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SAS数据统计分析师认证培训,高端就业必备技能!

2018-12-10


上课时间:2018年12月15-18日(四天连续)12月15-16日、22-23日(四天周末)
上午9:30-12:00,下午13:30-17:00
上课地点:北京:北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦

SAS技术与岗位需求零距离,使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。
     (1)数据管理。企业的数据收集主要涉及3个方面:原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问,这些我们将在前三节具体介 绍,这里以实际企业要求为背景,强调学员的上机动手实践能力。
         a、数据获取。
            企业需求: 数据库访问、外部数据文件读入、
             案例分析: 访问db2、oracle、teradata等数据库、以及不同格式文件的导入,如spss、excel、stata等软件的数据文件。
         b、数据管理。
             企业需求: 对大型数据进行编码、清理、转换。
             案例分析: 介绍SAS/base的编程技术
             1)data步
             #文件操作语句: 数据的访问、整合、输出                                           
               Input、put、File、Set、Merge、Infile                    
             #运行语句: 程序运行                                              
               赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call        
             #控制语句: 控制程序的运行                                                
               Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do)
             #信息语句: 数据集信息管理                                               
               Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib 
             #数据库语言SAS/SQL:汇总、检索数据
         c、数据探索和报表呈现。
              企业需求: 对企业级数据进行探索,主要涉及图表的使用。
              案例分析: 企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
             1)Means、Standard  Univariate描述变量信息。
             2)insight的数据探索过程。
             3)SAS的tabulate制表过程绘制精美表格。
         d、SAS高级程序语言宏程序
              企业需求: 宏程序可以增强普通程序的使用效率,减少重复性质作业的工作量、应用十分广泛,像企业日常分析流程、
                            大数据分析等。
              案例分析: 企业日常分析流程的程序代码优化。
  
  (2)数据处理
         a、相关与差异分析:corr、cancorr、anova。
              企业需求: 企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系,这是最基础的过程,并在此基础上了解存在的差异。
              案例分析: 产品合格率的相关与差异分析。
         b、线性与广义线性预测:reg、logistic、genmod。
              企业需求: 1)探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率;
                               2)客户违约可能性预测
              案例分析: 产品合格率的影响因素及其预测分析与银行客户违约预报。
         c、因子分析:factor。
              企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资。
              案例分析: 客户购买力信息研究
         d、聚类分析:varclus。
              企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
              案例分析: 客户购买力信息研究
         e、生存分析:phreg。
              企业需求: 研发新产品的使用周期,能够缩短投入成本,并可以有效的预期市场使用率。
              案例分析: 产品耐用性研究。
         f、对应分析:corresp。
              企业需求: 定性资料的数据大量存在,尤其是多分类的情况。
              案例分析: 女性购物信息的关联度研究。
         g、稳健模型:robustreg。
             企业需求: 企业中大量的实验经济研究可以大幅减少成本投入。
             案例分析: 管理特征与员工胜任力的关系调查。



   (3)SAS/EM模块:执行数据挖掘
              企业需求: 企业中,需要合理优化产品、人力、服务间的关系,而这些特征多大存以数据形式。在面对海量的数据信息时,
                               如何才能挖掘出有用的信息,
          那么SAS/EM可以有效的帮助分析人员快速的探索出数据背后的商业价值。
          案例分析1: 电商客户信息调查的数据分析流程;
          案例分析2: 耐用消费品预期销售的序列预报;
          案例分析3: 用户体验的文本信息关联度分析。



讲师介绍    

     丁亚军、 数据分析总监,任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛SAS、SPSS统计学讲师,中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目,具有丰富的数据处理经验



培训优惠及注意事项

(1)赠送SAS数据统计分析师视频课程。

(2)现场班老学员可以享受9折优惠。

(3)同一机构3人以上报名,9折优惠。

(4)同一机构6人以上报名,8折优惠。

(5)赠送1000论坛币

完 谢谢观看

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