第一部分：SAS基礎(chǔ)

1、SAS簡(jiǎn)介和構(gòu)成

2、SAS的主要模塊和功能

3、SAS的四種運(yùn)行模式

?  窗口環(huán)境模式

?  非交互模式

?  交互式運(yùn)行模式

?  批處理模式

4、掌握SAS的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)對(duì)象

?  邏輯庫(kù)、邏輯引擎、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)文件、視圖

5、SAS基本程序結(jié)構(gòu)

?  數(shù)據(jù)步（DATA STEP）

?  過(guò)程步（PROC STEP）

6、SAS基本語(yǔ)言介紹

7、數(shù)據(jù)集的操作

?  從文本文件獲取

?  從外部數(shù)據(jù)庫(kù)獲取

?  數(shù)據(jù)集導(dǎo)出到外部文件

?  讀取、瀏覽、編輯數(shù)據(jù)集

?  創(chuàng)建、編輯、修改、刪除

8、對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集的操作

?  橫向合并

?  縱向串接

9、SAS SQL語(yǔ)言

10、    SAS宏語(yǔ)言

案例：演練SAS編程語(yǔ)句

第二部分：數(shù)據(jù)可視化處理

1、數(shù)據(jù)報(bào)表輸出

?  基本報(bào)表

?  高級(jí)報(bào)表

2、統(tǒng)計(jì)圖形

?  GCHART過(guò)程

?  GPLOT過(guò)程

?  CAPABILITY過(guò)程

3、各種圖形的畫法

?  柱狀圖/條形圖

?  餅圖

?  折線圖

?  散點(diǎn)圖/氣泡圖

4、繪圖的美化技巧

案例：用SAS作圖來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品銷量分析

第三部分：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析

?  集中程序

?  離散程序

?  分布形態(tài)

2、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

?  單樣本均值T檢驗(yàn)

?  獨(dú)立兩樣本均值T檢驗(yàn)

?  配對(duì)兩樣本均值T檢驗(yàn)

3、非參數(shù)檢驗(yàn)文件操作處理

?  單樣本

?  獨(dú)立兩樣本

?  配對(duì)兩樣本

4、影響因素分析

?  相關(guān)分析：原理、公式、應(yīng)用

?  方差分析：原理、公式、應(yīng)用

?  卡方分析：原理、公式、應(yīng)用

?  主成分分析/因子分析：降維

案例：掌握常用的過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

第四部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

1、數(shù)據(jù)挖掘概述

2、數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）

?  商業(yè)理解

?  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

?  數(shù)據(jù)理解

?  模型建立

?  模型評(píng)估

?  模型應(yīng)用

3、數(shù)據(jù)挖掘常用任務(wù)與算法

第五部分：聚類分析（客戶細(xì)分）實(shí)戰(zhàn)

1、客戶細(xì)分常用方法

2、聚類分析（Clustering）

?  聚類方法原理介紹及適用場(chǎng)景

?  常用聚類分析算法

?  聚類算法的評(píng)價(jià)

案例：使用FASTCLUS實(shí)現(xiàn)K均值聚類

案例：使用CLUSTER實(shí)現(xiàn)層次聚類法

3、判別分析

?  判別分析法原理

?  判別分析常見(jiàn)方法：距離判別、Bayes判別、Fisher判別

案例：使用DISCRIM、CANDISC、STEPDISC實(shí)現(xiàn)判別分析

4、RFM模型分析

?  RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值

?  RFM模型與市場(chǎng)策略

案例：航空公司客戶價(jià)值分析

第六部分：數(shù)值預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

1、常用數(shù)值預(yù)測(cè)的模型

?  通用預(yù)測(cè)模型：回歸模型

?  季節(jié)性預(yù)測(cè)模型：相加、相乘模型

?  新產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型：珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線

2、回歸分析概念

3、常見(jiàn)回歸分析類別

4、回歸分析檢驗(yàn)

?  模型的顯著性檢驗(yàn)

?  回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)

?  殘差檢驗(yàn)

?  擬合程度

?  共線性診斷

案例：回歸分析

第七部分：分類預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

1、常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)的模型與算法

2、如何評(píng)估分類預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量

?  查準(zhǔn)率

?  查全率

?  ROC曲線

3、邏輯回歸分析模型

?  邏輯回歸的原理

?  邏輯回歸建模的步驟

?  邏輯回歸結(jié)果解讀

4、時(shí)間序列分析

案例：用LOGISTIC過(guò)程實(shí)現(xiàn)銀行貸款違約預(yù)測(cè)

第八部分：SAS優(yōu)化建模

1、優(yōu)化模型的基本概念

2、優(yōu)化建模的步驟

3、線性規(guī)劃問(wèn)題

案例：使用OPTMODEL建立線性規(guī)劃模型

第九部分：SAS智能平臺(tái)構(gòu)建及行業(yè)解決方案

1、構(gòu)建SAS解決方案平臺(tái)

2、平臺(tái)的體系架構(gòu)設(shè)計(jì)

3、實(shí)現(xiàn)SAS應(yīng)用服務(wù)器集群

4、平臺(tái)的安全管理

第十部分：輔導(dǎo)

結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。