Die KSFE 2012 war die 16. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie hat vom 8. bis zum 9. März 2012 an der Technischen Universität Dresden stattgefunden. Tagungsort war das Hörsaalzentrum der Technischen Universität Dresden in der Bergstraße 64. Am Vortag, dem 7. März 2012, wurden als Auftakt zur Konferenz Tutorien abgehalten.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

• Data Mining, Text Mining und Web Mining
• Konzepte für Ausbildung und Lehre mit SAS
• Pfiffige Lösungen und Tipps zur Anwendung von SAS
• Anwendungen in der Forschung (Wirtschafts-, Geo- und Sozialwissenschaften, Medizin, Biologie, Statistik, Biometrie etc.)
• Einführungen in die Programmierung und in Lösungen wie zum Beispiel Enterprise Guide und JMP

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

• Prof. Dr. Andreas Hilbert, Technische Universität Dresden

lokale Organisatoren:

• Alexander E. Müller, Technische Universität Dresden
• Andreas Schieber, Technische Universität Dresden
• Tobias Weiß, Technische Universität Dresden

KSFE e.V.:

• Carina Ortseifen, Universitätsrechenzentrum Heidelberg (http://www.urz.uni-heidelberg.de/)
• Ralf Minkenberg, Boehringer Ingelheim

SAS Deutschland:

• Karin Pees, SAS Deutschland

Eröffnungsvortrag

• John Sall, Co-Founder und Executive Vice President SAS: Speeding up Exploration

Vorträge

Freie Themen

• Dolic Dubravko: Verwaltung eines Metadatenrepositories im Dl 3.4 mittels einer externen Exceldatei
• Jörg Schmidtke: Methoden der Risikobewertung
• Gregor Hermann: Datenvisualisierung mit SAS Visual Analytics Explorer

JMP

• Bernd Heinen: Sneak Preview für Entwicklung und Modellierung
• David Meintrup: Statistische Versuchsplanung mit JMP - von der Klassik zur Moderne

Ausbildung und Lehre

• Katja Deutsch: SAS On Demand for Academics - erste Erfahrungsberichte
• Andreas Schieber: SAS Enterprise Miner in der Lehre - von der Einführung zur Zertifizierung
• Andreas Mangold: SAS Know-how in der Organisation entwickeln und pflegen - Ressourcen für die Ausbildung und für das Wissensmanagement

Statistik

• Ulrich Reincke: Hierarchische Bayes'sche Netze: Eine Methode um Dokummentensammlungen in den hierarchischen Strukturen zu klassifizieren - so, wie ein Mensch die Texte schreibt
• Hans-Joachim Helms, Tim Friede, Norbert Bender: Bestimmung der optimalen Fallzahl in Dosis-Findungs-Studien mit aktiver Kontrolle und linearen sowie nicht-linearen Dosis-Wirkungs-Profilen
• B.P. Jäger, C. Malsch, K.-E.Biebler: Randomisierungsverfahren mit SAS ( SAS-Makro RANDOMI)
• Benjamin Mayer: Der Umgang mit fehlenden Werten in Verlaufsstudien im Falle von Drop-outs
• Hannes-Friedrich Ulbrich: Modellierung rechts-zentrierter Zähldaten - ein SAS Makro unter Nutzung von PROC NLMIXED
• Kristin Mühlenbruch, Wolfgang Bernigau, Matthias Schulze: Ein Makro zur Berechnung Diskriminanz- und Reklassifizierungsstatistiken für die Verbesserung eines Prädiktionsmodells bei Anwendung der Cox-Regression (SAS-Makro reclassification phreg.sas)
• Dr. Hendrik Schmidt, Dr. Clemens Tilke-Schöneck: Ein modulares Statistikmakro-Paket für direkte und indirekte Meta-Analysen
• Dr. Olaf Schoffer: Berechnung des relativen Überlebens auf Basis von Krebsregisterdaten mit SAS

Text und Web Mining

• Ulrich Reincke: Einsatz des neuen Text Miner 5.1 zur Nachrichtenklassifikation von Online Medien
• Kai Heinrich: Social Media Analysis
• Anette Almer, Tamara Fischer: Erweiterung der Analysemöglichkeiten im neuen Enterprise Miner 7.1 sowie im Model Manager
• Johannes Lang: Einstieg in Text Analytics für SAS Enterprise Guide Anwender: Von der Datenquelle zum Bericht- und darüber hinaus

Programmierung

• Andrea Zenck, Volker Michel: Tipps zur SAS Programmierung in der PIAF Stat-Umgebung
• Andreas Deckert: Erstellen flexibler Makros am Beispiel einer SQL-Routine

Schnittstellen

• Martin Haffner, Andreas Mangold: Webservices und SAS - PROC SOAP, PROC HTTP und der ganze REST
• Dr. Peter Bewerunge: Das Beste aus zwei Welten - Aufruf von R-Funktionen mit PROC IML

Base SAS

• Bilijana Gigic: SAS Backstage
• Sabine Erbslöh: Tipps, Tricks und Stolperfallen zum Umwandeln von Variablen
• Dr. Heribert Ramroth: Proc Transpose oder Do-it-yourself

Neuere Anwendungen

• Gregor Hermann: Die neue Style Engine in ODS- Cascading Style Sheets mit SAS 9.3
• Andreas Bachert: SAS in der Praxis- Tipps und Tricks für das SAS Web Report Studio
• Christoph Morgen, Martin Schütz: Große Datenmengen knacken mit SAS High Performance Analytics

Reporting

• Arne Ring, Ruth L. Coleman: Implementation of ICH E3 based SAS reporting for a clinical trial -issues and solutions
• Stephan Frenzel, Sarah Baumert: Performante Erzeugung von Berichten in (vor)formatierten Exceldateien
• Sebastian Reimann: ODS Report Writing Interface- Neue Möglichkeiten der Berichterstattung

Poster

• Cerstin Erler: Laufzeitoptimierung bei der Verknüpfung großer Datenmengen. Ein Vergleich zwischenMERGE im DATA STEP und JOIN in PROC SQL
• Thomas Bruckner: Ein SAS Macro zur Auswertung von SAE-Daten (SAS-Makro AE_AUSWERT)
• Martina Malzer, Annette Pfahlberg, Wolfgang Uter, Olaf Gefeller, Janice Hegewald: SAS Macro zur Kombination von möglichen in Zusammenhang stehenden Faktoren bezüglich einer Zielgröße beschrieben anhand eines aktuellen Beispieldatensatzes
• Rainer Muche, Benjamin Mayer: Medizinische Statistik mit ??? in SAS 9.3 - ein Plädoyer für eine Windows-nahe Oberfläche
• Sebastian Reimann: DATA Step Component Interface - neue Objekte im DATA Step
• Thomas Hemmler: Nie wieder Post sortieren - vollautomatisierte Verarbeitung von Kundenpost mittelsText-Mining-Verfahren
• Tobias Otte, Tim Euler: Anwendung eines SAS/STAT-Modells ohne SAS/STAT in einem CRM-Projekt

Tagungsband

Der Tagungsband erschien im August 2012 im Shaker-Verlag:

Andreas Hilbert, Ralf Minkenberg (Hrsg.): KSFE 2012. Proceedings der 16. Konferenz der SAS®-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 2012. ISBN978-3-8440-1306-1 (368 Seiten; Online-Infos (https://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-1306-1))