使用SAS做数据挖掘强在哪

Posted 经管之家

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用SAS做数据挖掘强在哪相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

市面上做数据挖掘的工具非常多,Python 、r、modeler,可谓是百花齐放百家争鸣,那么有什么理由让我们选择学习SAS 呢?


第一个理由,常用,名气大。这就好像同样是五百强企业,你说微软,大家会“哇!好厉害”,星星眼崇拜ing。然后你说某某集团(名字隐去,免得拉仇恨),大家会“恩?是民企么?”,瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。


第二个理由,持续性强。SAS这个软件,本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS,其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块,我们平时用的最多的是Base SAS, 最多加上SAS/Graph,SAS/Stat。做挖掘会用SAS EG和SAS EM。其他还有一大堆,我都记不住。所以一旦开始学

SAS,基本上等于你可以慢慢一直学下去。只要愿意,永远学不完。当然R也是如此,会有源源不断的包,保证你“活到老学到老”。


第三个理由,接口很好。SAS作为老牌的统计学软件,一直处于一个比较高的地位。当然,也一直有一个很高的价格。最神奇的是,他的收费方式是租金制,每年要收续租费。在一众“一次付费,终身免费”,甚至有的还“终身免费”升级的软件中,绝对是独树一帜。而如此有个性的软件,在接口上却还是很开放的,大部分主流数据库接口和主流数据类语言都可以兼容。比如,我们之前提到的SAS下面的SQL模块,绝对是已经学会SQL的小伙伴们的福音。


第四个理由,应用场景丰富。SAS几乎可以应用在一切的商业数据分析与挖掘场景,SAS的营业额即使是在金融危机时也只是稍有下滑,原因就是它服务的客户都是像银行,医药,电信,保险,政府等有钱人。

 

SAS作为世界知名大数据分析产品,只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO还是政府部门,SAS的覆盖率,都是完全不可被替代的。同时SAS系统具有使用灵活方便、功能齐全、编程能力强且简单易学、数据处理和统计分析融为一体、扩展性和适用性强及应用面广等优点。

 

CDA数据分析师结合国内外行业领先师资力量和企业一同精心设计了SAS数据分析和数据挖掘的系列课程,以大型商业软件SAS为工具,通过丰富、实际的教学内容,帮你为进行数据分析师工作做好准备,案例涉及银行、电信、零售等行业。如下图为课程使用案例,使用SAS覆盖信用风险违约预测模型建立与部署全流程。



一、课程安排


上海面授&远程:2017年8.05~8.06 8.12~8.13  8.19~8.20(周末)

课程价格:现场班5900元 远程班4400元

授课安排:

 (1) 授课方式:周末培训,视频赠送,中文多媒体互动式授课方式

 (2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)

 (3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。

 

二、报名流程


1.在线填写报名信息(扫描二维码报名)

官网端:


微信端:

2.给予反馈,确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图


三、课程大纲


第一阶段:编程基础与数据访问

1.课程介绍与认证体系介绍

2.数据处理系统构成

3.SAS程序流与基本语法

4.认识SAS数据和逻辑库

5.SAS数据集与数据读取

6.深入理解SAS数据类型

7.数据步程序Data步

8.过程步程序Proc步

a.案例:用银行信用卡交易数据

 

第二阶段:数据管理与操纵

1.数据复杂处理方法

2.数据验证与清洗

3.创建变量、数据转换

4.汇总数据、数据循环处理

5.合并SAS数据集、重组数据集

a.案例:零售业销售数据

 

第三阶段:SQL过程与SAS宏

1.SQL单表与连接查询

2.横向连接表、子查询

3.集合操作、数据字典、Data MERGE语句与SQL区别

4.宏编译器的运行机制

5.宏变量与宏

6.通过Data和sql步创建宏变量

7.宏变量函数

 

第四阶段:宏的流程语句与信息交换

1.定义宏和定义宏参数

2.宏中的分支流程语句

3.宏中的循环流程语句

4.SQL和宏的信息交换

5.宏的运用实例及练习

 

第五阶段:数据挖掘方法与案例

1.熟悉SAS EM环境

2.决策树算法

3.回归分析与缺失值处理

4.变量压缩与逻辑回归基础

5.数据驱动的风险管理

6.信用卡违约预测模型案例流程

7.模型评估方法

 

第六阶段:模型管理与模型评估

1.神经网络与其他模型

2.模型评估方法

3.建模准备与变量粗筛

4.数据清洗方法

5.变量压缩与调整变量

6.逻辑回归基础

7.聚类分析方法

8.关联规则与产品推荐

9.数据挖掘方法选择与数据挖掘的误区

 

四、课程讲师


徐刚

CDA数据分析师讲师/数据分析总监


具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景,上海某金融机构数据分析部门高级数据总监,具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验,曾就职零售企业、咨询公司等,独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。

 

陈春宝

CDA数据分析师讲师/上海交通大学工业工程博士/经济学硕士


曾经担任 MSA 咨询顾问、交通银行信用卡中心的数据分析经理、上海交通大学工程硕士企业导师。在 SCI&EI 索引期刊发表论文 10 余篇。在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解,擅长诊断各类业务问题,应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案,并帮助业务部门有效的实施。

 

五、课程优惠


1.全日制学生及CDA LEVEL 老学员8优惠(需提供学生证明);
2.
同一公司三人及以上报名9优惠,五人及以上8优惠;
3.CDA LEVEL
等级资格证书持有者立省1000
4.
同时报名参加LEVEL和LEVEL享受8优惠;

 

六、联系我们


手机:18511302788(王老师)QQ:2315561922

邮箱:wangzhenda@pinggu.org

—— Join Learn!


以上是关于使用SAS做数据挖掘强在哪的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

RocketMQ存储设计到底强在哪?

阿里云的PolarDB要开源了?这个数据库到底强在哪?

打破联接壁垒,华为云IoT到底强在哪

微电子专业 | 哪所大学芯片最强?强在哪?(深度盘点)

打破联接壁垒,华为云IoT到底强在哪

吊打MySQL,MariaDB到底强在哪?