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SAS語(yǔ)言教程及其應(yīng)用課程培訓(xùn)班

班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))

堅(jiān)持小班授課，為保證培訓(xùn)效果，增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。

開(kāi)課時(shí)間和上課地點(diǎn)

上課地點(diǎn)：【上�！浚和瑵�(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道）【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：SAS語(yǔ)言教程及其應(yīng)用課程培訓(xùn)班：2025年7月14日..用心服務(wù)..........--即將開(kāi)課--......................

實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式

　    ☆資深工程師授課

        ☆外地學(xué)員：代理安排食宿（需提前預(yù)定） ☆注重質(zhì)量 ☆邊部分邊練
        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
        ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★

質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱

第一階段

A. 回歸分析：包括:直線回歸多元線性回歸 Logistic回歸
	B. 定量資料的統(tǒng)計(jì)分析：包括:模型對(duì)數(shù)正態(tài)分布定量指標(biāo)描述
	C. 現(xiàn)代時(shí)間序列分析：包括: 數(shù)學(xué)模型分析方法分析步驟
	D.t檢驗(yàn)：?jiǎn)螛颖総檢驗(yàn) 配對(duì)設(shè)計(jì)資料t檢驗(yàn) 配對(duì)t檢驗(yàn)分析
	E. 經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析
	F. 方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料方差分析析因設(shè)計(jì)資料的方差分析

第二階段

（1）部分授菜單式模塊包括insight數(shù)據(jù)探測(cè)模塊，assist助手模塊，analyst分析家模塊，enterprise?miner數(shù)據(jù)挖掘模塊。
（2）部分授編程式模塊主要包括base基礎(chǔ)模塊，涉及stat統(tǒng)計(jì)模塊和ets時(shí)間序列模塊中的部分內(nèi)容。?

第一部分	課程介紹、不同數(shù)據(jù)類(lèi)型介紹、sas系統(tǒng)介紹， sas模塊介紹
第二部分	sas系統(tǒng)的安裝，sas運(yùn)行環(huán)境的界面部分解，sas編程第1例
第三部分	insight模塊：數(shù)據(jù)探索，菜單化的變量分布、回歸、多元統(tǒng)計(jì)分析
第四部分	sas編程的基本語(yǔ)法
第五部分	建立sas數(shù)據(jù)集的5種方法；使用sas導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)，sas數(shù)據(jù)和其他格式數(shù)據(jù)的交互
第六部分	analyst模塊
第七部分	sas編程兩步結(jié)構(gòu)之?dāng)?shù)據(jù)步(data?步)語(yǔ)法詳解
第八部分	assist模塊
第九部分	sas編程兩步結(jié)構(gòu)之過(guò)程步(proc?步)語(yǔ)法詳解
第十部分	使用sas制作統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表
第十一部分	使用stat模塊進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析介紹
第十二部分	sas中的宏語(yǔ)言
第十三部分	enterprise?miner?數(shù)據(jù)挖掘模塊
第十四部分	使用ets模塊對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析

第三階段

一:數(shù)據(jù)管理

? 使用基礎(chǔ)SAS工具程序研究SAS數(shù)據(jù)庫(kù)

? SAS數(shù)據(jù)集的排序

? 有條件地執(zhí)行SAS語(yǔ)句

? DATA數(shù)據(jù)步的附值語(yǔ)句

? 使用DATA數(shù)據(jù)步的選項(xiàng)和語(yǔ)言改變變量屬性

? 使用DATA數(shù)據(jù)步累積總數(shù)或分組總數(shù)

