課程名稱：建模分析師-SAS方向

課程類目：建模分析

課程類型：正式課

授課形式：視頻+面授

免費試聽：是

適合基礎：有一定基礎

上課人數：60

班級名稱：高級班

上課時間：周一到周日9-18點

開班時間：每月開課

課時數量：48

課程亮點

培訓中將SAS軟件實操與商業案例有效的結合，講授如何在實際工作中搭建數據挖掘環境，制定分類數據挖掘的標準流程，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。

學習目標

具備結合一個或多個軟件對海量數據進行勘探和挖掘的能力，可以將業務目標轉化為數據分析目標；統計之上你需要熟悉常用算法和數據結構，熟悉企業數據庫構架建設；同時能夠針對不同分析主體，可以熟練的進行維度分析，能夠從海量數據中搜集并提取信息。

課程內容

01章SAS編程基礎與數據訪問

01-01課程介紹與認證體系介紹

01-02數據管理系統構成

01-03SAS程序流與基本語法

01-04認識SAS數據和邏輯庫

01-05SAS數據集與數據讀取

01-06深入理解SAS數據類型

01-07數據步程序Data步

01-08過程步程序Proc步

01-09案例：用銀行信用卡交易數據

02章數據管理與操縱

01-01數據復雜處理方法

01-02數據驗證與數據清洗

01-03創建變量、數據轉換

01-04匯總數據、數據循環處理

01-05合并SAS數據集、重組數據集

01-06案例：零售業銷售數據

03章SQL過程與SAS宏語句

01-01SQL單表與連接查詢

01-02橫向連接表、子查詢

01-03集 合操作、數據字典、Data MERGE語句與SQL區別

01-04宏編譯器的運行機制

01-05宏變量與宏

04章宏的流程語句與信息交換

01-01定義宏和定義宏參數

01-02宏中的分支流程語句

01-03宏中的循環流程語句

01-04SQL和宏的信息交換

01-05宏的運用實例及練習

05章數據挖掘方法與案例

01-01熟悉SAS EM環境

01-02決策樹算法

01-03回歸分析與缺失值處理

01-04變量壓縮與邏輯回歸基礎

01-05數據驅動的風險管理

01-06信用卡違約預測模型案例流程

01-06模型評估方法

06章模型管理與模型評估

01-01神經網絡與其他模型

01-02模型評估方法

01-03建模準備與變量粗篩

01-04數據清洗方法

01-05變量壓縮與調整變量

01-06邏輯回歸基礎

01-07聚類分析方法

01-08關聯規則與產品推薦

01-08數據挖掘方法選擇與數據挖掘的誤區