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曙海教學(xué)優(yōu)勢
本課程，秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,老師將會與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
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SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)大綱：
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一、 SAS總體概覽
?1.1 課程介紹（點(diǎn)擊直接觀看）
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1.2 SAS系統(tǒng)介紹
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1.3 SAS 模塊介紹
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1.4 SAS界面講解
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二、 SAS 數(shù)據(jù)集
2.1 SAS數(shù)據(jù)集與邏輯庫
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2.2 直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)：手動創(chuàng)建
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2.3 間接獲取數(shù)據(jù)：訪問本地文件與數(shù)據(jù)庫
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三、 SAS 語法
3.1 基本概念
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3.2 語法規(guī)則
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3.3 語法錯誤診斷與修正
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四、 SAS編程之data步——數(shù)據(jù)預(yù)分析
案例1：如何管理數(shù)據(jù)集
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案例2：數(shù)據(jù)格式的排列組合
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案例3：數(shù)據(jù)的縱向匯總
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案例4：條件語句的設(shè)置
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五、SAS編程之proc步——統(tǒng)計(jì)描述
5.1 平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的意義
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5.2 正態(tài)分布有多重要
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5.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變換
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5.4 缺失值填補(bǔ)
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六、 編程之proc步——統(tǒng)計(jì)推斷
6.1 差異性分析
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——假設(shè)檢驗(yàn)原理
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——t檢驗(yàn)：判斷組間差異
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——方差分析：判斷多組間差異
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——協(xié)方差分析：存在協(xié)變量的群組差異
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6.2 相關(guān)性分析
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——散點(diǎn)圖提供了變量間的關(guān)系模式
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——變量關(guān)系的基礎(chǔ)：pearson、spearman相關(guān)系數(shù)
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——偏相關(guān)分析
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——多變量相關(guān)性：典型相關(guān)
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6.3 線性回歸分析
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6.4 穩(wěn)健的logistics回歸
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預(yù)分析：卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)
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構(gòu)建模型與模型診斷、修正
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自變量篩選與多模型評估：roc曲線
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自變量的篩選：逐步回歸
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何謂穩(wěn)?。?/font>
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6.5 poisson 回歸
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6.6 穩(wěn)健回歸
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6.7 主成分分析
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6.8 對應(yīng)分析
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預(yù)分析：頻數(shù)、交叉表與卡方
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一元對應(yīng)分析：行為與選擇的對應(yīng)特征
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多元對應(yīng)分析：維度的意義
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6.9 聯(lián)合分析
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七、數(shù)據(jù)挖掘（SAS/EM）
統(tǒng)計(jì)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(guān)注點(diǎn)
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構(gòu)建預(yù)測模型：購買傾向分析：基于回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測
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