Die KSFE 2023 war die 26. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 29. bis 30. März 2023 an der Wiesbaden Business School in Wiesbaden statt.

Der Schwerpunkt der Konferenz der SAS Anwender liegt nach wie vor auf dem Austausch und dem Networking untereinander. Unter dem Motto "voneinander lernen" kommen hier Studierende, Forschende und Unternehmensvertreter aus unterschiedlichsten Branchen vor Ort ins Gespräch.

Erfahrungsberichte, Keynotes, Hands-On Sessions, Diskussionsrunden und Tipps & Tricks, die ihren ganz konkreten Arbeitsalltag erleichtern, stehen dabei im Fokus.

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

• Prof. Dr. Till Dannewald, Wiesbaden Business School, Hochschule RheinMain (https://www.hs-/rm.de/de/hochschule/personen/dannewald-till)

lokale Organisatoren

• Prof. Dr. Till Dannewald
• Nina Westervoss
• Svenja Harms 

KSFE e.V.

• Ralf Minkenberg
• Frank Biedermann
• Beate Hientzsch
• Jörg Sahlmann
• Patrik Würzburger

Vorträge

Eröffnungsvortrag

• Prof. Dr. Antje Jahn, Professorin für Statistik und Data Science an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Darmstadt: 
  Survival Skills for Surviv ing al Data Analysis

Statistik

• Thomas Neusius, Hochschule RheinMain: Directed Acyclic Graphs oder Was ist ein Confounder?
• Jörg Sellmann, Julius-Kühn-Institut: Zonk, „Wetten, dass“ und der t-Test

API/Internet

• David Weik, SAS: Proc HTTP - Das Internet in der Hand
• Andreas Menrath, HMS Analytical Software GmbH: REST APIs mit SAS nutzen

Hands On Session

• Renate Scheiner-Sparna, Alira Health GmbH: 
  Die Nutzung von Meta-Daten aus SAS Dictionary Tables zur Lösung von alltäglichen Programmieraufgaben
  Weiterführende Informationen:
  Aufgaben
• Thorsten Glück, Sebastian Herrmann, Hochschule RheinMain: Hands On Session zum Thema Process Mining mit PM4PY
• Gerhard Svolba, SAS: Machine Learning in Action: Feature Engineering, Modellierung und Modell Validierung in SAS Viya – Der Programmier-Ansatz mit SAS Procedures im SAS Programm Editor

SAS Viya

• Sebastian Reimann, viadee Unternehmensberatung AG: SAS 9 > SAS Viya
• Sylvana Walprecht, Statistisches Bundesamt: Interaktive Dashboards erstellen: SAS Viya und R Shiny im Vergleich

Regulatory und Netzwerkanalyse

• Dieter Hartz, Boehringer Ingelheim: Interaktion mit der FDA während und nach einem Type C Meeting aus der Sicht eines Statistischen Programmierers
• Milena Stück, Hochschule RheinMain: Kriminelle Verbindungen - Grundlegende Metriken der sozialen Netzwerkanalyse in Python am Beispiel der 9/11-Terrorzelle

Text Mining

• Ulrich Reincke, SAS: Desaster Prediction mit Twitter Daten: Eine kompakte Einführung in die volle Breite der SAS Text Analytics Funktionalitäten

Mobilität

• Margarita Gutjar, Hochschule RheinMain: Unter welchen Preisregularien würden Haushalte auf ein Elektroauto umsteigen? Ein Entscheidungsexperiment
• Franziska Schechner, Hochchule RheinMain, Co-Autoren: Prof. Dr. Jochen Eckert, Prof. Dr. Tatjana Steusloff, Hochchule RheinMain: Discrete Choice experiments for analyzing route choice behavior in the presence of just in time emission information
• Tobias Heußler, Hochchule RheinMain: Mobility and Well-being – An Analysis of Urban Mobility Environments and Citizens Assessments of Mobility Quality in the Top 35 German Cities

Visualisierung

• Gerhard Svolba, SAS: Bringen Sie Bewegung in Ihre SAS Ergebnisse! – Illustration der Erstellung von SAS Animated GIFs anhand eines Fallbeispiels
• Alexander Wagner, Selbständiger Berater für Data Science & Advanced Analytics: Ein webbasiertes Multiple-Kernel-System für die automatisierte Erstellung von analytischen Berichten
• Yann Féat, mainanalytics GmbH: Visualizing ordinal outcomes with the Grotta bar chart in SAS

R und SAS

• Renate Scheiner-Sparna, Alira Health GmbH, Jörg Sahlmann, Universitätsklinikum Freiburg, IMBI: SQL verbindet zwei Welten
• Julia Psenner, mainanalytics GmbH: SQLDF: SQL für R-Einsteiger leicht gemacht
• Helmut Grillenberger, USEDATA: Präsentieren mit Shiny R - es ist einfacher als Sie denken
  Weiterführende Informationen:
  Shiny App Demo
  Shiny App Beispielskript
  Shiny Cheat Sheet

Tipps und Tricks

• Sebastian Reimann, viadee Unternehmensberatung AG: &&&&&&&und..&jetzt.. SAS Macrovariablen und ihre Tücken
• Sven Wichmann, mainanalytics GmbH: SAS Proc Compare Rückgabewert – Alles drin!
• Helmut Grillenberger, USEDATA: Tensorflow und Keras für R einrichten

Machine Learning

• Helmut Grillenberger, USEDATA: KI - Wie ticken neuronale Netze
• Nils Quiring, Verena Barth, viadee Unternehmensberatung AG: SAS Viya vs. Kubeflow: Ein Vergleich aus der Perspektive eines MLOps Engineers

SAS Inside / Empirische Forschung

• Thomas Rüdiger, AXA Konzern AG: Die Geheimnisse hinter einem SAS-EG-Projekt entschlüsseln
• Christine Eckert, EBS Business School in Oestrich-Winkel: Motivating Consumers via Goal Enabling Technology: The Role of Goal Setting Characteristics