课时安排：10天培训方式：企业内训课程类别：项目管理

大数据分析之SAS软件技术培训课程特色与背景

【课程目标】

本课程基于SAS工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。

    SAS是公认的比较完善、全面的大数据分析和数据挖掘工具，对处理大型数据是最有优势的，可用于经济管理、社会科学、质量控制、风险管理等领域。

    本课程是全面的SAS语言学习、代码编写、项目实施培训。基于常见的业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用SAS分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握SAS用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、 全面掌握SAS语言以及其编程思想。

2、 掌握SAS解决方案平台的构建，熟悉SAS各模块的使用。

3、 学会使用SAS完成数据挖掘项目整个过程。

4、 掌握利用SAS实现可视化呈现，实现数据探索性分析。

5、 掌握数据挖掘常见算法在SAS中的实现。

课程大纲

【课程大纲】

第一部分：SAS基础

1、 SAS简介和构成

2、 SAS的主要模块和功能

3、 SAS的四种运行模式

? 窗口环境模式

? 非交互模式

? 交互式运行模式

? 批处理模式

4、 掌握SAS的基本数据结构和数据对象

? 逻辑库、逻辑引擎、数据集、数据文件、视图

5、 SAS基本程序结构

? 数据步（DATA STEP）

? 过程步（PROC STEP）

6、 SAS基本语言介绍

7、 数据集的操作

? 从文本文件获取

? 从外部数据库获取

? 数据集导出到外部文件

? 读取、浏览、编辑数据集

? 创建、编辑、修改、删除

8、 对多个数据集的操作

? 横向合并

? 纵向串接

9、 SAS SQL语言

10、 SAS宏语言

案例：演练SAS编程语句

第二部分：数据可视化处理

1、 数据报表输出

? 基本报表

? 高级报表

2、 统计图形

? GCHART过程

? GPLOT过程

? CAPABILITY过程

3、 各种图形的画法

? 柱状图/条形图

? 饼图

? 折线图

? 散点图/气泡图

4、 绘图的美化技巧

案例：用SAS作图来实现产品销量分析

第三部分：数据统计分析

1、 描述性统计分析

? 集中程序

? 离散程序

? 分布形态

2、 参数估计与假设检验

? 单样本均值T检验

? 独立两样本均值T检验

? 配对两样本均值T检验

3、 非参数检验文件操作处理

? 单样本

? 独立两样本

? 配对两样本

4、 影响因素分析

? 相关分析：原理、公式、应用

? 方差分析：原理、公式、应用

? 卡方分析：原理、公式、应用

? 主成分分析/因子分析：降维

案例：掌握常用的过程对数据进行分析

第四部分：数据挖掘基础

1、 数据挖掘概述

2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

? 商业理解

? 数据准备

? 数据理解

? 模型建立

? 模型评估

? 模型应用

3、 数据挖掘常用任务与算法

第五部分：聚类分析（客户细分）实战

1、 客户细分常用方法

2、 聚类分析（Clustering）

? 聚类方法原理介绍及适用场景

? 常用聚类分析算法

? 聚类算法的评价

案例：使用FASTCLUS实现K均值聚类

案例：使用CLUSTER实现层次聚类法

3、 判别分析

? 判别分析法原理

? 判别分析常见方法：距离判别、Bayes判别、Fisher判别

案例：使用DISCRIM、CANDISC、STEPDISC实现判别分析

4、 RFM模型分析

? RFM模型，更深入了解你的客户价值

? RFM模型与市场策略

案例：航空公司客户价值分析

第六部分：数值预测模型实战

1、 常用数值预测的模型

? 通用预测模型：回归模型

? 季节性预测模型：相加、相乘模型

? 新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线

2、 回归分析概念

3、 常见回归分析类别

4、 回归分析检验

? 模型的显著性检验

? 回归系数的显著性检验

? 残差检验

? 拟合程度

? 共线性诊断

案例：回归分析

第七部分：分类预测模型实战

1、 常见分类预测的模型与算法

2、 如何评估分类预测模型的质量

? 查准率

? 查全率

? ROC曲线

3、 逻辑回归分析模型

? 逻辑回归的原理

? 逻辑回归建模的步骤

? 逻辑回归结果解读

4、 时间序列分析

案例：用LOGISTIC过程实现银行贷款违约预测

第八部分：SAS优化建模

1、 优化模型的基本概念

2、 优化建模的步骤

3、 线性规划问题

案例：使用OPTMODEL建立线性规划模型

第九部分：SAS智能平台构建及行业解决方案

1、 构建SAS解决方案平台

2、 平台的体系架构设计

3、 实现SAS应用服务器集群

4、 平台的安全管理

第十部分：辅导

结束：课程总结与问题答疑。