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课程培训
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苏州SAS数据统计分析培训课程,sas培训与咨询
SAS数据统计分析培训课程
培训大纲：
一、 SAS总体概览 1.1 课程介绍（点击直接观看）
1.2 SAS系统介绍
1.3 SAS 模块介绍
1.4 SAS界面讲解
二、 SAS 数据集 2.1 SAS数据集与逻辑库
2.2 直接创建数据：手动创建
2.3 间接获取数据：访问本地文件与数据库
三、 SAS 语法 3.1 基本概念
3.2 语法规则
3.3 语法错误诊断与修正
四、 SAS编程之data步——数据预分析 案例1：如何管理数据集
案例2：数据格式的排列组合
案例3：数据的纵向汇总
案例4：条件语句的设置
五、SAS编程之proc步——统计描述 5.1 平均数和标准差的意义
5.2 正态分布有多重要
5.3 数据标准化变换
5.4 缺失值填补
六、 编程之proc步——统计推断 6.1 差异性分析
——假设检验原理
——t检验：判断组间差异
——方差分析：判断多组间差异
——协方差分析：存在协变量的群组差异
6.2 相关性分析
——散点图提供了变量间的关系模式
——变量关系的基础：pearson、spearman相关系数
——偏相关分析
——多变量相关性：典型相关
6.3 线性回归分析
6.4 稳健的logistics回归
预分析：卡方独立性检验
构建模型与模型诊断、修正
自变量筛选与多模型评估：roc曲线
自变量的筛选：逐步回归
何谓稳健？
6.5 poisson 回归
6.6 稳健回归
6.7 主成分分析
6.8 对应分析
预分析：频数、交叉表与卡方
一元对应分析：行为与选择的对应特征
多元对应分析：维度的意义
6.9 联合分析
七、数据挖掘（SAS/EM） 统计模型与数据挖掘的区别：数据量、数据精确度、时间、关注点
构建预测模型：购买倾向分析：基于回归、决策树、神经网络模型的预测
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