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試験コード： A00-226
試験名称： SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation, and Optimization
認証ベンダー： SASInstitute
対応認証： SASInstitute Certification
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A00-226

最近更新時間：2026-08-04

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SASInstitute A00-226 試験概要:

認定ベンダー:SAS Institute
試験名:SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation, and Optimization
試験番号:A00-226
対応言語:英語
試験時間:110 minutes
出題数:50–55
関連資格:SAS Advanced Predictive Modeling (A00-225)
Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 (A00-255)
試験形式:多肢選択式, 短答式, インタラクティブなパフォーマンスベース問題
認定の有効期間:有効期限なし（取得後）
受験料:$180 USD
合格点:68%
推奨トレーニング:SAS Text Analytics トレーニング（SAS Learning）
SAS Advanced Analytics Professional 対策講座
受験申し込み:SAS 認定資格登録ポータル
Pearson VUE SAS 試験
受験方法:オンラインまたは Pearson VUE テストセンターでの対面受験
前提条件:推奨：高度な SAS プログラミング知識、および SAS/ETS、SAS Text Analytics、SAS/OR の実務経験。必須となる前提条件はありません。
公式シラバスのURL:https://www.sas.com/en_us/certification/credentials/advanced-analytics/advanced-analytics-professional/text-analytics-exam.html

SASInstitute A00-226 試験シラバストピック:

セクション比重目標
実験計画とインクリメンタルレスポンスモデル20%- インクリメンタルレスポンスモデリング
  • 1. トリートメント群とコントロール群の分析
    • 2. Net Information Value (NIV) および WOE の概念
      - ビジネス実験
      • 1. マーケティングキャンペーンのレスポンスモデリング
        • 2. 妨害変数の制御とブロッキング
          - 実験計画法
          • 1. 実験計画法（DOE）の原則
            • 2. 要因計画とOFAT計画の比較
              時系列30%- 時系列モデリング
              • 1. 指数平滑化モデル
                • 2. 未観測成分モデル
                  • 3. ARIMAおよびARIMAXモデル
                    - 予測と評価
                    • 1. 予測精度の指標と検証
                      • 2. ホールドアウトサンプルによる評価
                        - 時系列の基礎
                        • 1. 定常性とデータ変換
                          • 2. 構成要素：トレンド、季節性、ノイズ、循環
                            最適化20%- 線形計画法
                            • 1. OPTMODEL プロシージャの使用
                              • 2. 最適化問題の定式化
                                - 高度な最適化手法
                                • 1. 制約条件、決定変数、およびパラメータのモデリング
                                  • 2. 包絡分析法（DEA）
                                    テキストアナリティクス30%- テキストアナリティクスの応用
                                    • 1. テキスト特徴量を用いた予測モデリング
                                      • 2. Text Rule BuilderとSVDに基づく次元削減
                                        - テキストマイニングのデータ準備
                                        • 1. テキストおよび構造化データセットのインポートと結合
                                          • 2. 分析用テキストデータソースの作成と準備
                                            - テキスト処理とモデリング
                                            • 1. トークン化、構文解析、および特徴量抽出
                                              • 2. トピックモデリングとクラスタリング

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