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上海_5月31日_SPSS数据分析与挖掘实战案例班——张文彤 钟云飞
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Excel高效数据分析之道——韩小良
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【北京_12月30日_SAS金融培训】SAS 金融投资应用与实战
【北京_1月18日_R论文培训】学术论文写作与R实践
AMOS培训】AMOS论文攻略—张伟豪
【上海_8月16日_R培训】R语言初中级实战应用培训----肖凯
【北京_1月11日_SAS培训】SAS数据统计分析师培训
【北京_12月14日_SPSS培训】数据统计分析师认证培训
【上海_R培训】R经典案例应用班—方匡南
网络舆情分析师研修班
SAS统计分析现场培训——胡良平主讲
【名师系列】【SPSS/EXCEL/R/Matlab】
春季名师培训课堂
《项目数据分析师认证培训》@北京
当前选择: 【北京_5月24日_SAS EG培训】SAS业务分析师权威认证 
主讲教师: 常老师 
学费: 4200 
上课时间: 2014-5-24 
上课地点: 北京,人民大学 
报名开始时间: 2014-1-1 
报名结束时间: 2014-5-23 
详细说明:

 

商业数据分析领域,企业数据分析业务人员必备工具,易上手,功能强于SPSS

培训分为【基础班】及【提升班】

可申请国家工信部“SAS业务分析师中高级认证证书。

报名即送SAS base&EM精品视频。



◆什么是SAS EG
SASEG全称是“SAS Enterprise Guide”,是图形化用户操作界面,功能函盖SAS BASE和SAS STAT全部模块,并可编成调用全部SAS过程。具有上手快,功能强大等特征。SASEG的目标用户是大中型企业的中度数据用户,该软件的是从学院派走向真正商业大数据分析的桥梁。目前各大高校、金融机构、大型企业、政府和咨询多以购买该软件。该软件是工作、研究的得力助手,也为求职增加不少的砝码。本课程是源于多年金融行业工作和企业数据分析内训工作的总结。所授内容追求简洁实用,辅以统计分析的助记法,帮助学员快速搭建进行实际数据分析的框架,驾向运用开发大数据的高速公路。

◆课程介绍
数据分析是目的导向的,衡量分析结果的好坏有两个标准,分别是正确性与精确性。统计知识只能满足精确性的需要,而获取正确的结论只能正确的分析思路和步骤得以保证。本课程是数据分析的入门课程,以数据挖掘方法论为主线,培养学员正确的分析思路与合理的选择统计模型。课程设计以SAS公司的SEMMA数据分析步骤为主线,分别教授描述性统计、数据可视化、回归分析(普通线形模型、广义线形模型和一般模型)、多元统计模型初步和数据分析设计。
详细介绍:http://bbs.pinggu.org/thread-2809340-1-1.html

◆讲师介绍
      
常国珍,现就读于北大光华管理学院,会计系。主要研究领域是宏观不确定性、企业风险管理与信用风险管理。拥有9年SAS数据统计工作经验,11年ORACLE数据库使用经验,2年数据挖掘平台建设经验;熟悉银行IT系统环境,尤其是评级器系统,从事过银行数据集市和数据挖掘平台的构建工作。曾就职于亚信科技(中国)有限公司市场部、方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。目前为SAS公司数据挖掘与统计分析课程的兼职讲师,培训客户包括人行征信、民生银行、光大银行、中信银行、江苏银行、泰康保险等金融或大型国企。

      王理春,目前就职于方正国际金融事业部,在国家开发银行做数据挖掘。曾就职于亚信联创。参与过浙江移 动客户离网分析项目、浙江移动集团用户真实度数据分析项目、债券定价模型开发、国家开发银行数据挖掘 点梳理项目。主持过国家开发银行模型实验室建设与实施,对公客户不按时还款分析项目。
本人擅长在行为学研究框架之下构造数据挖掘模型,并在数据挖掘理论指导之下开发数据集市。相信与有志 于从事电信、银行、券商和基金数据分析的人士有较多的共同语言。


