数据分析师成长之路之心术篇-Join Learn

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数据分析之道，技术为本，积水成渊；艺术之界，望洋兴叹，无破釜沉舟之志，空乏其身之苦，难达此境。然而，万事之前提，态度决定高度，数据分析是技术，艺术，也是一门心术。

一位网友曾说，现在有些学生，老师甚至学者心态浮躁、急功近利，为了完成“研究”或写作任务，在数据分析方面，不惜采用杜撰结论(以符合自己的预设)、编造过程(以忽悠编审、读者)、篡改数据(因很多"调查数据"人们没法核实)，滥用方法(不考虑方法、模型所遵循的前提、假设，以及适用条件)等手段，此乃心术不正也。

人大经济论坛学术道德监督区已有成百上千个现实之例，可看出当下真正能静心，踏实做研究的人可是微乎其微，不用说需要做的那么高尚，那么圣神，至少对待一个课题或项目应该从科学，合理的前提出发，实事求是，遵循学术的规律，研究结果才能贴近现实，符合实际，为人所用。

数据分析是门心术，它需要的是一个严谨，冷静，真实的态度，一个客观，勤奋，踏实的素养，我们可以心急，但不能杜撰编造，我们可以功利，但不能弄虚作假，我们可以炫耀成果，但不能心高气傲…因为数据分析，只是一门工具和技能，它需要人去驾驭，去创新。

最后，我们想要技艺速成，就需要科学系统的学习方法

捷径一直都在，但需要发现的眼睛。

人大经济论坛经数据分析部潜心研究，项目组长期实践，师资团精心设计，为大家开发了一套科学，专业，系统，规范的长期培训，它的价值在于在18天的学习中，学员能掌握数据分析师所需要的所有技能和方法，是成长为一名合格数据分析师的必经之路。

培训体系如下（十月北京）：

课程规划	讲师	课程内容
第一部分必修：   数据分析基础理论      （10.3-6）   （夯实基础）	唐晓彬	第1讲 数据分析行业分析   第2讲 数据的采集、整理与描述性分析   第3讲 市场调研   第4讲 数据的推断统计分析   第5讲 数据的方差分析   第6讲 数据的相关与回归分析   第7讲 商务智能与数据挖掘基础   第8讲 数据库基础知识
第二部分自修：   Excel视频课程      （课下辅导自由学习）   （灵活辅助）	厦门大学数据挖掘中心（DMC）	第1讲 Excel 2007基本操作   第2讲 Excel 2007统计分析概述   第3讲 建立Excel统计图表   第4讲 Excel查询筛选技术   第5讲 用Excel  2007制作动态图表   第6讲 离散随机变量的概率分布   第7讲 连续随机变量的概率分布   第8讲 抽样分析   第9讲 参数估计   第10讲 假设检验   第11讲 卡方检验：拟合优度、独立性及分布一致性检验   第12讲 相关分析与回归分析
第三部分必修：   SPSS初中级      （10.12-13，10.19-20）：   （软件入门）	丁亚军	第1讲 软件介绍   第2讲 数据获取   第3讲 数据预分析   第4讲 数据分析   4.1  假设检验原理   4.1 连续性资料的方差分析   案例分析：产品质量差异分析   4.3  分类数据分析   案例分析：企业选址的区位分析   4.4  相关分析   4.5  线性回归分析   案例分析：员工绩效与企业管理特征调查   4.6  广义线性模型   案例分析：客户违约信息研究
第四部分限选：      面授课：   SPSS高级（10.26-27,11.2-3）   Stata全程（10.24-27）   SAS 全程（11.7-10）      更多面授课程正在努力更新中..   视频课：点击查看      以上课程限任选一项，面授课与视频课不叠加   （实操进阶）	丁亚军 陈强 丁亚军	课程详情，点击查看 课程详情，点击查看 课程详情，点击查看
第五部分必修:   数据挖掘理论及应用      （11.16-17  ，11.23-24）   （更上一楼）	马景义	第一讲R语言入门（3小时） 第二讲  数据分析基本原理（3小时）   2.1 参数估计   2.2 假设检验   2.3 方差分析和回归分析 第三讲  广义线性回归模型（3小时）   3.1  Logistic回归模型和泊松回归模型   案例：电信客户分类，船只损坏率分析 第四讲  有监督数据挖掘算法基本原理及分类树（3小时）   4.1 以分类树为例，介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别   4.2再抽样，训练误差，测试误差，交叉验证误差等   案例：电信客户分类 第五讲  神经网络和支撑向量机   5.1 神经网络，支撑向量机，及R语言实现（3小时）   案例：电信客户流失预测，房价预测 第六讲  组合预测算法   6.1  Adaboost算法，随机森林算法，及R语言实现   案例：信用卡逾期客户预测 第七讲  无监督数据挖掘算法   6.2 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现   案例：手机用户市场细分，购物篮分析 第八讲  数据库、R、数据挖掘   6.3访问数据库，提取数据库，更新数据库，配置数据数据挖掘算法   案例：手机用户市场细分
第六部分必修：   数据业务应用，报表撰写，经验分享      （11.30-12.01）   （价值应用）	企业资深数据分析师	课程详情，点击查看

