2018-12-29 23:23:22 人气:1050802
经济30年快速发展,正在使我们渐渐窥探到数据时代的特征,随着企业级数据的积累,相应的使现代统计软件分析过程也发生变化,由传统基本的数据挖掘技术,渐渐趋向于数据库技术应用。与此同时各家软件相应推出应对策略,像SAS、STATA、SPSS三大统计软件,相序推出多线程、分布式等数据处理技术,这对于企业日益庞大的数据现状来说,无疑在一定程度上缓解了大数据处理的压力。其中 SAS 是统计分析中的一个重要软件,对处理统计分析问题具有重要的价值。
北京:
2016年1月2-3日,9-10日【四天周末班】
2016年1月7-10日【四天连续班】
上海:2016年1月16-17日,1月23-24日【四天周末班】
广州:
2016年1月16-17日,1月23-24日【四天周末班】
2016年1月11—14日【四天连续班】
北京、上海、广州
3600元/人;全日制学生2800元/人 , 差旅及住宿费用自理
2600元/人;全日制学生八折。
400元,可以自愿申请数据分析师证书。
授课方式:SAS课程基于SAS 9.4系统,多媒体互动。
授课时间:9:00am-12:00pm,1:30pm-4:30pm
答疑时间:4:30pm-5:00pm
课间餐饮:提供午餐一份,咖啡饮料水果常备。
SAS技术与岗位需求零距离,使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。
(1)数据管理。企业的数据收集主要涉及3个方面:原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问,这些我们将在前三节具体介绍,这里以实际企业要求为背景,强调学员的上机动手实践能力。
a、数据获取。
企业需求: 数据库访问、外部数据文件读入、
案例分析: 访问db2、oracle、teradata等数据库、以及不同格式文件的导入,如spss、excel、stata等软件的数据文件。
b、数据管理。
企业需求: 对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析: 介绍SAS/base的编程技术
1)data步
#文件操作语句: 数据的访问、整合、输出
Input、put、File、Set、Merge、Infile
#运行语句: 程序运行
赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call
#控制语句: 控制程序的运行
Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do)
#信息语句: 数据集信息管理
Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib
#数据库语言SAS/SQL:汇总、检索数据
c、数据探索和报表呈现。
企业需求: 对企业级数据进行探索,主要涉及图表的使用。
案例分析: 企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
1)Means、StandardUnivariate描述变量信息。
2)insight的数据探索过程。
3)SAS的tabulate制表过程绘制精美表格。
d、SAS高级程序语言宏程序
企业需求: 宏程序可以增强普通程序的使用效率,减少重复性质作业的工作量、应用十分广泛,像企业日常分析流程、大数据分析等。
案例分析: 企业日常分析流程的程序代码优化。
(2)数据处理
a、相关与差异分析:corr、cancorr、anova。
企业需求: 企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系,这是最基础的过程,并在此基础上了解存在的差异。
案例分析: 产品合格率的相关与差异分析。
b、线性与广义线性预测:reg、logistic、genmod。
企业需求: 1)探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率;
2)客户违约可能性预测
案例分析: 产品合格率的影响因素及其预测分析与银行客户违约预报。
c、因子分析:factor。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资。
案例分析: 客户购买力信息研究
d、聚类分析:varclus。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析: 客户购买力信息研究
e、生存分析:phreg。
企业需求: 研发新产品的使用周期,能够缩短投入成本,并可以有效的预期市场使用率。
案例分析: 产品耐用性研究。
f、对应分析:corresp。
企业需求: 定性资料的数据大量存在,尤其是多分类的情况。
案例分析: 女性购物信息的关联度研究。
g、稳健模型:robustreg。
企业需求: 企业中大量的实验经济研究可以大幅减少成本投入。
案例分析: 管理特征与员工胜任力的关系调查。
(3)SAS/EM模块:执行数据挖掘
企业需求: 企业中,需要合理优化产品、人力、服务间的关系,而这些特征多大存以数据形式。在面对海量的数据信息时,如何才能挖掘出有用的信息,那么SAS/EM可以有效的帮助分析人员快速的探索出数据背后的商业价值。
案例分析1: 电商客户信息调查的数据分析流程;
案例分析2: 耐用消费品预期销售的序列预报;
案例分析3: 用户体验的文本信息关联度分析。
丁亚军, 数据分析总监,任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛SAS、SPSS统计学讲师,中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目,具有丰富的数据处理经验
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。
徐刚,高级数据分析师,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DA,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。(上海班讲师)
袁振超,北京大学光华管理学院会计学博士,现任深圳大学经济学院讲师、硕士生导师。主要研究领域:分析师预测、管理层预测、财务信息与资本市场。至今5年的SAS数据统计分析经验,贯穿整个学术研究生涯。曾系统自学SAS Certification Prep Guide BaseProgramming for SAS 9,SAS Certification Prep Guide-Advanced Programming forSAS9,SAS Macro Programming Made Easy,因此具备相对丰富的SAS数据处理经验和知识。(广州班讲师)
(1)赠送SAS数据统计分析师视频课程。
(2)现场班老学员可以享受9折优惠。
(3)同一机构3人以上报名,9折优惠。
(4)同一机构6人以上报名,8折优惠。
(5) 赠送1000论坛币
1. 登录经管之家,提交报名信息(报名链接详见“阅读原文”)
2. 给予反馈,确认报名信息
3. 交费
4. 开课前一周发送培训教室路线图,培训现场领取发票
曹老师
电话: 010-53605625
手机: 18810531180
Q Q: 3306541473
邮箱:caolibo@pinggu.org
樊老师
电话:010-68472707
手机:18611083334
QQ:646658992
邮 箱:fanyuliang@pinggu.org
温馨提示:本文章来自网络并且是机构方发布,请自行核实信息的真实性,建议到机构教学点实地考察后签约合同再缴纳学费,一切法律问题本站不承担哦!如侵权请联系本站(https://www.123px.cn)删除,谢谢!