts ohne Datenqualität
  • Daniel Schulte: Datenqualität - Auf dem Weg in eine genauere Zukunft
  • Patrick Warnat, Andreas Menrath: "Best Practices" für professionelle SAS-Programmierer

Analytics

  • Wolfgang Himmel, Armin Gemperli, Anja Rogausch: Arbeitsplatz-basiertes Assessment im klinischen Alltag des Medizinstudiums: Wann und warum eine Multilevel-Analyse sinnvoll ist
  • Ulrich Reincke: Auf Schnäppchenjagt im Internet: massiv parallelisierte Data Mining Prognosen mit „Auto-Pilot“ zur Auktionspreisoptimierung von Regelenergie-Kraftwerksleistungen
  • Stefan Ahrens: Visual Statistics, eine neue SAS Lösung für die In-Memory Verarbeitung bei statistischen Datenanalysen

SAS Anwendungen

  • Andreas Menrath: Cmdlets4SAS: SAS Skripting und Automatisierung
  • Thomas G. Grobe: Von Daten mit geografischen Punktzuordnungen zu Kartendarstellungen - ein(fast) universelles Makro
  • Tim Schwarz: DDE mit Unix SAS?

Tipps & Tricks

  • Ralf Minkenberg: Arrays im DATA-Step - wann und warum?
  • Frank Biedermann: Spezielle Excel Eigenschaften mit ODS erstellen
  • Matthias Lehrkamp: Umsetzung des signifikanten Rundens in SAS
  • Frederic Gehmlich: Versionskontrolle in SAS-Projekten mit Git

Multidimensionale Probleme

  • Bernd Heinen: Elastic Net und Lasso: lassen Sie in unübersichtlichen Situationen Software statistische Modelle finden
  • Greorg Franzke: Prinzipien der Performanceoptimierung
  • Christian Kothenschulte: alea iacta est - Würfel (nicht nur) am Beispiel von PROC OLAP

JMP

  • Frank Biedermann, Melanie Henseler: Implementierung von JMP Clinical als Patient Profile Viewer Solution
  • Hans-Peter Altenburg, Mai Bettina: Von JMP zu SAS
  • Bernd Heinen: Bootstrapping – ein neuer Standard in Anwendung und Lehre?

Reporting

  • Manuela Wern, Stefanie Daum: PROC REPORT - Decathlon
  • Timm Euler: Design von PDF-Berichten mit SAS
  • Carina Ortseifen: ODS DOCUMENT und die Prozedur DOCUMENT - die unbekannten Schönen

Base SAS

  • Sebastian Reimann: SAS Base - Darf's ein bisschen schneller sein?
  • Cordula Massion, Beate Jakobi-Plöhn: SAS PROC Compare - Vergleich von SAS-Datensätzen leichtgemacht?
  • Murat Ipek: Häufigkeitstabellen mit PROC SQL – Eine Alternative?

Business Analytics

  • Anja Simon: Perfekte Pläne - Lufthansa verbessert mit JMP die Qualität der Modelle für die Flugplanung
  • Felix Fritz, Stephan Meyer, Christof Weinhardt: Intelligente Datenverarbeitung mit PROC IML
  • Ulrich Reincke: Stochastische Portfolio-Optimierung am Beispiel eines Portfolios von CO2Emissionszertifikaten

Poster

  • Andrea Bautz, Nick Martinussen: Anwendung von ODS Tagsets ExcelXP in der Ausgabe der Resultate in ALiCCS (=Adult Life after Childhood Cancer in Scandinavia)
  • Thomas Bruckner, Lorenz Uhlmann: Analyse der Übereinstimmung zweier Messmethoden bei korrelierten Daten
  • Lukas Fortwengel: Erstellen von „Google-Maps“ ähnlichen Karten in SAS
  • Nicolai Haag: Datenverfremdung zu Entwicklungs- und Testzwecken
  • Benjamin Mayer, Bettina Danner, Rainer Muche: Eine interaktive Einführung in die Medizinische Biometrie anhand der NANA-Studie und deren Umsetzung in SAS
  • Michael Volk, Beate Einsiedler, Rainer Muche: Modularisierung und Kapselung von SAS Makros in einem Auswertungspaket für die Evaluation von Klausurergebnissen
  • Alexaner Wagner, Julia Tewaag, Narine Sahakyan, Monika Scheuringer, Karl J. Krobot: Unbedingte Exakte Tests: Eine SAS basierte Lösung zur effizienten Berechnung für Stichprobengrößen über 1000
  • Alexander Wagner Jun.: Automatische Erzeugung und Platzierung der Tabellen und Grafiken im aktiven MS Word Dokument
  • Roman Nagurski: Der SAS Kalender

Tagungsband

Der Tagungsband erschien Oktober 2014 im Shaker-Verlag:

Tim Friede, Reinhard Hilgers, Ralf Minkenberg (Hrsg.): KSFE 2014. Proceedings der 18. Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 2014. ISBN978-3-8440-3086-0 (410 Seiten; Online-Infos (http://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-3086-0)).

Webpräsenz der KSFE 2014 (http://www.ksfe-ev.de/cms/archiv/ksfe2014/)

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