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SAS數據挖掘-使用SAS Enterprise Miner進行應用分析

　    ☆資深工程師授課

         ☆外地學員：代理安排食宿（需提前預定） ☆注重質量 ☆邊部分邊練
        ☆合格學(xue)員(yuan)免費推薦工(gong)作
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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
         3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

面向對象:

從事統計分析或數(shu)據挖掘技術人員(yuan)，SAS程(cheng)序員(yuan)和業務(wu)分析員(yuan)

內容：

sas/data miner模(mo)塊(kuai)，包括sas/data miner模(mo)塊(kuai)的常用(yong)工具，對(dui)商業(ye)問題的界定、導(dao)入數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)探視、變量轉換、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集設置、缺失(shi)值處理、各種(zhong)預測、描述類分(fen)(fen)析(xi)(xi)算法、模(mo)型評估、顯(xian)示得分(fen)(fen)結(jie)果等(deng)。通過培訓使(shi)學員掌握使(shi)用(yong)sas的data miner（數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)挖掘）模(mo)塊(kuai)，能夠利用(yong)sas/data miner對(dui)一些(xie)常見的商業(ye)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)(xi)，挖掘出商業(ye)價值。

課程內容:

1. 簡介
   • SAS Enterprise Miner簡介
2. 訪問并探索已準備數據
   • 創建SAS Enterprise Miner項目，庫和圖表
   • 定義數據源
   • 探索數據源
3. 介紹使用決策樹生成預測模型
   • 生成決策樹
   • 優化復雜決策樹
   • 了解其他診斷工具（自學）
   • 手工調整決策樹生長選項（自學）
4. 介紹使用回歸生成預測模型
   • 選擇回歸輸入
   • 優化復雜回歸
   • 解釋回歸模型
   • 轉換輸入
   • 分類輸入
   • 多項式回歸（自學）
5. 使用神經網絡和其他模型工具介紹預測模型
   • 神經網絡模型介紹
   • 輸入選擇
   • 停止訓練
   • 其他模型工具（自學）
6. 模型評估
   • 模型擬合統計
   • 統計圖形
   • 調整獨立采樣
   • 利潤矩陣
7. 模型實現
   • 內部評分數據集
   • 評分代碼模型
8. 模式發現介紹
   • 聚類分析
   • 市場購物籃分析（自學）
9. 專題
   • 嵌入模型
   • 變量選擇
   • 合并輸入分類變量
   • 替代模型
10. 案例研究
    • 銀行客戶交易細分
    • 對Web服務數據進行關聯分析
    • 創建一個基于客戶貸款數據的簡易信用風險模型
    • 預測性高校招生管理