? 使用SAS函數(shù)方程處理，字符型變量，數(shù)值型變量和日期的數(shù)值型變量

? 使用SAS函數(shù)方程轉(zhuǎn)換變量類(lèi)型（如字符型變量到數(shù)值型變量或相反

? 執(zhí)行DO LOOPS循環(huán)處理

? 執(zhí)行SAS數(shù)組處理

? 數(shù)據(jù)值合并與更新

? 一對(duì)多或多對(duì)一記錄與數(shù)據(jù)集處理

? SQL程序步

二:報(bào)表生成

? 使用PRINT程序步生成簡(jiǎn)單報(bào)表

? 使用REPORT程序步生成復(fù)雜報(bào)表

? 使用SAS程序步產(chǎn)生匯總報(bào)表和頻率報(bào)表

? 使用SAS系統(tǒng)報(bào)表功能（如標(biāo)簽、SAS固定格式、用戶(hù)創(chuàng)定格式、標(biāo)題、腳注）提高報(bào)表質(zhì)量

? ODS語(yǔ)句

三:程序錯(cuò)誤處理

? 分辯和解決編程邏輯性錯(cuò)誤

? 分辯和改正語(yǔ)法錯(cuò)誤

? 研究和解決數(shù)據(jù)錯(cuò)誤

四:設(shè)計(jì)與生成原文報(bào)表

? 選擇合適的SAS生成報(bào)表工具

? 怎樣組織好數(shù)據(jù)以達(dá)到報(bào)表生成簡(jiǎn)單化

? 計(jì)算新列，分組總和及總和

? 控制報(bào)表外觀

? 在報(bào)表上加標(biāo)題或注腳

? 在報(bào)表里數(shù)據(jù)圖標(biāo)列疊加

? 使用TABULATE程序步生成一、二、三維表格

? 使用TABULATE程序步提交報(bào)表質(zhì)量

? 使用TABULATE程序步計(jì)算百分比

? 使用DATA數(shù)據(jù)步的FILE和PUT語(yǔ)句生成簡(jiǎn)單報(bào)表

? 使用SUMMARY程序步或MEANS程序步計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

第四階段 SAS建模

第一部分	數(shù)據(jù)處理	1.數(shù)據(jù)采樣2.數(shù)據(jù)探索3.缺失值填充
第二部分	雙變量分析(一)	1.中心極限定理2.假設(shè)檢驗(yàn)理論
第三部分	雙變量分析(二)	1.相關(guān)分析2.列聯(lián)表分析
第四部分	方差分析(一)	1.方差分析理論2.單因素方差分析
第五部分	方差分析(二)	多因素方差分析
第六部分	線性回歸分析(一)	1.線性回歸基本理論2.簡(jiǎn)單線性回歸分析
第七部分	線性回歸分析(二)	多元線性回歸分析介紹及多元回歸建模的四種方法詳解
第八部分	線性回歸分析（三）	模型診斷和預(yù)測(cè)
第九部分	LOGISTIC回歸分析(一)	LOGISTIC回歸分析基本理論
第十部分	LOGISTIC回歸分析(二)	1.數(shù)據(jù)采樣2.缺失值填充
第十一部分	LOGISTIC回歸分析(三)	屬性變量壓縮
第十二部分	LOGISTIC回歸分析(四)	連續(xù)變量壓縮
第十三部分	LOGISTIC回歸分析(五)	LOGIT圖
第十四部分	LOGISTIC回歸分析(六)	模型開(kāi)發(fā)
第十五部分	LOGISTIC回歸分析(七)	模型驗(yàn)證
第十六部分	LOGISTIC回歸分析(八)	模型驗(yàn)證
第十七部分	LOGISTIC回歸分析(九)	模型測(cè)試
第十八部分	LOGISTIC回歸分析(十)	三階段模型整合
第十九部分	聚類(lèi)分析	兩步聚類(lèi)法

第五階段 SAS數(shù)據(jù)挖掘

sas/data miner模塊，包括sas/data miner模塊的常用工具，對(duì)商業(yè)問(wèn)題的界定、導(dǎo)入數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)探視、變量轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集設(shè)置、缺失值處理、各種預(yù)測(cè)、描述類(lèi)分析算法、模型評(píng)估、顯示得分結(jié)果等。通過(guò)培訓(xùn)使學(xué)員掌握使用sas的data miner（數(shù)據(jù)挖掘）模塊，能夠利用sas/data miner對(duì)一些常見(jiàn)的商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，挖掘出商業(yè)價(jià)值。