曙海教學優勢
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SAS數據統計分析培訓課程
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培訓大綱：
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一、 SAS總體概覽
?1.1 課程介紹（點擊直接觀看）
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1.2 SAS系統介紹
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1.3 SAS 模塊介紹
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1.4 SAS界面講解
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二、 SAS 數據集
2.1 SAS數據集與邏輯庫
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2.2 直接創建數據：手動創建
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2.3 間接獲取數據：訪問本地文件與數據庫
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三、 SAS 語法
3.1 基本概念
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3.2 語法規則
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3.3 語法錯誤診斷與修正
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四、 SAS編程之data步——數據預分析
案例1：如何管理數據集
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案例2：數據格式的排列組合
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案例3：數據的縱向匯總
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案例4：條件語句的設置
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五、SAS編程之proc步——統計描述
5.1 平均數和標準差的意義
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5.2 正態分布有多重要
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5.3 數據標準化變換
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5.4 缺失值填補
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六、 編程之proc步——統計推斷
6.1 差異性分析
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——假設檢驗原理
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——t檢驗：判斷組間差異
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——方差分析：判斷多組間差異
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——協方差分析：存在協變量的群組差異
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6.2 相關性分析
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——散點圖提供了變量間的關系模式
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——變量關系的基礎：pearson、spearman相關系數
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——偏相關分析
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——多變量相關性：典型相關
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6.3 線性回歸分析
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6.4 穩健的logistics回歸
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預分析：卡方獨立性檢驗
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構建模型與模型診斷、修正
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自變量篩選與多模型評估：roc曲線
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自變量的篩選：逐步回歸
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何謂穩健？
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6.5 poisson 回歸
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6.6 穩健回歸
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6.7 主成分分析
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6.8 對應分析
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預分析：頻數、交叉表與卡方
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一元對應分析：行為與選擇的對應特征
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多元對應分析：維度的意義
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6.9 聯合分析
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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
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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
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