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是什么让数据分析软件SAS风靡全球

SAS（全称STATISTICAL ANALYSISSYSTEM，简称SAS）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTHCAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件，对处理统计分析问题具有重要的价值。

实际工作中，尤其是不缺钱的大公司用的都是SAS！为什么呢？因为SAS是收费的。SAS有维护，几十年前写的code现在还能跑出来！因此是大公司的首选。只要是大机构, 不论是制药、金融、保险、Marketing部门、NGO还是政府部门，SAS的覆盖率，都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在统计软件上，也选择的是SAS。

SAS大部分产品与解决方案应用于特定业务领域，还有一些则可用于满足更广泛的需求。我们的客户受益匪浅，可以说，几乎所有客户在使用SAS高级分析后，都能增加营收，改善业务流程，降低成本。

特别是，近年来数据分析行业已成为商业变革的重要推动力量，并已作为重要的生产力上升至中国的国家战略。数据分析行业的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，SAS数据分析则是唯一的答案。

1、SAS是神马？

SAS作为数据管理, 数据分析, 与商业分析的神器，目前广泛运用于金融，保险，快消，临床，医药，市场，政府和教育等行业。在信用风险管理系统领域的权威评比中, 笑傲群雄。SAS对于企业的优势在于可将数据汇总、分析和报告功能集中在一个透明框架内，并最终提供一个完整的、E2E的解决方案。于“Evidence Decision Making”和“Data-based”等理念支配下，各大公司都需要利用已经成熟的数据库，挖掘有价值的信息，作为正确决策的依据。

具体来说，SAS (StatisticalAnalysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

SAS主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理；数据呈现；数据分析，其强大的功能尤其受金融类与医药类行业青睐。

近年来，在全球化市场竞争的大环境下，商业智能已成为热门技术，国内企业对精细化管理、定量分析、风险控制等业务越来越重视，纷纷组建或扩大商业智能和业务分析团队。

2、SAS好处都有啥，学习工作都靠它！

在职场上流行一句话：“ If you have a SAScertification, you will never lose your job.”SAS的应用在学习和工作中的体现将会越来越明显。

（1）相比于其他软件，SAS比较容易入门并且薪水福利比较好

大家选择SAS的实际考虑，不可否认是它的高薪非常的诱惑，它的职业寿命衰减缓慢，都是大公司的职位，好的福利待遇，优雅的办公环境，使用的技术更新周期长。除此以外，最重要的是SAS比较容易学，没有严格的背景限制。

（2）SAS编程的优势是可以不断累积经验，不必疲于操心计算机语言的更新换代

话说，SAS也需要编程，为什么大家还是选择了它呢？因为SAS（Statistics Analysis System）作为统计分析系统，它是为所有需要进行数据处理、分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。其独特语言的最大特点是：简单、易学，语句的针对性强。

（3）SAS的应用在企业中的价值巨大

近年来，“数据淘金”在大都市特别是以服务业为发展方向的金融中心开拓了一个有相当潜力的职业层次——数据分析与决策支持层次。这个层次位于“事务运作层”和“决策层”之间。如纽约，多伦多，上海等作为全球经济中重要支柱，是诸多金融巨头，保险公司的聚集地。决策层只有能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，才有可能在瞬息万变的竞争局面中站稳脚跟。SAS建立在科学的数据分析和方法论基础上的“直觉”能够让商家从激烈的竞争中脱颖而出，作为SAS职位的工作人员在企业中同样有着不可替代的作用。

（4）熟练的SAS应用让你拥有广阔的就业前景

SAS 已广泛应用于金融、保险、医药、公共卫生、流性病预防、电信、交通、海关、政府、大学及研究所、市场调研、农业、制造业等领域，亦是制药行业为开发和评估药物提供统计分析唯一制定的商用软件。目前北美经济正从产业化向信息化转型。据统计，75%以上的大型企业、大公司都在使用SAS作为BI分析的工具，为公司的发展做深入分析和预测。

                                                                                                           摘自《360doc个人图书馆》

最后，是广告时间：

经管之家（原人大经济论坛）现开办SAS数据统计分析师培训班，让学员真正体验数据分析与SAS魅力，详情如下：

一、开课信息

培训时间： 北京     2017年8月19-20日，26-27日【四天周末班】，8月24-27日【四天连续班】                 

培训地点： 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B座3018

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： 2600元/人；全日制学生八折。    

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，4:30pm-5:00pm（答疑)            

                小班授课，满15人开课，人数限制30人以内

二、培训优惠

(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

三、课程讲师   

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。

四、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

五、报名流程

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. 缴费

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

六、咨询方式

龚加勇

电话: (010)53605625

手机：17773656856

Q Q: 1281241407

邮箱 :1281241407@qq.com

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关键词：数据分析软件 数据分析 分析软件 Statistical 360doc个人图书馆

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。