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楼主: PLMKI
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[学习分享] 2018年SAS数据统计分析师培训,高端就业必备技能! [推广有奖]

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PLMKI 发表于 2017-12-29 14:51:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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SAS数据统计分析师认证培训

培训时间:2018年1月25-28日
培训地点:北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B座三层
培训费用:3600元/人;全日制在校学生2800元/人 (仅限本科和硕士) 差旅及住宿费用自理
在线直播:1900元/人;  
证书费用:400元,可以自愿申请数据分析师证书。
授课安排:授课方式:SAS课程基于SAS 9.4系统,多媒体互动。
                    授课时间:9:00am-12:00pm,1:30pm-4:30pm,答疑时间:4:30pm-5:00pm
培训优惠(后三项优惠不叠加)
(1)赠送SAS数据统计分析师视频课程。
(2)现场班老学员可以享受9折优惠。
(3)同一机构3人以上报名,9折优惠。
(4)同一机构6人以上报名,8折优惠。
(5)赠送1000论坛币            

            小班授课,满15人开课,人数限制30人以内

讲师介绍    
      马伯  经管之家 CDA 数据分析研究院SAS讲师,从事互联网、电子商务方向数据分析与数据挖掘的研究与 CDA 数据分析师的教学工作,研究方向为文本挖掘、电商推荐系统开发、潜在价值客户挖掘,互联网大数据挖掘等

      丁亚军  南京上度市场咨询有限公司数据分析总监,经管之家论坛SAS、SPSS统计学讲师,中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目,具有丰富的数据处理经验

课程介绍
  SAS技术与岗位需求零距离,使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。
(1)数据管理。企业的数据收集主要涉及3个方面:原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问,这些我们将在前三节具体介绍,这里以实际企业要求为背景,强调学员的上机动手实践能力。
   a、数据获取。
        企业需求: 数据库访问、外部数据文件读入、
        案例分析: 访问db2、oracle、teradata等数据库、以及不同格式文件的导入,如spss、excel、stata等软
                         件的数据文件

   b、数据管理。
         企业需求: 对大型数据进行编码、清理、转换。
         案例分析: 介绍SAS/base的编程技术
         1)data步
         #文件操作语句: 数据的访问、整合、输出                                          
           Input、put、File、Set、Merge、Infile                    
         #运行语句: 程序运行                                             
           赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call        
         #控制语句: 控制程序的运行                                                
           Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do)
         #信息语句: 数据集信息管理                                               
           Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib
         #数据库语言SAS/SQL:汇总、检索数据
   c、数据探索和报表呈现。
       企业需求: 对企业级数据进行探索,主要涉及图表的使用。
       案例分析: 企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
         1)Means、Standard  Univariate描述变量信息。
         2)insight的数据探索过程。
         3)SAS的tabulate制表过程绘制精美表格。
   d、SAS高级程序语言宏程序
         企业需求: 宏程序可以增强普通程序的使用效率,减少重复性质作业的工作量、应用十分广泛,像企                                       业日常分析流程、大数据分析等。
         案例分析: 企业日常分析流程的程序代码优化。
(2)数据处理
   a、相关与差异分析:corr、cancorr、anova。
         企业需求: 企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系,这是最基础的过程,并在此基础上

                          了解存在的差异。
        案例分析: 产品合格率的相关与差异分析。
   b、线性与广义线性预测:reg、logistic、genmod。
         企业需求: 1)探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率;
                          2)客户违约可能性预测
         案例分析: 产品合格率的影响因素及其预测分析与银行客户违约预报。
   c、因子分析:factor。
        企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资。
        案例分析: 客户购买力信息研究
   d、聚类分析:varclus。
        企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
       案例分析: 客户购买力信息研究
   e、生存分析:phreg。
        企业需求: 研发新产品的使用周期,能够缩短投入成本,并可以有效的预期市场使用率。
        案例分析: 产品耐用性研究。
   f、对应分析:corresp。
        企业需求: 定性资料的数据大量存在,尤其是多分类的情况。
        案例分析: 女性购物信息的关联度研究。
   g、稳健模型:robustreg。
        企业需求: 企业中大量的实验经济研究可以大幅减少成本投入。
        案例分析: 管理特征与员工胜任力的关系调查。
(3)SAS/EM模块:执行数据挖掘
         企业需求: 企业中,需要合理优化产品、人力、服务间的关系,而这些特征多大存以数据形式。在面

                           对海量的数据信息时,如何才能挖掘出有用的信息,那么SAS/EM可以有效的帮助分析
                          人员快速的探索出数据背后的商业价值。
         案例分析1: 电商客户信息调查的数据分析流程;
         案例分析2: 耐用消费品预期销售的序列预报;
         案例分析3: 用户体验的文本信息关联度分析。

课程大纲
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 数据集
2.1 SAS数据集与逻辑库
2.2 直接创建数据:手动创建
2.3 间接获取数据:访问本地文件与数据库        
3 SAS 语法
3.1 基本概念
3.2 语法规则
3.3 语法错误诊断与修正
4 SAS编程之data步——数据预分析
案例1:如何管理数据集
案例2:数据格式的排列组合
案例3:数据的纵向汇总
案例4:条件语句的设置        
5 SAS编程之proc步——统计描述
5.1 平均数和标准差的意义
5.2 正态分布有多重要
5.3 数据标准化变换
5.4 缺失值填补        
6 编程之proc步——统计推断
6.1 差异性分析
——假设检验原理
——t检验:判断组间差异
——方差分析:判断多组间差异
——协方差分析:存在协变量的群组差异
6.2 相关性分析
——散点图提供了变量间的关系模式
——变量关系的基础:pearson、spearman相关系数
——偏相关分析
——多变量相关性:典型相关
6.3 线性回归分析
——简单回归分析
截距意义何在:数据平移
斜率反应预测关系的大小
——多元回归分析
多元回归分析:回归概览性描述
处理异常值:残差分析
常用的对数变换
模型的可接受误差评析
哑变量变换        
6.4 稳健的logistics回归
预分析:卡方独立性检验
构建模型与模型诊断、修正
自变量筛选与多模型评估:roc曲线
自变量的筛选:逐步回归
何谓稳健?
6.5 poisson 回归
poisson回归的诊断
贝叶斯poisson回归
6.6 稳健回归
稳健性之模型诊断
稳健性估计方法
稳健回归分析比较
6.7 主成分分析
多维偏好分析
探索性因子分析
问卷的结构效度指标
因子得分的应用:潜变量
6.8 对应分析
预分析:频数、交叉表与卡方
一元对应分析:行为与选择的对应特征
多元对应分析:维度的意义         
6.9 联合分析
联合分析流程
析因设计与效应值计算
联合分析过程
数据挖掘(SAS/EM)
统计模型与数据挖掘的区别:数据量、数据精确度、时间、关注点
构建预测模型:购买倾向分析:基于回归、决策树、神经网络模型的预测

报名流程及咨询
1. 提交报名信息:http://www.peixun.net/view/165_join.html
2. 给予反馈,确认报名信息
3. 交费
开户行:北京农商银行四季青支行万寿寺分理处
户名:北京国富如荷网络科技有限公司
卡号:0404 1001 0300 0003 092
支付宝:guofuruhe@126.com
户名:北京国富如荷网络科技有限公司
4. 开课前一周发送培训教室路线图,培训现场领取发票



联系方式
龚老师
电话: (010)53605625
手机:17773656856(微信)
Q  Q: 1281241407
邮箱:gongjiayong@pinggu.org

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关键词:数据统计分析 统计分析师 统计分析 数据统计 计分析

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