京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据挖掘:从现有的大量数据中,攫取不明显、之前未知、可能有用的知识
——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro
市面上做数据挖掘的工具非常多,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。
——CDA协会董雪婷
听说CDA2级也开设了SAS语言数据挖掘课程,本课程使用SAS BASE和SAS EM并行,重点探讨银行、电信、金融等行业的数据挖掘建模,涉及到风控、违约预测、客户关系管理等话题,教授的不仅仅是技术,而是思维和方法,感兴趣的小伙伴们快来学习吧!(如图是课程建模过程节选)
|
SAS专题 (6天) |
北京:2016年8月27-28,9月3-4,10-11日 上海:2016年8月13-14,20-21,27-28日 |
|
主题 |
以SAS为工具,讲解SAS软件中高级编程技术,并运用SAS进行数据挖掘流程化操作。 |
|
应用范围 |
《银行、证券等金融企业》《大型零售企业》《通信行业》《医疗行业》 |
|
软件技术 |
《SAS基础编程》《SAS数据管理》《SAS编程进阶》《SAS与SQL》《SAS宏语言》《程序优化》 |
|
算法理论 |
|
|
案例操作 |
【数据驱动的风险管理】【信用卡违约预测模型案例流程】【信用评分模型】【电信客户流失预警】 |
报名流程
1. 在线填写报名信息
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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04