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使用SAS做数据分析强在哪

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市面上做数据分析的工具非常多,可谓是百花齐放百家争鸣,那么有什么理由让我们选择学习SAS呢?第一个理由,常用,名气大。这就好像同样是五百强企业,你说微软,大家会“哇!好厉害”,星星眼崇拜ing。然后你说某某 ...
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市面上做数据分析的工具非常多,可谓是百花齐放百家争鸣,那么有什么理由让我们选择学习SAS 呢?
第一个理由,常用,名气大。这就好像同样是五百强企业,你说微软,大家会“哇!好厉害”,星星眼崇拜ing。然后你说某某集团(名字隐去,免得拉仇恨),大家会“恩?是民企么?”,瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。
第二个理由,持续性强。SAS这个软件,本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS,其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块,我们平时用的最多的是Base SAS, 最多加上SAS/Graph,SAS/Stat。做挖掘会用SAS EG和SAS EM。其他还有一大堆,我都记不住。所以一旦开始学
SAS,基本上等于你可以慢慢一直学下去。只要愿意,永远学不完。当然R也是如此,会有源源不断的包,保证你“活到老学到老”。
第三个理由,接口很好。SAS作为老牌的统计学软件,一直处于一个比较高的地位。当然,也一直有一个很高的价格。最神奇的是,他的收费方式是租金制,每年要收续租费。在一众“一次付费,终身免费”,甚至有的还“终身免费”升级的软件中,绝对是独树一帜。而如此有个性的软件,在接口上却还是很开放的,大部分主流数据库接口和主流数据类语言都可以兼容。比如,我们之前提到的SAS下面的SQL模块,绝对是已经学会SQL的小伙伴们的福音。
第四个理由,应用场景丰富。SAS几乎可以应用在一切的商业数据分析与挖掘场景,SAS的营业额即使是在金融危机时也只是稍有下滑,原因就是它服务的客户都是像银行,医药,电信,保险,政府等有钱人。
SAS作为世界知名大数据分析产品,只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO还是政府部门,SAS的覆盖率,都是完全不可被替代的。同时SAS系统具有使用灵活方便、功能齐全、编程能力强且简单易学、数据处理和统计分析融为一体、扩展性和适用性强及应用面广等优点。
CDA数据分析师结合国内外行业领先师资力量和企业一同精心设计了SAS数据分析和数据挖掘的系列课程,以大型商业软件SAS为工具,通过丰富、实际的教学内容,帮你为进行数据分析师工作做好准备。
一、课程安排
上海&远程:2017年6月17日-7月09日-周末班
授课安排:
(1) 授课方式:周末培训,视频赠送,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
二、课程大纲
第一阶段:[6.17]数据分析入门与SAS EG基础
1.商业数据分析价值与前沿知识
2.数据分析师职业概述
3.统计分析软件的比较
5.数据分析方法论介绍
6.SAS EG的介绍与流程图
7.SAS EG数据集与数据导入
8.SAS EG创建列表与数据选择
a.案例:教学使用银行信用卡交易数据
第二阶段:[6.18]统计分析基础与数据可视化
1.统计数据类型介绍
2.描述性统计分布方法
3.正态分布与其他常见分布形式
4.分布的图形展示方法
5.SAS EG数据可视化方法与案例
6.参数估计基础
7.假设检验介绍
a.案例:零售业销售利润报表
第三阶段:[6.24]数据挖掘概述与相关分析
1.相关分析基础
2.线性回归基础
3.数据挖掘的技术与方法
4.连续变量间的关系探索与变量压缩
5.主成分分析与应用场景
a.案例:银行业信用卡客户细分
b.案例:构造客户价值预测模型
第四阶段:[6.25]因子分析与聚类分析
1.因子分析思路
2.因子分析方法
3.聚类分析方法
4.市场分析的其他工具
a.案例:沿海省份经济指标分析
b.案例:电信行业客户分群与组合营销
c.案例:银行公司房屋贷款案例
第五阶段:[7.01]SQL语言查询
1.数据查询与SQL语言简介
2.数据过滤与排序
3.使用表达式创建新列
4.对列进行重新编码
5.查询中进行数据分组与汇总
6.等值横向连接表
7.非等值横向连接表
8.纵向连接表
9.拆分列与堆叠列
第六阶段:[7.02]抽样统计知识与SAS语句
1.SAS EG“数据”菜单栏
2.抽样估计知识
3.SAS基本语句
4.Data步行选择
5.Data步列操作语句
6.Sort和Transe过程
第七阶段:[7.08]回归分析与时间序列
1.简单线性回归
2.多元线性回归
3.线性回归诊断
4.分类变量分析
5.时间序列分析
a.案例:月均信用卡咨询案例
b.案例:航空销售案例分析
第八阶段:[7.09]案例实战操作
1.信用卡产能预测与监控案例
2.信用卡违约预测案例分析
3.时间序列Arima模型预测案例
4.市场调研分析案例
5.市场调研分析(全咨询项目)
6.SAS SQL数据库(选修)
三、课程讲师
陈春宝
CDA数据分析师讲师/上海交通大学工业工程博士/经济学硕士
曾经担任 MSA 咨询顾问、交通银行信用卡中心的数据分析经理、上海交通大学工程硕士企业导师。在 SCI&EI 索引期刊发表论文 10 余篇。在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解,擅长诊断各类业务问题,应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案,并帮助业务部门有效的实施。
徐刚
CDA数据分析师讲师/数据分析总监
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数据总监,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。
四、报名流程
1.在线填写报名信息(扫描二维码报名)
官网端:
https://pic.bbs.jg.com.cn/album/201511/12/150633qzcnna2agcpo2p2d.jpg(上海&远程)
微信端:
(扫描二维码)
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
五、课程优惠
1.全日制在读学生8折优惠(需提供学生证件证明);
2.参加过论坛其他现场班老学员9折优惠;
3.三人及以上9折优惠,五人及以上8折优惠;
4.同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。
六、联系我们
电话:010-68411404
手机:18511302788(王老师)QQ:2315561922
18811331062(田老师)QQ:2881989709
邮箱:wzd@cda.cn
tyx@cda.cn
—— Join Learn!
如果你已经有SAS EG和统计分析基础,欢迎报名参加建模分析师-SAS专题课程,使用SAS Base和SAS EM实操与商业案例有效的结合,讲授如何在实际工 作中搭建数据挖掘环境,制定分类数据挖掘的标准流程,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。:
https://www.cda.cn/kecheng/32.html
附:
SAS9.3 32,SAS9.3 64,SAS9.4 32,SAS9.4 64 +SID 下载资源https://bbs.pinggu.org/thread-4652041-1-1.html
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