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       1、培訓(xùn)過程中，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；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(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)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

一、 SAS總體概覽
1.1 課程介紹
1.2 SAS系統(tǒng)介紹
1.3 SAS 模塊介紹
1.4 SAS界面講解
二、 SAS 數(shù)據(jù)集
2.1 SAS數(shù)據(jù)集與邏輯庫(kù)
2.2 直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)：手動(dòng)創(chuàng)建
2.3 間接獲取數(shù)據(jù)：訪問本地文件與數(shù)據(jù)庫(kù)
三、 SAS 語(yǔ)法
3.1 基本概念
3.2 語(yǔ)法規(guī)則
3.3 語(yǔ)法錯(cuò)誤診斷與修正
四、 SAS編程之data步——數(shù)據(jù)預(yù)分析
案例1：如何管理數(shù)據(jù)集
案例2：數(shù)據(jù)格式的排列組合
案例3：數(shù)據(jù)的縱向匯總
案例4：條件語(yǔ)句的設(shè)置
五、SAS編程之proc步——統(tǒng)計(jì)描述
5.1 平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的意義
5.2 正態(tài)分布有多重要
5.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變換
5.4 缺失值填補(bǔ)
六、 編程之proc步——統(tǒng)計(jì)推斷
6.1 差異性分析
——假設(shè)檢驗(yàn)原理
——t檢驗(yàn)：判斷組間差異
——方差分析：判斷多組間差異
——協(xié)方差分析：存在協(xié)變量的群組差異
6.2 相關(guān)性分析
——散點(diǎn)圖提供了變量間的關(guān)系模式
——變量關(guān)系的基礎(chǔ)：pearson、spearman相關(guān)系數(shù)
——偏相關(guān)分析
——多變量相關(guān)性：典型相關(guān)
6.3 線性回歸分析
——簡(jiǎn)單回歸分析
截距意義何在：數(shù)據(jù)平移
斜率反應(yīng)預(yù)測(cè)關(guān)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(duì)數(shù)變換
模型的可接受誤差評(píng)析
啞變量變換
6.4 穩(wěn)健的logistics回歸
預(yù)分析：卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)
構(gòu)建模型與模型診斷、修正
自變量篩選與多模型評(píng)估：roc曲線
自變量的篩選：逐步回歸
何謂穩(wěn)健？
6.5 poisson 回歸
poisson回歸的診斷
貝葉斯poisson回歸
6.6 穩(wěn)健回歸
穩(wěn)健性之模型診斷
穩(wěn)健性估計(jì)方法
穩(wěn)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(jié)構(gòu)效度指標(biāo)
因子得分的應(yīng)用：潛變量
6.8 對(duì)應(yīng)分析
預(yù)分析：頻數(shù)、交叉表與卡方
一元對(duì)應(yīng)分析：行為與選擇的對(duì)應(yīng)特征
多元對(duì)應(yīng)分析：維度的意義
6.9 聯(lián)合分析
聯(lián)合分析流程
析因設(shè)計(jì)與效應(yīng)值計(jì)算
聯(lián)合分析過程
七、數(shù)據(jù)挖掘（SAS/EM）
統(tǒng)計(jì)模型與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別：數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)精確度、時(shí)間、關(guān)注點(diǎn)
構(gòu)建預(yù)測(cè)模型：購(gòu)買傾向分析：基于回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)