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SAS語言教程及其應用課程培訓班

   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
       堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
   開課時間和上課地點
             上課地點:【上!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
             近開課時間(周末班/連續班/晚班):
SAS語言教程及其應用課程培訓班:2022年5月1日.(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
   實驗設備和授課方式

     ☆資深工程師授課

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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

   課程大綱
 
第一階段

A. 回歸分析 :包括:直線回歸 多元線性回 歸 Logistic回歸

 

B. 定量資料的統計分析:包括:模型 對數正態分布 定量指標描述

 

C. 現代時間序列分析:包括: 數學模型 分析方法 分析步驟

 

D.t檢驗:單樣本t檢驗 配對設計資料t檢驗 配對t檢驗分析

 

E. 經濟計量分析

 
F. 方差分析 完全隨機設計資料方差分析 析因設計資料的方差分析
第二階段

(1)部分授菜單式模塊包括insight數據探測模塊,assist助手模塊,analyst分析家模塊,enterprise?miner數據挖掘模塊。
(2)部分授編程式模塊主要包括base基礎模塊,涉及stat統計模塊和ets時間序列模塊中的部分內容。?

第一部分

課程介紹、不同數據類型介紹、sas系統介紹,

sas模塊介紹

第二部分

sas系統的安裝,sas運行環境的界面部分解,sas編程第1例

第三部分

insight模塊:數據探索,菜單化的變量分布、回歸、多元統計分析

第四部分

sas編程的基本語法

第五部分

建立sas數據集的5種方法;使用sas導入和導出數據,sas數據和其他格式數據的交互

第六部分

analyst模塊

第七部分

sas編程兩步結構之數據步(data?步)語法詳解

第八部分

assist模塊

第九部分

sas編程兩步結構之過程步(proc?步)語法詳解

第十部分

使用sas制作統計分析報表

第十一部分

使用stat模塊進行統計分析介紹

第十二部分

sas中的宏語言

第十三部分

enterprise?miner?數據挖掘模塊

第十四部分

使用ets模塊對面板數據進行計量分析

第三階段
一:數據管理
? 使用基礎SAS工具程序研究SAS數據庫
? SAS數據集的排序
? 有條件地執行SAS語句
? DATA數據步的附值語句
? 使用DATA數據步的選項和語言改變變量屬性
? 使用DATA數據步累積總數或分組總數
? 使用SAS函數方程處理,字符型變量,數值型變量和日期的數值型變量
? 使用SAS函數方程轉換變量類型(如字符型變量到數值型變量或相反
? 執行DO LOOPS循環處理
? 執行SAS數組處理
? 數據值合并與更新
? 一對多或多對一記錄與數據集處理
? SQL程序步
二:報表生成
? 使用PRINT程序步生成簡單報表
? 使用REPORT程序步生成復雜報表
? 使用SAS程序步產生匯總報表和頻率報表
? 使用SAS系統報表功能(如標簽、SAS固定格式、用戶創定格式、標題、腳注)提高報表質量
? ODS語句
三:程序錯誤處理
? 分辯和解決編程邏輯性錯誤
? 分辯和改正語法錯誤
? 研究和解決數據錯誤
四:設計與生成原文報表
? 選擇合適的SAS生成報表工具
? 怎樣組織好數據以達到報表生成簡單化
? 計算新列,分組總和及總和
? 控制報表外觀
? 在報表上加標題或注腳
? 在報表里數據圖標列疊加
? 使用TABULATE程序步生成一、二、三維表格
? 使用TABULATE程序步提交報表質量
? 使用TABULATE程序步計算百分比
? 使用DATA數據步的FILE和PUT語句生成簡單報表
? 使用SUMMARY程序步或MEANS程序步計算匯總統計數據
第四階段 SAS建模

第一部分

數據處理

1.數據采樣2.數據探索3.缺失值填充

第二部分

雙變量分析(一)

1.中心極限定理2.假設檢驗理論

第三部分

雙變量分析(二)

1.相關分析2.列聯表分析

第四部分

方差分析(一)

1.方差分析理論2.單因素方差分析

第五部分

方差分析(二)

多因素方差分析

第六部分

線性回歸分析(一)

1.線性回歸基本理論2.簡單線性回歸分析

第七部分

線性回歸分析(二)

多元線性回歸分析介紹及多元回歸建模的四種方法詳解

第八部分

線性回歸分析(三)

模型診斷和預測

第九部分

LOGISTIC回歸分析(一)

LOGISTIC回歸分析基本理論

第十部分

LOGISTIC回歸分析(二)

1.數據采樣2.缺失值填充

第十一部分

LOGISTIC回歸分析(三)

屬性變量壓縮

第十二部分

LOGISTIC回歸分析(四)

連續變量壓縮

第十三部分

LOGISTIC回歸分析(五)

LOGIT圖

第十四部分

LOGISTIC回歸分析(六)

模型開發

第十五部分

LOGISTIC回歸分析(七)

模型驗證

第十六部分

LOGISTIC回歸分析(八)

模型驗證

第十七部分

LOGISTIC回歸分析(九)

模型測試

第十八部分

LOGISTIC回歸分析(十)

三階段模型整合

第十九部分

聚類分析

兩步聚類法

第五階段 SAS數據挖掘
sas/data miner模塊,包括sas/data miner模塊的常用工具,對商業問題的界定、導入數據、數據探視、變量轉換、數據集設置、缺失值處理、各種預測、描述類分析算法、模型評估、顯示得分結果等。通過培訓使學員掌握使用sas的data miner(數據挖掘)模塊,能夠利用sas/data miner對一些常見的商業數據進行數據分析,挖掘出商業價值。
 
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.(2014年7月11)..............................................................................

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