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雷达卡
过去几年，数据分析界被R弄得神魂颠倒，而当R大势未去，Rython又强势来袭，而且有愈演愈烈之势，在这样一个技术高速更新的数据时代，SAS是否还有一席之地？是强势崛起？还是淹没于R和Python的马蹄？
先来看看SAS的历史地位：SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学于1966年开发的统计分析软件, 被广泛应用于金融、保险,、制药、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制定的商用软件。
前些年，北美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，能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，对各大企业至关重要，而SAS则是目前能够实现这一目标最流行的工具，故而以惊人的速度得到快速、蓬勃的发展；另外在北美，由于社会老年化，大量的医药研究公司也一直迅猛发展，他们需要大批统计分析员，并且付给相当高的报酬及优厚福利，工作稳定舒适。
加拿大的金融中心---多伦多，聚集了几乎全国各大银行和保险公司所有总部，还有多所大学，学院和医院。另外，大多伦多地区也是北美较大的医药研发基地之一，在多伦多的周边城市，成百上千的医药研发公司在那里设立了自己的研发中心。而这些大公司、研发机构、医院和学校大多都是由SAS建立起来的，或者说，这些公司和机构的发展SAS功不可没。
在国内，中国大陆的四大银行均采用了SAS自动化分析工具来实现银行卡反欺诈检测。特别是在中国香港，有超过95%的零售银行、虚拟银行和证券公司都使用了SAS反洗钱解决方案。聚焦中国，金融科技正飞速发展，特别是在政府鼓励创新的大环境中，以及金融机构和科技公司合作推动下，中国的金融机构在大数据、人工智能等智能技术的实际应用上，量与质均领先全球。因此，掌握机器人技术、语义分析和人工智能，尤其是机器学习，将成为实现国内金融业变革的重要抓手。
为推动未来数据分析技术创新及金融等行业发展，SAS将在未来三年内向人工智能领域投资10亿美元，依托SAS在人工智能领域的强大技术基础及多年行业深耕，包括高级数据分析、机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉，以赋能数据分析相关行业及实体经济。SAS首席执行官Jim Goodnight曾表示。“凭借SAS在人工智能领域中杰出的创新能力，我们帮助众多企业机构有效预防并制止破坏性欺诈行为、高效管理风险、为客户及公民提供优秀的服务体验。
之前在贴吧看到关于SAS前景的帖子，有一条回复提到：只要FDA依然只要SAS做的结果，SAS就不会倒。北美、日本SAS可养活着一大堆药厂和CRO呢。确实，正如他所言，由于ICH-GCP (good clinical practice) 的原因，现在只有SAS的结果会被采用。
那么，为什么SAS会得到这些企业和机构的青睐呢？相比于其他分析软件，SAS具有易学，易用，并且稳定的特点。其实最主要的优点，还是它的权威性和安全性，毕竟SAS不是开源的，而且要使用正版SAS需要支付一大笔费用，这也就是一般的小公司不用SAS的原因，一些金融和医药行业的公司，对数据的准确性和安全性要求比较高，而且资金实力相对雄厚，SAS就成了他们进行体系建立与数据分析的不二之选。
综上所述，SAS短时间内是不会被R和Python取代的，而且对于一个成熟的数据分析从业者，SAS可以说是增加其行业竞争力的强大武器，掌握好SAS，高薪工作也就不远了。
有一些人问什么样的人适合学SAS,没有相关背景能学好SAS吗？我的回答是，任何背景的人都可以学习并掌握SAS，一经学会终生受用。不少人都自认为SAS需要懂得高深数学和统计学的人才能学习，其实这是一个误区。SAS自创办起，着重于80%工作量的统计分析前的数据处理，一旦数据就绪，通过相应的分析模块，几乎像傻瓜相机一样，谁都可以操作运行。已有许多学中(西)医、MBA、计算机、信息管理、经济(金融)、机械自动化，甚至英语专业的朋友成功转行SAS的例子。要有适合你的学习环境并且获得有效的指导，掌握扎实的SAS编程技术和技巧不是梦。
那么，学习SAS如何从入门到精通？我们整理了如下资料：
1. 怎样读取文件中的数据：《The little SAS book》 神书，需要的加VX
2. 怎样进行数据清洗： 《Cody's data cleaning techniques using SAS 》
3. 怎样描述数据： 《The little SAS book》
4. 怎样用软件构造统计模型： 一般SAS都会有相应的书籍教程， 比如logistic回归 《Logistic Regression Using SAS®: Theory and Application, Second Edition》 生存分析《Survival Analysis Using SAS®: A Practical Guide, Second Edition 》 多水平模型 《SAS® for Mixed Models, Second Edition》
5. 怎样解读输出的结果： 统计的理论知识和上面的书籍就囊括了。
6. 怎样绘制统计图表： 简单的有sas的proc gmap和proc sgplot，一个用来绘制地图，一个用来做统计图表，只需要查help就能掌握，使用的时候上google搜一个现成的代码来改一改就行。
而针对缺少案例经验的小伙伴，我们精心为大家准备了3场案例直播，分别为：
SAS在行业中的应用——银行风控篇（上）
SAS在行业中的应用——银行风控篇（下）
SAS快速进行数据挖掘——房贷风险篇。
回看地址及课件代码：
http://www.peixun.net/view/1409.html?tab=zhangjie&autoplay=1
第四场直播正在预约中！
扫码回复“sas”进群看直播！
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Liv老师：
乔治华盛顿大学商业数据分析硕士，5年数据分析经验，目前为爱奇艺数据分析师，SAS全球认证高级程序员，曾在德勤，世界野生动物基金会，埃森哲登担任数据分析角色，擅长使用SAS Studio, SAS BASE, SAS Enterprise Miner, SAS Enterprise Guide, SAS JMP, SAS Customer Intelligence 360。既有坚实的理论经验，也有丰富的项目实践经验，热爱SAS，曾多次参与SAS举行的全球论坛。
项目经验：擅长互联网数据分析，信用风控分析，战略咨询分析，市场营销分析。曾完成信用卡违约风险管理，汽车保险理赔预测，石油钻井选点等项目。
课程详情：
时间：2020年1月4日-5日，11日-12日（双周末）
安排：上午9:30-12:00；下午1:20-5:00
费用：3600元/2800元 （本科及硕士研究生持证享受学生价格）
远程直播：2600元
证书：400元（高级数据分析师资格认证，自愿申请）
联系方式：
齐老师
Tel：15600127360（同微信）
Mail：qikaiqiang@pinggu.org
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