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課程亮點：
培訓中將SAS軟件實操與商業案例有效的結合，講授如何在實際工作中搭建數據挖掘環境，制定分類數據挖掘的標準流程，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。
學習目標：
具備結合一個或多個軟件對海量數據進行勘探和挖掘的能力，可以將業務目標轉化為數據分析目標；統計之上你需要熟悉常用算法和數據結構，熟悉企業數據庫構架建設；同時能夠針對不同分析主體，可以熟練的進行維度分析，能夠從海量數據中搜集并提取信息。
課程內容：
01章SAS編程基礎與數據訪問
01-01課程介紹與認證體系介紹
01-02數據管理系統構成
01-03SAS程序流與基本語法
01-04認識SAS數據和邏輯庫
01-05SAS數據集與數據讀取
01-06深入理解SAS數據類型
01-07數據步程序Data步
01-08過程步程序Proc步
01-09案例：用銀行信用卡交易數據
02章數據管理與操縱
01-01數據復雜處理方法
01-02數據驗證與數據清洗
01-03創建變量、數據轉換
01-04匯總數據、數據循環處理
01-05合并SAS數據集、重組數據集
01-06案例：零售業銷售數據
03章SQL過程與SAS宏語句
01-01SQL單表與連接查詢
01-02橫向連接表、子查詢
01-03集合操作、數據字典、Data MERGE語句與SQL區別
01-04宏編譯器的運行機制
01-05宏變量與宏
04章宏的流程語句與信息交換
01-01定義宏和定義宏參數
01-02宏中的分支流程語句
01-03宏中的循環流程語句
01-04SQL和宏的信息交換
01-05宏的運用實例及練習
05章數據挖掘方法與案例
01-01熟悉SAS EM環境
01-02決策樹算法
01-03回歸分析與缺失值處理
01-04變量壓縮與邏輯回歸基礎
01-05數據驅動的風險管理
01-06信用卡違約預測模型案例流程
01-06模型評估方法
06章模型管理與模型評估
01-01神經網絡與其他模型
01-02模型評估方法
01-03建模準備與變量粗篩
01-04數據清洗方法
01-05變量壓縮與調整變量
01-06邏輯回歸基礎
01-07聚類分析方法
01-08關聯規則與產品推薦
01-08數據挖掘方法選擇與數據挖掘的誤區
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高粱橋斜街59號
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