SAS中高级技术及数据挖掘应用

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

伴随着国家扶持中小型企业的大数据发展以及产业结构转型升级的浪潮，数据分析技能已经越来越成为企业员工必须掌握的行业技能之一了。SAS作为全球最权威的数据分析软件之一，它也具有很强大的数据挖掘能力。现推荐几本优质教材：

1、《SAS统计分析应用》 作者：董大钧　主编

2、《SAS统计分析与数据挖掘》作者：谢龙汉，尚涛

3、《SAS编程与数据挖掘商业案例》 作者：姚志勇　编著

4、《零基础学SQL》 作者：孙浏毅 等编著

课程安排

地点	课程	时间	讲师	费用	报名
上海	SAS数据挖掘	12月12—13日    12月19—20日	徐刚	4000元/人	现在报名
直播	SAS数据挖掘	12月12—13日    12月19—20日	徐刚	2900元/人	现在报名

课程讲师

徐刚，男，高级数据分析师，具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景，上海某金融机构数据分析部门高级DA，具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验，曾就职零售企业、咨询公司等，独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。

培训安排

面授时间：2015年 12月12~13日，19~20日（周末班）
面授地点：上海市黄浦区贵州路铁道宾馆会议室

培训费用：现场班4000元/远程班2900元

最新优惠

1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠（学生证证明文件）；

2. 同一单位三人及以上报名9折优惠，五人及以上8折优惠；

4. 老学员9折优惠；

授课方式

1. 现场授课使用SAS和SQL软件进行数据挖掘，多媒体互动，现场答疑。
2. 时间：上午9:00—12:00，下午13:00—16:30，16:30—17:00现场答疑。  

3. 现场提供咖啡茶饮，水果常备。

4. 赠送独家讲义，数据 ，现场班视频。

授课对象

1）各行业数据分析、数据挖掘从业者

2）金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员

3）政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员

4）数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员

5）对数据挖掘感兴趣的各界人员

授课目标

1、系统掌握数据分析/挖掘的基本理念、方法

2、掌握商业数据分析的分析方式、流程，具有实际开展数据分析/挖掘项目的能力

3、掌握商业数据分析/挖掘报告的展现技能

课程大纲

第一讲 编程基础与数据访问    1.1 课程介绍与认证体系介绍      1.2  SAS入门与基本语法    1.3  认识SAS数据和逻辑库    1.4  深入理解SAS数据类型	第二讲 数据管理与操纵    2.1 数据验证与清洗    2.2 创建变量、数据转换    2.3 汇总数据、数据循环处理    2.4 合并SAS数据集、重组数据集
第三讲 SQL过程    3.1 简单查询、汇总数据    3.2 横向连接表、子查询    3.3 集合操作、数据字典、Data  MERGE语句与SQL区别	第四讲 SAS宏语言    4.1 宏编译器的运行机制    4.2 宏变量    4.3 通过Data和sql步创建宏变量    4.4 宏变量函数
第五讲 宏的流程语句    5.1 定义宏和定义宏参数    5.2 宏中的分支流程语句    5.3 宏中的循环流程语句	第六讲 SQL与宏的信息交换    6.1 SQL和宏的信息交换    6.2 宏的运用实例及练习
第七讲 数据挖掘案例    7.1 数据驱动的风险管理    7.2 信用卡违约预测模型案例流程	第八讲 数据建模与数据挖掘方法    8.1 建模准备、变量粗筛    8.2 数据清洗、变量压缩与调整变量    8.3 预测类模型    8.4 模型评估、阀值设置    8.5 数据挖掘方法选择与数据挖掘的误区

在线报名

1.在线填写报名信息；

2.给予反馈，确认报名信息；

3.网上缴费：

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图

【咨询方式】

电话：010-68454276
手机：18010006628（陈老师）QQ：2881989709
      18511302788（王老师）QQ：2881989710
邮箱：chenwenjing@pinggu.org

      wangzhenda@pinggu.org

          ——Join And Learn!

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：数据挖掘应用 数据挖掘 高级技术 中高级 CDA LEVEL 技术