◆课程大纲

  

基础班

  
  5月24-25日
 
  

第一天上午

  
  第1章:入门指导
  1.1 SAS Enterprise Guide介绍
  1.2 课程方案
  第2章:在项目中使用数据
  2.1理解SAS数据集的定义
  2.1导入其他格式的数据文件
  2.3通过 SAS逻辑库访问数据
 
  

第一天下午

  
  第3章:任务入门
  3.1 任务和向导简介
  3.2 创建Listing报表
  3.3 在任务中过滤数据
  3.4 创建频数报表和汇总统计量
  3.5 作图    (柱、饼和地图)
  3.6 创建HTML,PDF和RTF输出(自学)
  第4章:生成汇总统计量
  4.1 生成汇总统计量
  4.2 用汇总表任务生成汇总报表
  4.3 创建和应用自定义格式(自学)
  第5章:使用“数据”菜单栏
  5.1 数据任务介绍
  5.2 追加表
  5.3 拆分列
  5.4 转置与数据重组
  5.5 随机抽样
  5.6 秩过程
 
  

第二天上午

  
  第6章:创建简单查询
  6.1 数据查询简介
  6.2 数据过滤与排序
  6.3 用表达式创建新列
  6.4 在查询中对数据分组和汇总
  6.5 连接表
  6.6 连接包含不匹配的列
  6.7 对列重编码(自学)
  第7章:使用函数
  7.1 简介
  7.2 字符变量处理
  7.3 数值变量处理
  7.4 变量类型转换
  第8章:CASE逻辑(自学)
  8.1 重新编码值
  8.2 使用替代条件
  8.3 写CASE表达式
  8.4 写嵌套CASE表达式
 
  

第二天下午

  
  第9章:在任务和查询中运行提示
  9.1 项目中运用提示
  9.2 在任务中创建和使用提示
  9.3 在查询中创建和使用提示
  第10章:自定义和组织输出结果(自学)
  10.1 创建HTML、PDF和RTF输出结果
  10.2 创建和应用自定义格式
  10.3 更新流程
  10.4 合并结果
  10.5 自定义输出样式
  第11章:创建和提交SAS程序(自学)
  第12章:精美制图(自学)
  12.1 ODS制图介绍
  12.2 GTL模板语言
 
  

提升班

  
  5月31-6月1日
 
  

第三天上午

  
  第13章:假设检验
  13.1 统计推断基本概念
  13.2 数据分析流程介绍
  13.3 探索变量的分布
  13.4 置信区间
  13.5 假设检验
  第14章:方差分析
  14.1 双样本T检验
  14.2 单变量方差分析
  14.3 双变量方差分析
 
  

第三天下午

  
  第15章:线形回归
  15.1 简单线形回归
  15.2 多元线形回归
  15.3 模型构建和解释
  第16章:线形回归模型诊断
  16.1 检验残差项
  16.2 检验强影响点
  16.3 检验共线形
 
  

第四天上午

  
  第17章:分类变量分析
  17.1 对分类变量进行描述
  17.2 检验两分类变量之间的相关性
  17.3 逻辑回归介绍
  17.4 模型选择
  第18章:模型评估
  18.1 混淆矩阵
  18.2 ROC曲线
 
  

第四天下午

  
  第19章:变量维度降维
  19.1 主成分分析
  19.2 因子分析
  第20章:样本维度降维(自学)
  20.1 分层聚类法
  20.2 K-Means快速聚类法
  第21章:分类模型综合案例(逻辑回归在促销中的运用)
  21.1 数据挖掘流程介绍
  21.2 数据分箱与自变量粗筛(卡方与决策树)
  21.3 单变量数据质量探索(错误编码与缺失值)
  21.4 单变量数据分布探索(异常值与偏度)
  21.5 自变量重编码与缺失值填补
  21.6 连续自变量之间相关关系探索(避免强相关)
  21.7 经验Logit曲线与自变量放入模型中的函数形式设置
  21.8 模型预测与分割点设置
 
