京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据挖掘:从现有的大量数据中,攫取不明显、之前未知、可能有用的知识
——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro
市面上做数据挖掘的工具非常多,可谓是百花齐放百家争鸣,那么有什么理由让我们选择学习SAS 呢?
第一个理由,常用,名气大。这就好像同样是五百强企业,你说微软,大家会“哇!好厉害”,星星眼崇拜ing。然后你说某某集团(名字隐去,免得拉仇恨),大家会“恩?是民企么?”,瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。
第二个理由,持续性强。SAS这个软件,本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS,其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块,我们平时用的最多的是Base SAS, 最多加上SAS/Graph,SAS/Stat。做挖掘会用SAS EG和SAS EM。其他还有一大堆,我都记不住。所以一旦开始学
SAS,基本上等于你可以慢慢一直学下去。只要愿意,永远学不完。当然R也是如此,会有源源不断的包,保证你“活到老学到老”。
第三个理由,接口很好。SAS作为老牌的统计学软件,一直处于一个比较高的地位。当然,也一直有一个很高的价格。最神奇的是,他的收费方式是租金制,每年要收续租费。在一众“一次付费,终身免费”,甚至有的还“终身免费”升级的软件中,绝对是独树一帜。而如此有个性的软件,在接口上却还是很开放的,大部分主流数据库接口和主流数据类语言都可以兼容。比如,我们之前提到的SAS下面的SQL模块,绝对是已经学会SQL的小伙伴们的福音。
第四个理由,应用场景丰富。SAS几乎可以应用在一切的商业数据分析与挖掘场景,SAS的营业额即使是在金融危机时也只是稍有下滑,原因就是它服务的客户都是像银行,医药,电信,保险,政府等有钱人。
——CDA协会董雪婷
听说CDA2级也开设了SAS语言数据挖掘课程,本课程使用SAS BASE和SAS EM并行,重点探讨银行、电信、金融等行业的数据挖掘建模,涉及到风控、违约预测、客户关系管理等话题,教授的不仅仅是技术,而是思维和方法,感兴趣的小伙伴们快来学习吧!(如图是课程建模过程节选)
|
SAS专题 (6天) |
北京:2016年8月27-28,9月3-4,10-11日 上海:2016年8月13-14,20-21,27-28日 |
|
主题 |
以SAS为工具,讲解SAS软件中高级编程技术,并运用SAS进行数据挖掘流程化操作。 |
|
应用范围 |
《银行、证券等金融企业》《大型零售企业》《通信行业》《医疗行业》 |
|
软件技术 |
《SAS基础编程》《SAS数据管理》《SAS编程进阶》《SAS与SQL》《SAS宏语言》《程序优化》 |
|
算法理论 |
|
|
案例操作 |
【数据驱动的风险管理】【信用卡违约预测模型案例流程】【信用评分模型】【电信客户流失预警】 |
报名流程
1. 在线填写报名信息
2.给予反馈,确认报名信息
3.网上缴费
4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28