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        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(yè)機會。

SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析培訓大綱

一、 SAS總體概覽

1.1 課程介紹（點擊直接觀看）

1.2 SAS系統(tǒng)介紹

1.3 SAS 模塊介紹

1.4 SAS界面講解

二、 SAS 數(shù)據(jù)集

2.1 SAS數(shù)據(jù)集與邏輯庫

2.2 直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)：手動創(chuàng)建

2.3 間接獲取數(shù)據(jù)：訪問本地文件與數(shù)據(jù)庫

三、 SAS 語法

3.1 基本概念

3.2 語法規(guī)則

3.3 語法錯誤診斷與修正

四、 SAS編程之data步——數(shù)據(jù)預分析

案例1：如何管理數(shù)據(jù)集

案例2：數(shù)據(jù)格式的排列組合

案例3：數(shù)據(jù)的縱向匯總

案例4：條件語句的設置

五、SAS編程之proc步——統(tǒng)計描述

5.1 平均數(shù)和標準差的意義

5.2 正態(tài)分布有多重要

5.3 數(shù)據(jù)標準化變換

5.4 缺失值填補

六、 編程之proc步——統(tǒng)計推斷

6.1 差異性分析

假設檢驗原理

t檢驗：判斷組間差異

方差分析：判斷多組間差異

協(xié)方差分析：存在協(xié)變量的群組差異

6.2 相關性分析

散點圖提供了變量間的關系模式

變量關系的基礎：pearson、spearman相關系數(shù)

偏相關分析

多變量相關性：典型相關

6.3 線性回歸分析

6.4 穩(wěn)健的logistics回歸

預分析：卡方獨立性檢驗

構建模型與模型診斷、修正

自變量篩選與多模型評估：roc曲線

自變量的篩選：逐步回歸

何謂穩(wěn)健？

6.5 poisson 回歸

6.6 穩(wěn)健回歸

6.7 主成分分析

6.8 對應分析

預分析：頻數(shù)、交叉表與卡方

一元對應分析：行為與選擇的對應特征

多元對應分析：維度的意義

6.9 聯(lián)合分析

七、數(shù)據(jù)挖掘（SAS/EM）

統(tǒng)計模型與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)精確度、時間、關注點

構建預測模型：購買傾向分析：基于回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測