  

第五天上午

  
  第21章:样本维度降维(自学)
  21.1 分层聚类法
  21.2 K-Means快速聚类法
  第22章:生存分析
  22.1 数据删失展示
  22.2 生存曲线分析法
  22.3 COX比例风险模型
 
  

第五天下午

  
  专题一:商业智能(BI)系统体系介绍
  专题二:电信企业用户流失模型真实案例
 

◆培训目标
      要求掌握的技术如下:
   (1)能根据实际问题熟练地掌握SASEG导入与导出数据的功能。
   (2)掌握数据预处理的基本过程,掌握数据探索的基本方法,尤其是通过图形探索变量间的关系。同时需学会使用软件侦察异常值、缺失值探索变量分布的能力。
   (3)学员需具备处理实际问题的基本统计分析能力,具体包括T检验、方差分析、卡方分析、相关分析、回归分析。
   (4)可以根据数据特点生成精美的统计报表。
   (5)学员需要掌握运用SASEG程序的基本技巧。
   (6)能根据实际问题熟练地掌握用SASEG构建精细分类模型的能力。
   (7)掌握编写编写SAS脚本实现丰富的图表功能。
   (8)掌握通过统计模型检验、评估和优化的基本技能。
   (9)掌握实际数据挖掘中的建模流程。

◆培训对象
  (1)从事企业分析及相关工作的业务人员;
  (2)需要进行简单统计分析的高校、科研院所的科技工作者;
  (3)希望到金融机构和大型企业的在校生、在职人员。
  (4)从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员;
  (5)需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者;
  (6)打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。

◆配套视频课程(全程额外福利)
SAS EM数据挖掘模块
1、数据挖掘分析流程与EM介绍
2、分类模型之一:决策树
3、分类模型之二:线形回归
4、分类模型之三:神经网络
5、模式发现模型之一:聚类分析
6、模式发现模型之二:关联分析

SAS编程部分:
1、数据引入、编程基础

2、Data步数据操作
2.1 认识SAS数据集
2.2 读取SAS 数据集
2.3 读取带分隔符的原始数据文件
2.4 数据验证与清洗
2.5 数据处理
2.6 合并SAS数据集
2.7 控制输入和输出
2.8 汇总数据
2.9 数据转换
2.10 数据循环处理

3、宏变量与宏
3.1 宏变量
3.2 通过Data和sql步创建宏变量
3.3 宏变量函数
3.4 定义宏
3.5 定义宏参数
3.6 宏中的分支流程语句
3.7 宏中的循环流程语句

4、PROC SQL
4.1 结构化查询语言(SQL)简介
4.2 基本查询
4.3 汇总数据
4.4 非关联子查询
4.5 SQL 连接
4.6 PROC SQL的其它特征
4.7 使用LIBNAME访问数据库数据

5、ROC 过程简介
5.1 增强型报表
5.2 创建汇总报表
5.3 使用SASGRAPH作图
5.4 重组数据集
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
◆具体安排
SAS EG课程 时间 地点 价格
基础班

5月24-25日(周末)

北京

1700元
提升班 5月31,6月1(周末) 北京 1900元
全程班 5月24,25 , 31,1(周末) 北京 3200元

工信部“SAS业务分析师”证书申请费用
基础班:中级,300元
提升班:高级,400元
(以上皆自愿申请)


◆优惠条件
1.全日制在读本科研究生8折优惠
2.现场班老学员可享受9折优惠
3.三人及以上一同报名可享受8折优惠
4.报名即送人大经济论坛SAS全套精品视频课程

◆报名方式

1.在线填写报名信息

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


点击在线报名


【咨询方式】
电话:010-68454276

手机:15210500313(周老师)QQ:  28819897082881989708

          15210507396(刘老师)QQ:  28819897072881989707

邮箱:zhoulei@pinggu.org

          ljbing@pinggu.org


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