1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

一、 SAS總體概覽
1.1 課程介紹
1.2 SAS系統介紹
1.3 SAS 模塊介紹
1.4 SAS界面講解
二、 SAS 數據集
2.1 SAS數據集與邏輯庫
2.2 直接創建數據：手動創建
2.3 間接獲取數據：訪問本地文件與數據庫
三、 SAS 語法
3.1 基本概念
3.2 語法規則
3.3 語法錯誤診斷與修正
四、 SAS編程之data步——數據預分析
案例1：如何管理數據集
案例2：數據格式的排列組合
案例3：數據的縱向匯總
案例4：條件語句的設置
五、SAS編程之proc步——統計描述
5.1 平均數和標準差的意義
5.2 正態分布有多重要
5.3 數據標準化變換
5.4 缺失值填補
六、 編程之proc步——統計推斷
6.1 差異性分析
——假設檢驗原理
——t檢驗：判斷組間差異
——方差分析：判斷多組間差異
——協方差分析：存在協變量的群組差異
6.2 相關性分析
——散點圖提供了變量間的關系模式
——變量關系的基礎：pearson、spearman相關系數
——偏相關分析
——多變量相關性：典型相關
6.3 線性回歸分析
——簡單回歸分析
截距意義何在：數據平移
斜率反應預測關系的大小
——多元回歸分析
多元回歸分析：回歸概覽性描述
處理異常值：殘差分析
常用的對數變換
模型的可接受誤差評析
啞變量變換
6.4 穩健的logistics回歸
預分析：卡方獨立性檢驗
構建模型與模型診斷、修正
自變量篩選與多模型評估：roc曲線
自變量的篩選：逐步回歸
何謂穩健？
6.5 poisson 回歸
poisson回歸的診斷
貝葉斯poisson回歸
6.6 穩健回歸
穩健性之模型診斷
穩健性估計方法
穩健回歸分析比較
6.7 主成分分析
多維偏好分析
探索性因子分析
問卷的結構效度指標
因子得分的應用：潛變量
6.8 對應分析
預分析：頻數、交叉表與卡方
一元對應分析：行為與選擇的對應特征
多元對應分析：維度的意義
6.9 聯合分析
聯合分析流程
析因設計與效應值計算
聯合分析過程
七、數據挖掘（SAS/EM）
統計模型與數據挖掘的區別：數據量、數據精確度、時間、關注點
構建預測模型：購買傾向分析：基于回歸、決策樹、神經網絡模型的預測