计量之路：有什么理由让我们选择SAS?

2016-08-10

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	线性回归--逻辑回归--决策树--组合算法--神经网络--朴素贝叶斯--MBR（KNN）--聚类分析--关联规则
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】