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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/GraphSAS/Stat。做挖掘会用SAS EGSAS 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 BASESAS EM并行,重点探讨银行、电信、金融等行业数据挖掘建模,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)

北京:2016827-2893-410-11

上海:2016813-1420-2127-28

主题

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》《SASSQL》《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--MBRKNN--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】
















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