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       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。
   上课时间和地点
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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   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
 

使用SAS Enterprise Miner进行应用分析 (AAEM61)培训
课程大纲：
简介
SAS Enterprise Miner简介
访问并探索已准备数据
创建SAS Enterprise Miner项目，库和图表
定义数据源
探索数据源
介绍使用决策树生成预测模型
生成决策树
优化复杂决策树
了解其他诊断工具（自学）
手工调整决策树生长选项（自学）
介绍使用回归生成预测模型
选择回归输入
优化复杂回归
解释回归模型
转换输入
分类输入
多项式回归（自学）
使用神经网络和其他模型工具介绍预测模型
神经网络模型介绍
输入选择
停止训练
其他模型工具（自学）
模型评估
模型拟合统计
统计图形
调整独立采样
利润矩阵
模型实现
内部评分数据集
评分代码模型
模式发现介绍
聚类分析
市场购物篮分析（自学）
专题
嵌入模型
变量选择
合并输入分类变量
替代模型
案例研究
银行客户交易细分
对Web服务数据进行关联分析
创建一个基于客户贷款数据的简易信用风险模型
预测性高校招生管理
注意事项：
必备条件:
     参加本课程前，你应该熟悉微软视窗和基于视窗系统的软件。此外，你应该至少对基本统计和回归模型有基础的了解。SAS软件的使用经验对学习本课程有益但不是必需的。。
 
 


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