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SAS语言教程及其应用课程培训班

班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)

坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。

开课时间和上课地点

上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【广州分部】：广粮大厦【西安分部】：协同大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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实验设备和授课方式

　    ☆资深工程师授课

        ☆外地学员：代理安排食宿（需提前预定） ☆注重质量 ☆边部分边练
        ☆合格学员免费推荐工作
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质量保障

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲

第一阶段

A. 回归分析：包括:直线回归多元线性回归 Logistic回归
	B. 定量资料的统计分析：包括:模型对数正态分布定量指标描述
	C. 现代时间序列分析：包括: 数学模型分析方法分析步骤
	D.t检验：单样本t检验配对设计资料t检验配对t检验分析
	E. 经济计量分析
	F. 方差分析完全随机设计资料方差分析析因设计资料的方差分析

第二阶段

（1）部分授菜单式模块包括insight数据探测模块，assist助手模块，analyst分析家模块，enterprise?miner数据挖掘模块。
（2）部分授编程式模块主要包括base基础模块，涉及stat统计模块和ets时间序列模块中的部分内容。?

第一部分	课程介绍、不同数据类型介绍、sas系统介绍， sas模块介绍
第二部分	sas系统的安装，sas运行环境的界面部分解，sas编程第1例
第三部分	insight模块：数据探索，菜单化的变量分布、回归、多元统计分析
第四部分	sas编程的基本语法
第五部分	建立sas数据集的5种方法；使用sas导入和导出数据，sas数据和其他格式数据的交互
第六部分	analyst模块
第七部分	sas编程两步结构之数据步(data?步)语法详解
第八部分	assist模块
第九部分	sas编程两步结构之过程步(proc?步)语法详解
第十部分	使用sas制作统计分析报表
第十一部分	使用stat模块进行统计分析介绍
第十二部分	sas中的宏语言
第十三部分	enterprise?miner?数据挖掘模块
第十四部分	使用ets模块对面板数据进行计量分析

第三阶段

一:数据管理

? 使用基础SAS工具程序研究SAS数据库

? SAS数据集的排序

? 有条件地执行SAS语句

? DATA数据步的附值语句

? 使用DATA数据步的选项和语言改变变量属性

? 使用DATA数据步累积总数或分组总数

? 使用SAS函数方程处理，字符型变量，数值型变量和日期的数值型变量

? 使用SAS函数方程转换变量类型（如字符型变量到数值型变量或相反

? 执行DO LOOPS循环处理

? 执行SAS数组处理

? 数据值合并与更新

? 一对多或多对一记录与数据集处理

? SQL程序步

二:报表生成

? 使用PRINT程序步生成简单报表

? 使用REPORT程序步生成复杂报表

? 使用SAS程序步产生汇总报表和频率报表

? 使用SAS系统报表功能（如标签、SAS固定格式、用户创定格式、标题、脚注）提高报表质量

? ODS语句

三:程序错误处理

? 分辩和解决编程逻辑性错误

? 分辩和改正语法错误

? 研究和解决数据错误

四:设计与生成原文报表

? 选择合适的SAS生成报表工具

? 怎样组织好数据以达到报表生成简单化

? 计算新列，分组总和及总和

? 控制报表外观

? 在报表上加标题或注脚

? 在报表里数据图标列叠加

? 使用TABULATE程序步生成一、二、三维表格

? 使用TABULATE程序步提交报表质量

? 使用TABULATE程序步计算百分比

? 使用DATA数据步的FILE和PUT语句生成简单报表

? 使用SUMMARY程序步或MEANS程序步计算汇总统计数据

第四阶段 SAS建模

第一部分	数据处理	1.数据采样2.数据探索3.缺失值填充
第二部分	双变量分析(一)	1.中心极限定理2.假设检验理论
第三部分	双变量分析(二)	1.相关分析2.列联表分析
第四部分	方差分析(一)	1.方差分析理论2.单因素方差分析
第五部分	方差分析(二)	多因素方差分析
第六部分	线性回归分析(一)	1.线性回归基本理论2.简单线性回归分析
第七部分	线性回归分析(二)	多元线性回归分析介绍及多元回归建模的四种方法详解
第八部分	线性回归分析（三）	模型诊断和预测
第九部分	LOGISTIC回归分析(一)	LOGISTIC回归分析基本理论
第十部分	LOGISTIC回归分析(二)	1.数据采样2.缺失值填充
第十一部分	LOGISTIC回归分析(三)	属性变量压缩
第十二部分	LOGISTIC回归分析(四)	连续变量压缩
第十三部分	LOGISTIC回归分析(五)	LOGIT图
第十四部分	LOGISTIC回归分析(六)	模型开发
第十五部分	LOGISTIC回归分析(七)	模型验证
第十六部分	LOGISTIC回归分析(八)	模型验证
第十七部分	LOGISTIC回归分析(九)	模型测试
第十八部分	LOGISTIC回归分析(十)	三阶段模型整合
第十九部分	聚类分析	两步聚类法

第五阶段 SAS数据挖掘

sas/data miner模块，包括sas/data miner模块的常用工具，对商业问题的界定、导入数据、数据探视、变量转换、数据集设置、缺失值处理、各种预测、描述类分析算法、模型评估、显示得分结果等。通过培训使学员掌握使用sas的data miner（数据挖掘）模块，能够利用sas/data miner对一些常见的商业数据进行数据分析，挖掘出商业价值。