SAS数据统计分析师培训，北京7月开课，报名从速！

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SAS数据统计分析师培训

◆培训时间： 2016年7月2-3日，9-10日【四天周末班】

                     2016年7月8-10【四天连续班】

◆培训地点：北京

◆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    

◆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

开课通知下载

讲师介绍    

      丁亚军、 数据分析总监，任职于南京上度市场咨询有限公司，人大经济论坛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

课程特色和培训内容
1、学员对象
A、各高校在校教师，或者在读本科/进修/研究生，希望从头学习SAS操作，或者进一步强化软件应用能力者均可报名。
B、教师以从事经管、金融、统计类相关教学为宜，在读学生则应至少具有基本的统计理论知识。
C、在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士；
D、希望提升统计分析实战能力的数据分析人员。
在校同学：短期、快速掌握最流行的统计软件之一：SAS的软件，增加就业技能，在您的简历中写上浓妆重抹的一笔，价值远非课程学费能比。
高校老师：学会使用SAS对统计数据进行处理，一些疑难方法、实证分析中遇到的问题都可以现场询问专家，获得解答。在权威期刊发表高质量的文章会更加得心应手！

2、课程目标
通过培训，系统提高统计分析相关专业教师的SAS软件操作水平和教学水平，强化使用SAS进行相关科研工作的能力，并普及相应的软件知识与统计学知识。具体来说是：
A、使得学员真正了解SAS强大的统计分析功能，并熟悉SAS提供的各种复杂统计分析模型的用途和适用条件。
B、掌握常用高级统计分析方法的原理、在SAS中的操作和结果阅读。
C、能将相应的统计模型结合实际问题加以具体运用，并懂得如何在SAS中实现。

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:   Input、put、File、Set、Merge、Infile    #运行语句   #赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call   #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   Transpose、Means、Format、Plot、Standard、Rank、Univariate、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       5 、相关分析   5.1 变量关系之基：pearson线性相关   5.2 “万能”之spearman秩相关   5.3 偏相关分析    5.4 多变量的度量：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 数据的预分析   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：加权回归分析   6.2.3 共线性处理1：主成分回归   6.2.4 共线性处理2：岭回归分析    6.2.5 是调节还是交互？：交互效应分解

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   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

8、主成分分析与因子分析   8.1 主成分分析    8.1.1主成分分析    8.1.2多维偏好分析    8.2因子分析    8.2.1探索性因子分析    8.2.2因子分析      9、聚类分析   9.1 大样本的快速聚类（fastclus）.   9.2 观测聚类过程（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）      11.数据挖掘（SAS/EM）   构建预测模型：   一个消费者购买行为的例子   基于回归/决策树/神经网络模型的预测

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报名流程
1.提交报名信息：http://www.peixun.net/view/165.html
2.给予反馈，确认报名信息。
3.缴费
4. 开课前一周发送培训教室路线图，培训现场领取发票。



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又有SAS课程开课了，好好学习

SAS数据统计分析师培训,丁老师棒棒哒

数据分析用SAS软件好像很高端的样子啊 ，学习

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学生还有优惠，真好，刚好学习

好好学习

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