详情请见：https://bbs.pinggu.org/thread-2600433-1-1.html

限时优惠活动：截止9月25日，前15名报名学员将享受7折优惠。
5000多能学啥？能学6天的软件课程，也能学18天的系统课程。

【咨询方式】

电话：010-68454276

电话：15210507396（刘老师）QQ：2881989707         

          15210500313（周老师）QQ：2881989708

邮箱：zhoulei@pinggu.org         ljbing@pinggu.org

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SAS数据统计分析师全程课程（丁亚军）

SAS程序基础篇

1. SAS总体概览
1.1 课程介绍
1.2 SAS系统介绍
1.3 SAS模块介绍
1.4 SAS界面讲解

--------------------------
2.SAS程序基础篇
2.1 SAS数据集
2.1.1 SAS逻辑库----
2.1.2 直接创建数据
2.1.3 间接获取数据

2.2 SAS 语法
2.2.1 基本概念
2.2.2 语法规则
2.2.3 语法错误诊断与修正

2.3 SAS编程之data步
#文件操作语句:
   put、File、Set、Merge、Input、Infile
#运行语句:
   赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call-----------第一天结束
#控制语句:
   Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do)
#信息语句:
   Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib

2.4 SAS编程之proc步
  Format、Means、Transpose、Standard、Univariate、Plot、Rank、
  、Options、Printto、Compare、Datasets、SQL。

-------------------------------------------------------------------
2.5 SAS运算符与函数
2.5.1 SAS运算符及其优先级
2.5.2 SAS函数
   2.5.2.1 数学函数
   2.5.2.2 截取函数
   2.5.2.3 字符函数
   2.5.2.4 概率统计函数
   2.5.2.5 随机数函数
   2.5.2.6 日期函数

----------------------
2.6 SAS宏
2.6.1 SAS变量
2.6.2 SAS宏
2.6.3 SAS参数

-----------------------
SAS统计篇

3.t检验
3.1 单样本t检验
3.2 独立样本t检验
3.3 配对样本t检验

4.方差分析
4.1单因素方差分析
4.2多因素方差分析----------------------------第二天结束

5. 相关分析
5.1 变量关系的基础：pearson线性相关
5.2 "万能"的spearman秩相关
5.3 偏相关分析
5.4 多变量相关性：典型相关
   5.4.1 典型相关系数及检验
   5.4.2 典型结构分析
   5.4.3 典型冗余分析

-------------------------------------
6. 回归分析
6.1 简单回归分析
   6.1.1 数据预分析
     6.1.1.1 单变量分布
     6.1.1.2 变量间的关系
     6.1.1.3 缺失值处理
   6.1.2 反映变量关联程度：散点图
   6.1.3 截距意义何在:变量变换
6.2 多元回归分析
   6.2.1 多元回归分析：整体概览
   6.2.2 处理异方差1：HC法
   6.2.3 处理异方差2：加权回归
   6.2.4 共线性处理1：主成分回归
   6.2.5 共线性处理2：岭回归
   6.2.6 是调节还是交互？：交互效应分解
   6.2.7 盘根错节的因果关联：路径分析

6.3 logistic回归分析                  
   6.3.1 哑变量的重要角色               
   6.3.2 模型诊断与修正        
   6.3.3 自变量的筛选：逐步回归
   6.3.4 多分类因变量（名义、有序）

6.4 poisson回归                       
   6.4.1 poisson回归的诊断               
   6.4.1 贝叶斯poisson回归------------------------第三天结束

6.5 稳健回归         
   6.5.1 稳健性之模型诊断
   6.5.2 稳健性估计
   6.5.3 稳健回归分析比较

6.6 对应分析                          
   6.6.1 定量资料的对应分析              
   6.6.2 定性资料的对应分析              

7.列联表分析
  7.1 卡方分析
    7.1.1 卡方配合度检验(goodness of fit test)
    7.1.2 卡方独立性检验（test of independence）
    7.1.3 分层卡方分析
    7.1.4 配对卡方分析-------------------------------第四天上午结束

8.因子分析
   8.1 模型检验与修正
   8.2 主成分分析与因子得分

9.聚类分析
   9.1 大样本的快速聚类（fastclus）
   9.2 观测值聚类过程（cluster）
   9.3 变量聚类过程（varclus）
   9.4 树形结构图（tree）

10.判别分析
   10.1 一般判别分析（dicscrim）
   10.2 典型判别分析（candisc）
   10.3 逐步判别分析（stepdisc）

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感谢分享，我以为会讲一些真实的数据处理的故事

lxblxb1985 发表于 2013-9-4 11:26
感谢分享，我以为会讲一些真实的数据处理的故事

故事是大家讲，大家听，欢迎发帖分享

帮顶。

希望能分享真实案例