2018-12-29 23:23:22|已浏览：1050478次
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
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