都是分析软件，SAS凭什么这么优秀？

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都是分析软件，SAS凭什么这么优秀？

• 入门简单，编程语句简洁，短小，语言可读性强
• 处理大数据（百万，上亿级别）速度快
• 稳定性强
• 功能强大，统计方法齐全
  

这么优秀的软件当然就是SAS啦。在当今世界，最受分析师欢迎的几款软件里，SAS在某种程度来讲可以说是最好的数据分析工具。今天不讲SAS的历史和血统，来讲一讲关于实际应用中，SAS的那点事。

1.在工作时，使用SAS主要是处理原始数据？还是做数据统计分析呢？

实际上，SAS在这两方面的功能表现都是很强大的。这个问题的答案应是根据自己所处的行业，和所面临的项目需求来决定是处理原始数据还是统计分析。一般来讲，任何工作都是处理数据和数据分析的结合。只有将数据处理好，才能发掘更多有价值的信息，只有通过合适的分析方法才能得到更客观地结果。在SAS的使用中，data step用于处理原始数据，proc step用于数据分析。这是学SAS必须要会的内容。

2. 使用SAS对统计知识要求深吗？

前面提到，只要可以理解SAS相关的proc的原理即可做统计分析的工作。而正常工作中最常用的统计分析方法实际上运用本科所学的统计学就足够了。除非你要更深入的进行数据挖掘，你才会用到更为细致的统计假设。当你处理几十万，几百万的数据时，你要考虑你的样本结构，这个就是在考验你对统计方法原理的理解。总结一句，没有统计知识是万万不行的。

3. 目前只有医药行业在招聘使用SAS的数据分析师吗，其他行业呢？

有人说，SAS在医药行业是龙头老大，也是因为SAS是FDA（食品药品监督管理局）承认的唯一一款软件，所以医药行业是应用SAS最成熟和广泛地领域之一。但是SAS绝不仅仅只是适用于医药行业。国内四大国有银行和十二个股份制银行的审计部门都是以SAS作为基础再进行开发的。互联网，政府部门，高校，新能源产业等等都比较适合使用SAS。在这里推荐几个招牌网站，BOSS直聘，拉勾网，前程无忧，猎聘网，在这些网站可以查到关于使用SAS软件的岗位详情。薪水待遇非常丰厚哟~~

4. 公司在招聘SAS相关的数据分析师时比较看重那些能力和素质？

第一，熟练使用SAS软件，掌握基本的数理统计知识。（这是基本功，也是考量的主要因素）

第二，你有运用过SAS的工作经验。

第三，掌握其他相关的统计分析软件，如SQL，spss，Python等

第四，学历背景以本科，硕士学历为主。专业背景以数学，统计计算机或其他行业专业医药等背景最佳。

第五，编程能力

总结，企业在招聘人员的时候考量的因素比较多，尤其是和SAS有关的岗位本身比较高端，所以除技术过硬以外，其他的能力当然越高越好。

以上就是关于工作中SAS的那点事。在众多数据分析软件中，SAS就是如此的优秀。想要学习的同学，有没有心动呢？即使是0基础，即使是没有工作经验也不用担心的。为什么呢？因为

SAS数据分析师认证培训开课啦~~~

培训时间：2018年12月15-16日，22-23日【四天周末班】；12月15-18日【四天连续班】

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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

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证书费用：400元，可以自愿申请数据分析师证书。

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      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）

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课程大纲

一.SAS总体概览

1、 课程介绍 2、SAS系统介绍 3、SAS 模块介绍4、SAS界面讲解

二.SAS 数据集

1、SAS数据集与逻辑库 2、直接创建数据：手动创建 3、间接获取数据：访问本地文件与数据库

三.SAS 语法

1、基本概念2、语法规则 3、语法错误诊断1与修正

四.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

五.SAS编程之proc步 统计描述

1、平均数和标准差的意义 2、正态分布有多重要 3、数据标准化变换 4、缺失值填 补

六.编程之proc步 统计推断

1、差异性分析 2、相关性分析 3、线性回归分析 4、稳健的logistics回归 5、poisson 回归 6、稳健回归 7、主成分分析 8、对应分析 9、联合分析

七.数据挖掘

案例1：统计模型与数据挖掘的区别 案例2：构建预测模型、购买倾向分析

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关键词：数据统计分析 统计分析方法 数据分析师 数据分析 统计分析