SAS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)課程

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培訓(xùn)大綱：

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一、 SAS總體概覽

?1.1 課程介紹（點(diǎn)擊直接觀看）

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1.2 SAS系統(tǒng)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(shù)據(jù)集

2.1 SAS數(shù)據(jù)集與邏輯庫(kù)

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2.2 直接創(chuàng)建數(shù)據(jù)：手動(dòng)創(chuàng)建

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2.3 間接獲取數(shù)據(jù)：訪問(wèn)本地文件與數(shù)據(jù)庫(kù)

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三、 SAS 語(yǔ)法

3.1 基本概念

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3.2 語(yǔ)法規(guī)則

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3.3 語(yǔ)法錯(cuò)誤診斷與修正

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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

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案例2：數(shù)據(jù)格式的排列組合

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案例3：數(shù)據(jù)的縱向匯總

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案例4：條件語(yǔ)句的設(shè)置

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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

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5.2 正態(tài)分布有多重要

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5.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變換

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5.4 缺失值填補(bǔ)

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六、 編程之proc步——統(tǒng)計(jì)推斷

6.1 差異性分析

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——假設(shè)檢驗(yàn)原理

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——t檢驗(yàn)：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(xié)方差分析：存在協(xié)變量的群組差異

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6.2 相關(guān)性分析

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——散點(diǎn)圖提供了變量間的關(guān)系模式

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——變量關(guān)系的基礎(chǔ)：pearson、spearman相關(guān)系數(shù)

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——偏相關(guān)分析

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——多變量相關(guān)性：典型相關(guān)

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6.3 線性回歸分析

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6.4 穩(wěn)健的logistics回歸

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預(yù)分析：卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)

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構(gòu)建模型與模型診斷、修正

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自變量篩選與多模型評(píng)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(wěn)健？

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6.5 poisson 回歸

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6.6 穩(wěn)健回歸

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6.7 主成分分析

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6.8 對(duì)應(yīng)分析

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預(yù)分析：頻數(shù)、交叉表與卡方

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一元對(duì)應(yīng)分析：行為與選擇的對(duì)應(yīng)特征

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多元對(duì)應(yīng)分析：維度的意義

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6.9 聯(lián)合分析

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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)

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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)

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