Konferenzprogramm | Donnerstag, 5. März 2020
Veranstaltungsort:
09:30 - 11:00 Grußworte und Eröffnungsvortag: "Datenanalyse für das Allgemeinwohl" André Lange, Local Chapter Manager CorrelAid X Rhein-Main
Veranstaltungsort:
11:00 - 11:30 Pause
 
  DATA SCIENCE
Hörsaal E 01 - Leitung: Mark Elsner,
Hochschule RheinMain
  SAS ENTERPRISE GUIDE
Hörsaal NE 01- Leitung: Frank Biedermann, Grünenthal GmbH
  HANDS ON SESSION SAS BASE
Raum D 01
11.30 - 12.30 To ski or not to ski, that is the question: Lawinenrisikoprognose mit
Text Analytics und Maschinellen Lernen, ein Data Science Projekt der anderen Art …
Ulrich Reincke, SAS
11.30 - 12.00 Die wunderbare Welt der .kmf-Dateien und Tastaturmakros Christoph Niehues, LVM-Versicherung 11.30 - 12.30 SAS Grundlagen für Programmier-Einsteiger Teil I: Data Step, Makrovariablen Renate Scheiner-Sparna, iOMEDICO AG
12.00 - 12.30 Kill Them All Thorsten Foltz, auxmoney GmbH
12.30 - 14.00 Mittagspause und Besuch der Ausstellung
 
  SAS BASE
Hörsaal E 01 - Leitung: P. Würzburger,

Versicherungskammer Bayern
  STATISTIK
Hörsaal NE 01- Leitung: Peter Jähnig,
pj statistics
  HANDS ON SESSION MACHINE LEARNING
Raum D 01
14.00 - 15.00 Lookup und Hash-Objekt
Michael Fabritius, Basler Versicherungen AG
14.00 - 14.30 Lagetests zum Vergleich 2er Gruppen - Die Qual der Wahl
Christel Weiß, Medizinische Fakultät Mannheim der
Universität Heidelberg
14.00 - 14.45 Machine Learning live: Explorieren, Entwickeln,
Implementieren
Gregor Herrmann,
Sascha Schubert,
SAS
14.30 - 15.00 Automatische Variablengruppierung im Credit Scoring
Mark-Steffen Laurich, SCHUFA Holding AG
15.00 - 15.30 Datenquelle PDF - Wir heben einen Schatz! Steffen Melang,
Christoph Klein, Landesbank Baden-Württemberg, Deutschland
15.00 - 15.30 Dynamische lineare Panelmodelle mit PROC CALIS -
Eine Anwendung aus dem Bereich Mobilität Till Dannewald,
Matthias Kowald, Hochschule RheinMain
15.00 - 16.00 Posterpräsentation

Missings im Datensatz – unterschiedlicher Umgang in SAS

Rainer Muche, Benjamin Mayer, Institut für Epidemiologie
und Med. Biometrie, Universität Ulm
Divide et calcula – Ein SAS Makro zur systematischen explorativen
Berechnung von Subgruppen

Jörg Sahlmann, iOMEDICO AG
Die Beobachtungsdauer in der Onkologie: Ergebnisse von
verschiedenen Methoden in Entitäten mit unterschiedlicher
Lebenserwartung

Natalie Wetzel, Renate Scheiner-Sparna, iOMEDICO AG
15.30 - 16.00 Erstellung von barrierefreien PDFs in SAS Ralf Minkenberg,
Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co KG
15.30 - 16.00 Umstieg von PROC GENMOD auf PROG HPGENSELECT:
Scoren neuer Daten leicht gemacht
Olaf Kruse,
VST Gesellschaft für Versicherungsstatistik mbH
 
16.00 - 16.30 Pause
 
DATA SCIENCE
Hörsaal E 01 -
Leitung: Rainer Muche,
Universität Ulm
INTEROPERABILITÄT
Hörsaal NE 01-
Leitung: Beate Hientzsch,
Mainanalytics ma GmbH
HANDS ON SESSION SAS STUDIO
Raum D 01
16.30 - 17.00 4 Dinge, die Sie gerne wissen möchten bevor Sie
Ihren ersten SAS Predictive Modeling Hackathon
für Ihre Studenten veranstalten

Gerhard Svolba, SAS
16.30 - 17.00 Die Qual der Wahl: SAS Grafik oder Power BI
Visualisierung per Datenexport?

Thomas Rüdiger, AXA Konzern AG
16.30 - 17.30 Einführung in das Arbeiten mit SAS Studio 3.8
Carina Ortseifen, Universität Heidelberg
17.00 - 17.30 The Impact of Consumer Reviews on Sales –
Modeling Amazon.com Data with SAS
Mark Elsner, Till Dannewald, Hochschule RheinMain
17.00 - 17.30 Die Revision schaut zu; Revisionssicheres
Deployment mit Hilfe von JIRA

Carlo van de Rijt, Michael Fabrititus,
Basler Versicherungen
17.30 - 18.00 Das Data Science Pilot Actionset – Automatisieren
und verkürzen Sie den oftmals aufwendigen
analytischen Datenaufbereitsschritt bei der
Entwicklung Ihrer Machine Learning Modelle

Tamara Fischer, SAS
17.30 - 18.00 Update eines define.xml mit SAS und Pinnacle 21
Community

Matthias Post, Mainanalytics ma GmbH
 
Veranstaltungsort: „Das Wohnzimmer” (Schwalbacher Str. 51, 65183 Wiesbaden)
19.00 - 23:00 Abendveranstaltung