SAS軟件技術培訓

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【課程大綱】
第一部分：SAS基礎
1、 SAS簡介和構成
2、 SAS的主要模塊和功能
3、 SAS的四種運行模式
? 窗口環境模式
? 非交互模式
? 交互式運行模式
? 批處理模式
4、 掌握SAS的基本數據結構和數據對象
? 邏輯庫、邏輯引擎、數據集、數據文件、視圖
5、 SAS基本程序結構
? 數據步（DATA STEP）
? 過程步（PROC STEP）
6、 SAS基本語言介紹
7、 數據集的操作
? 從文本文件獲取
? 從外部數據庫獲取
? 數據集導出到外部文件
? 讀取、瀏覽、編輯數據集
? 創建、編輯、修改、刪除
8、 對多個數據集的操作
? 橫向合并
? 縱向串接
9、 SAS SQL語言
10、 SAS宏語言
案例：演練SAS編程語句

第二部分：數據可視化處理
1、 數據報表輸出
? 基本報表
? 高級報表
2、 統計圖形
? GCHART過程
? GPLOT過程
? CAPABILITY過程
3、 各種圖形的畫法
? 柱狀圖/條形圖
? 餅圖
? 折線圖
? 散點圖/氣泡圖
4、 繪圖的美化技巧
案例：用SAS作圖來實現產品銷量分析

第三部分：數據統計分析
1、 描述性統計分析
? 集中程序
? 離散程序
? 分布形態
2、 參數估計與假設檢驗
? 單樣本均值T檢驗
? 獨立兩樣本均值T檢驗
? 配對兩樣本均值T檢驗
3、 非參數檢驗文件操作處理
? 單樣本
? 獨立兩樣本
? 配對兩樣本
4、 影響因素分析
? 相關分析：原理、公式、應用
? 方差分析：原理、公式、應用
? 卡方分析：原理、公式、應用
? 主成分分析/因子分析：降維
案例：掌握常用的過程對數據進行分析

第四部分：數據挖掘基礎
1、 數據挖掘概述
2、 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
? 商業理解
? 數據準備
? 數據理解
? 模型建立
? 模型評估
? 模型應用
3、 數據挖掘常用任務與算法

第五部分：聚類分析（客戶細分）實戰
1、 客戶細分常用方法
2、 聚類分析（Clustering）
? 聚類方法原理介紹及適用場景
? 常用聚類分析算法
? 聚類算法的評價
案例：使用FASTCLUS實現K均值聚類
案例：使用CLUSTER實現層次聚類法
3、 判別分析
? 判別分析法原理
? 判別分析常見方法：距離判別、Bayes判別、Fisher判別
案例：使用DISCRIM、CANDISC、STEPDISC實現判別分析
4、 RFM模型分析
? RFM模型，更深入了解你的客戶價值
? RFM模型與市場策略
案例：航空公司客戶價值分析

第六部分：數值預測模型實戰
1、 常用數值預測的模型
? 通用預測模型：回歸模型
? 季節性預測模型：相加、相乘模型
? 新產品預測模型：珀爾曲線與龔鉑茲曲線
2、 回歸分析概念
3、 常見回歸分析類別
4、 回歸分析檢驗
? 模型的顯著性檢驗
? 回歸系數的顯著性檢驗
? 殘差檢驗
? 擬合程度
? 共線性診斷
案例：回歸分析

第七部分：分類預測模型實戰
1、 常見分類預測的模型與算法
2、 如何評估分類預測模型的質量
? 查準率
? 查全率
? ROC曲線
3、 邏輯回歸分析模型
? 邏輯回歸的原理
? 邏輯回歸建模的步驟
? 邏輯回歸結果解讀
4、 時間序列分析
案例：用LOGISTIC過程實現銀行貸款違約預測

第八部分：SAS優化建模
1、 優化模型的基本概念
2、 優化建模的步驟
3、 線性規劃問題
案例：使用OPTMODEL建立線性規劃模型

第九部分：SAS智能平臺構建及行業解決方案
1、 構建SAS解決方案平臺
2、 平臺的體系架構設計
3、 實現SAS應用服務器集群
4、 平臺的安全管理