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A00-215 Deutsch Prüfung, A00-215 Simulationsfragen

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SAS ist ein führendes Analytics -Softwareunternehmen, das Datenmanagement-, Analyse- und Visualisierungstools für Unternehmen in verschiedenen Branchen bietet. Durch den Erwerb der Zertifizierung von Sasinstitute A00-215 zeigt, dass eine Person über die Fähigkeiten und das Wissen verfügt, die für die Arbeit mit SAS-Software erforderlich sind und Datenanalyseaufgaben mithilfe der SAS-Programmierung ausführen müssen. Die Zertifizierung wird weltweit anerkannt und kann Einzelpersonen helfen, ihre Karriere in Datenwissenschaft, Analyse und Statistiken voranzutreiben.

Die SASInstitute A00-215 Zertifizierungsprüfung ist für Personen konzipiert, die eine Karriere in der Datenanalyse und Programmierung mit SAS 9.4-Software anstreben. Diese Prüfung ist eine Einstiegszertifizierung, die die grundlegenden Konzepte der SAS-Programmierung, Datenmanipulation und Datenanalyse abdeckt. Die Prüfung ist für Anfänger geeignet, die wenig oder keine Erfahrung in der SAS-Programmierung haben und eine solide Grundlage in diesem Bereich aufbauen möchten.

Die SASInstitute A00-215 Zertifizierungsprüfung ist eine hoch anerkannte Zertifizierung für Personen, die ihr Wissen in SAS-Programmiergrundlagen mit SAS 9.4 nachweisen möchten. Diese Zertifizierung ist für Personen konzipiert, die ein grundlegendes Verständnis von SAS-Programmierung haben und ihre Fähigkeiten in der Datenmanipulation, Datenanalyse und Berichterstellung mit SAS verbessern möchten.

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A00-215 Simulationsfragen - A00-215 Testing Engine

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SASInstitute SAS Certified Associate: Programming Fundamentals Using SAS 9.4 A00-215 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q12-Q17):

12. Frage
Consider the following SAS code snippet. Which statements accurately describe the behavior of the PDV during the execution of this code?

A. The OUTPUT statement writes the current contents of the PDV to the work.new_data dataset only if the IF condition is TRUE
B. The value of new varl is calculated and stored in the PDV before the IF statement is evaluated.
C. The PDV is initially populated with the values from the first observation of work.old_data.
D. The PDV contains all the variables from both work.old data and work. new data.
E. The PDV is emptied after each observation is processed, and repopulated with the next observation from work.old_data.

Antwort: A,B,C,E

Begründung:
The PDV is a temporary storage area that holds the current observation being processed. ' The PDV is initially populated with the values from the first observation of work_old_data because of the SET statement. ' The PDV only holds variables from the dataset being read (work_old_data) and newly created variables (new_varl It does not contain variables from the output dataset (work.new_data). ' ''C''- The code assigns a value to new_varl before the IF statement is evaluated. This assignment is done within the PDV_ ' ''D'': The OUTPUT statement writes the PDV to the output dataset only if the IF condition is true. ' ''E'': After processing each observation, the PDV is emptied, and the next observation from work.old_data is read into it. This process repeats until all observations in work.old_data are processed.

13. Frage
Given the PROC PRINT report of the INVEST data set shown below:

How many observations are in the FORCAST data set after this program executes?

A. 0
B. 1
C. 2
D. 3

Antwort: D

14. Frage
You need to import a large Excel spreadsheet containing various data types, including numeric, text, and date values. The Excel file uses specific sheet names for different data categories. How would you use the LIBNAME statement and XLSX engine to import data from a specific sheet named 'SalesData' into a SAS dataset?

A. LIBNAME sales XLSX; DATA sales.salesdata; SET sales.SalesData; RUN,
B. LIBNAME sales XcSX; DATA salessalesdata; SET salesSalesData; RUN
C. LIBNAME sales XLSX SHEET-'SalesData'; DATA salessalesdata; SET sales SalesData; RUN,
D. LIBNAME sales XLSX SHEET='SalesData', DATA salessalesdata; SET sales SalesData; RUN,
E. LIBNAME sales XCSX; DATA salessalesdata; SET salesSaIesData; RUN

Antwort: C

Begründung:
The LIBNAME statement with the XLSX engine allows you to specify a specific sheet using the 'SHEET:' option. Option B is incorrect because it does not specify the sheet name, leading to an error during data import. Options C, D, and E are incorrect due to syntax errors. The 'SHEET:' option should be placed directly after the engine name (XLSX) and the syntax for accessing the data should be consistent with SAS dataset naming conventions.

15. Frage
You have a dataset called 'Employees' with variables 'EmployeelD', 'Department', and 'Salary'. You want to categorize employees into three groups based on their salaries: 'High', 'Medium', and 'Low'. 'High' salary is defined as greater than $100,000, 'Medium' salary is between $50,000 and $100,000, and 'Low' salary is less than $50,000. Which code snippet correctly creates a new variable 'SalaryGroup' and assigns the appropriate category to each employee?

Antwort: E

Begründung:
Option C is the correct solution. It uses the correct logic for defining the salary groups: - 'High' salary is greater than $1007000. - 'Medium' salary is between $50,000 and $100,000 (inclusive of $50,000 but excluding $100,000). - 'Low' salary is less than S50,000. Options A, B, D, and E are incorrect because they either miss the correct range for the 'Medium' group or they dont handle the boundary conditions properly.

16. Frage
Which PROC MEANS program creates the report below?

A. Pror moans data-uashelp . shoes sum mean nobe;
by sales;
class product
B. proc means data-esea= ashelp. shoes.
sum Salad;
mean Sales;
by product;
run."
C. proc means data=sashelp. 'shoes
var Sale;
group Product;
run/
D. proc means data-sashelp. shoes sum mean;
var Sales;
Class Product;
run;

Antwort: D

Begründung:
The PROC MEANS statement is used to compute descriptive statistics of data in SAS. Option A is the correct code to produce the report shown in the first image because of the following reasons:
* data=sashelp.shoes specifies the dataset on which the procedure is to be performed.
* sum mean specifies that the summary statistics should include the sum and mean of the variables.
* var Sales; specifies that the variable Sales is the analysis variable for which the summary statistics are to be computed.
* class Product; specifies that the procedure should classify results by unique values of the Product variable. This will produce separate statistics for each type of product, which aligns with the structure of the report provided in the image.
Options B, C, and D are incorrect for the following reasons:
* B uses group instead of class, and group is not a valid statement in the context of PROC MEANS.
Also, var Sale; is incorrect as the variable name is Sales.
* C includes nobe; which is not a valid SAS option and seems to be a typo. The by statement is used for sorting data, not for classifying groups as class does.
* D incorrectly uses sum Salad; and mean Sales; as separate statements and has an invalid use of by product; which is not needed here.
References:
* SAS 9.4 documentation for the PROC MEANS statement: SAS Help Center: PROC MEANS

17. Frage
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