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建模分析师-SAS方向
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课程级别
入门级
培训周期
一周以内
培训时间
全日制
课程价格
询价
上课地址
北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B3018
课程详情

  

一、课程亮点:

  培训中将SAS软件实操与商业案例有效的结合,讲授如何在实际工作中搭建数据挖掘环境,制定分类数据挖掘的标准流程,让学员胜任的数据挖掘运用场景。

  二、学习目标:

  具备结合一个或多个软件对海量数据进行勘探和挖掘的能力,可以将业务目标转化为数据分析目标;统计之上你需要熟悉常用算法和数据结构,熟悉企业数据库构架建设;同时能够针对不同分析主体,可以熟练的进行维度分析,能够从海量数据中搜集并提取信息。

  三、课程内容:

  01章SAS编程基础与数据访问

  01-01课程介绍与认证体系介绍

  01-02数据管理系统构成

  01-03SAS程序流与基本语法

  01-04认识SAS数据和逻辑库

  01-05SAS数据集与数据读取

  01-06深入理解SAS数据类型

  01-07数据步程序Data步

  01-08过程步程序Proc步

  01-09案例:用银行信用卡数据

  02章数据管理与操纵

  01-01数据复杂处理方法

  01-02数据验证与数据清洗

  01-03创建变量、数据转换

  01-04汇总数据、数据循环处理

  01-05合并SAS数据集、重组数据集

  01-06案例:零售业销售数据

  03章SQL过程与SAS宏语句

  01-01SQL单表与连接查询

  01-02横向连接表、子查询

  01-03集合操作、数据字典、Data MERGE语句与SQL区别

  01-04宏编译器的运行机制

  01-05宏变量与宏

  04章宏的流程语句与信息交换

  01-01定义宏和定义宏参数

  01-02宏中的分支流程语句

  01-03宏中的循环流程语句

  01-04SQL和宏的信息交换

  01-05宏的运用实例及练习

  05章数据挖掘方法与案例

  01-01熟悉SAS EM环境

  01-02决策树算法

  01-03回归分析与缺失值处理

  01-04变量压缩与逻辑回归基础

  01-05数据驱动的风险管理

  01-06信用卡违约预测模型案例流程

  01-06模型评估方法

  06章模型管理与模型评估

  01-01神经网络与其他模型

  01-02模型评估方法

  01-03建模准备与变量粗筛

  01-04数据清洗方法

  01-05变量压缩与调整变量

  01-06逻辑回归基础

  01-07聚类分析方法

  01-08关联规则与产品

  01-08数据挖掘方法选择与数据挖掘的误区


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