使用SAS做数据挖掘强在哪
市面上做数据挖掘的工具非常多，Python 、r、modeler，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。
SAS作为世界知名大数据分析产品，只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO还是政府部门，SAS的覆盖率，都是完全不可被替代的。同时SAS系统具有使用灵活方便、功能齐全、编程能力强且简单易学、数据处理和统计分析融为一体、扩展性和适用性强及应用面广等优点。
CDA数据分析师结合国内外行业领先师资力量和企业一同精心设计了SAS数据分析和数据挖掘的系列课程，以大型商业软件SAS为工具，通过丰富、实际的教学内容，帮你为进行数据分析师工作做好准备，案例涉及银行、电信、零售等行业。如下图为课程使用案例，使用SAS覆盖信用风险违约预测模型建立与部署全流程。
一、课程安排
上海面授&远程：2017年8.05~8.06 8.12~8.13 8.19~8.20（周末）
课程价格：现场班5900元 远程班4400元
授课安排：
(1) 授课方式：周末培训，视频赠送，中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。
二、报名流程
1.在线填写报名信息（扫描二维码报名）
官网端：
微信端：
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
三、课程大纲
第一阶段：编程基础与数据访问
1.课程介绍与认证体系介绍
2.数据处理系统构成
3.SAS程序流与基本语法
4.认识SAS数据和逻辑库
5.SAS数据集与数据读取
6.深入理解SAS数据类型
7.数据步程序Data步
8.过程步程序Proc步
a.案例：用银行信用卡交易数据
第二阶段：数据管理与操纵
1.数据复杂处理方法
2.数据验证与清洗
3.创建变量、数据转换
4.汇总数据、数据循环处理
5.合并SAS数据集、重组数据集
a.案例：零售业销售数据
第三阶段：SQL过程与SAS宏
1.SQL单表与连接查询
2.横向连接表、子查询
3.集合操作、数据字典、Data MERGE语句与SQL区别
4.宏编译器的运行机制
5.宏变量与宏
6.通过Data和sql步创建宏变量
7.宏变量函数
第四阶段：宏的流程语句与信息交换
1.定义宏和定义宏参数
2.宏中的分支流程语句
3.宏中的循环流程语句
4.SQL和宏的信息交换
5.宏的运用实例及练习
第五阶段：数据挖掘方法与案例
1.熟悉SAS EM环境
2.决策树算法
3.回归分析与缺失值处理
4.变量压缩与逻辑回归基础
5.数据驱动的风险管理
6.信用卡违约预测模型案例流程
7.模型评估方法
第六阶段：模型管理与模型评估
1.神经网络与其他模型
2.模型评估方法
3.建模准备与变量粗筛
4.数据清洗方法
5.变量压缩与调整变量
6.逻辑回归基础
7.聚类分析方法
8.关联规则与产品推荐
9.数据挖掘方法选择与数据挖掘的误区
四、课程讲师
徐刚
CDA数据分析师讲师/数据分析总监
具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景，上海某金融机构数据分析部门高级数据总监，具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验，曾就职零售企业、咨询公司等，独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。
陈春宝
CDA数据分析师讲师/上海交通大学工业工程博士/经济学硕士
曾经担任 MSA 咨询顾问、交通银行信用卡中心的数据分析经理、上海交通大学工程硕士企业导师。在 SCI&EI 索引期刊发表论文 10 余篇。在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解，擅长诊断各类业务问题，应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案，并帮助业务部门有效的实施。
五、课程优惠
1.全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠（需提供学生证明）；
2.同一公司三人及以上报名9折优惠，五人及以上8折优惠；
3.CDA LEVEL Ⅰ等级资格证书持有者立省1000元；
4.同时报名参加LEVELⅠ和LEVELⅡ享受8折优惠；
六、联系我们
电话：010-68411404
手机：18511302788（王老师）QQ：2315561922
邮箱：wangzhenda@pinggu.org
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