| SAS语言教程及其应用课程培训班 |
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保证培训质量，精品小班，注重实践。 |
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开课时间和上课地点 |
上课地点：【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 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【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 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：SAS语言教程及其应用课程培训班：2020年6月15日 |
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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 |
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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,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
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课程大纲 |
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第一阶段 |
A. 回归分析 ：包括:直线回归 多元线性回 归 Logistic回归 |
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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 |
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C. 现代时间序列分析：包括: 数学模型 分析方法 分析步骤 |
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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 |
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E. 经济计量分析 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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。 |
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总部李老师