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Mit dieser Studieführung bin ich gut vorbereitet für die Prüfung. Es ist des Kaufs wert. Ich will sie jedem empfehlen, der die AZ-801 Prüfung bestehen möchte.

Eisenschneider

Ich habe heute meine Prüfung bestanden. Prüfungsdump aus IT-Prüfung ist nützlich.

Erwin

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SASInstitute Certification A00-910

A00-910 deutsch prüfung

Exam Code: A00-910

Prüfungsname: Statistical Thinking for Industrial Problem Solving

Aktulisiert: 05-08-2026

Nummer: 0 Q&As

Diese Unterlage ist zurzeit bei uns nicht verfügbar, falls Sie diese Unterlage dringend brauchen, können Sie uns eine E-Mail schreiben und vorbestellen.

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SASInstitute A00-910 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Entscheidungsfindung auf Basis von Daten15%- Definition und Beschreibung von statistischen Intervallen
  • 1. Konfidenzintervalle
  • 2. Prognoseintervalle
- Durchführung statistischer Tests
  • 1. P-Werte und statistische Signifikanz
  • 2. Hypothesenprüfung
- Festlegung des Stichprobenumfangs
  • 1. Planung des Stichprobenumfangs
  • 2. Leistungsanalyse
Explorative Datenanalyse20%- Speichern und Weitergeben von Ergebnissen
  • 1. Reproduzierbarkeit und Organisation der Arbeit
  • 2. Erstellen und Anpassen von Grafiken
- Visualisierung und Untersuchung von Daten
  • 1. Trellis-Diagramme
  • 2. Streuungsdiagramme
  • 3. Streudiagramme
  • 4. Balkendiagramme
  • 5. Geografische Karten
  • 6. Heatmaps
  • 7. Vermittlung von Erkenntnissen aus Daten und Kommunikation
- Beschreibung von Daten durch deskriptive Statistik und grafische Darstellungen
  • 1. Pareto-Diagramme
  • 2. Histogramme
  • 3. Grundgesamtheit vs. Stichprobe
  • 4. Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Normalverteilung
  • 5. Zusammenfassende Statistiken
  • 6. Boxplots
  • 7. Laufzeitdiagramme
- Vorbereitung von Daten für die Analyse
  • 1. Prüfung der Datenqualität
  • 2. Gruppierung und Klassierung von Daten
  • 3. Abgeleitete Merkmale und Neukodierung
  • 4. Behandlung fehlender Werte und Ausreißer
Korrelation und Regression20%- Logistische Regression
  • 1. Klassifizierungsmodelle
- Definition und Anwendung von Korrelation
  • 1. Korrelationskoeffizienten
  • 2. Interpretation von Streudiagrammen
- Einfache lineare Regression
  • 1. Modellanpassung und Interpretation
- Mehrfache lineare Regression
  • 1. Modelle mit mehreren Einflussgrößen
Statistisches Denken und Problemlösung10%- Definition von statistischem Denken und Problemlösung
  • 1. Nutzen und Grundsätze des statistischen Denkens
  • 2. Problemdefinition und strukturierte Problemlösung
  • 3. Key Performance Indicators (KPIs) und Ausgangswerte
- Prozessdarstellung und SIPOC
  • 1. Prozessdiagramme
  • 2. SIPOC-Modelle
- Ermittlung von Ursachen und Datenerhebung
  • 1. Stichprobenverfahren und Datenquellen
  • 2. Planung der Datenerhebung
  • 3. Operative Definitionen
  • 4. Ursache-Wirkungs-Diagramme
  • 5. Brainstorming und Affinitätsdiagramme
Versuchsplanung10%- Analyse von Versuchsergebnissen
  • 1. Interpretation von Versuchsergebnissen
- Bewährte Verfahren für Versuche
  • 1. Randomisierung
  • 2. Wiederholung
  • 3. Blockbildung
- Planung eines einfachen Versuchs
  • 1. Auswahl von Faktoren und Zielgrößen
- Definition von DOE und Vergleich mit OFAT
  • 1. Grundlagen der Versuchsplanung
Prädiktive Modellierung und Text-Mining5%- Konzepte der prädiktiven Modellierung
  • 1. Modellvalidierung
  • 2. Erklärende vs. prädiktive Modellierung
- Grundlagen des Text-Mining
  • 1. Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten
Qualitätsmethoden20%- Durchführung von Untersuchungen zum Messsystem
  • 1. Messmitteluntersuchungen
  • 2. Analyse des Messsystems
- Anwendung von Regelkarten zur Prozesssteuerung
  • 1. Prozessüberwachung
  • 2. Regelkarten
- Bewertung der Prozessfähigkeit
  • 1. Bewertung der Streuung
  • 2. Fähigkeitsanalyse
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