北京CDA数据分析师

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建模分析师-SAS方向

有一定基础

课程费用：
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班       制：
小班
班       型：
任意时段
课       时：
48课时
授课校区：

上地十街,高粱桥斜街59号,厂洼街校区

52人已咨询报名

课程亮点

  • 专业指导

课程详情

课程亮点：

培训中将SAS软件实操与商业案例有效的结合，讲授如何在实际工作中搭建数据挖掘环境，制定分类数据挖掘的标准流程，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。

学习目标：

具备结合一个或多个软件对海量数据进行勘探和挖掘的能力，可以将业务目标转化为数据分析目标；统计之上你需要熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；同时能够针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息。

课程内容：

01章SAS编程基础与数据访问

01-01课程介绍与认证体系介绍

01-02数据管理系统构成

01-03SAS程序流与基本语法

01-04认识SAS数据和逻辑库

01-05SAS数据集与数据读取

01-06深入理解SAS数据类型

01-07数据步程序Data步

01-08过程步程序Proc步

01-09案例：用银行信用卡交易数据

02章数据管理与操纵

01-01数据复杂处理方法

01-02数据验证与数据清洗

01-03创建变量、数据转换

01-04汇总数据、数据循环处理

01-05合并SAS数据集、重组数据集

01-06案例：零售业销售数据

03章SQL过程与SAS宏语句

01-01SQL单表与连接查询

01-02横向连接表、子查询

01-03集合操作、数据字典、Data MERGE语句与SQL区别

01-04宏编译器的运行机制

01-05宏变量与宏

04章宏的流程语句与信息交换

01-01定义宏和定义宏参数

01-02宏中的分支流程语句

01-03宏中的循环流程语句

01-04SQL和宏的信息交换

01-05宏的运用实例及练习

05章数据挖掘方法与案例

01-01熟悉SAS EM环境

01-02决策树算法

01-03回归分析与缺失值处理

01-04变量压缩与逻辑回归基础

01-05数据驱动的风险管理

01-06信用卡违约预测模型案例流程

01-06模型评估方法

06章模型管理与模型评估

01-01神经网络与其他模型

01-02模型评估方法

01-03建模准备与变量粗筛

01-04数据清洗方法

01-05变量压缩与调整变量

01-06逻辑回归基础

01-07聚类分析方法

01-08关联规则与产品推荐

01-08数据挖掘方法选择与数据挖掘的误区

学员评价

  • 李

    李*生152****6737

    2025/06/13 报名课程：CDA数据分析脱产就业班

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    这培训机构的课程实用性强，老师经验丰富，讲解深入浅出，让我掌握了实用技能。老师专业水平高，教学认真负责，课程学习很满意。整体感受不错。

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