SAS作为统计分析的巨无霸，是一个集成的软件和系统，在金融、银行、医药、、电信政府等行业都有很大的市场占用率，世界500强企业也有80%以上的企业在使用。正所谓工欲善其事必先利其器，掌握SAS技能也会成为做数据分析师强有力的竞争力。今天为大家详细介绍一下我们1级课程使用的软件SAS EG。
一、什么是SAS Enterprise Guide？
1.Base SAS是SAS EG的核心，并且提供了友好的用户使用界面；
2.SAS EG可以作为调用SAS资源的统一入口，EG将常用的统计数据访问、管理和分析功能进行了固化，可以方便调用；
3.SAS EG 只是一个客户端，必须通过访问本地或远程的SAS服务器才可以工作。
二、SAS EG和Base的关系
SAS EG 和SAS Base的关系就像DOS和Windows的关系，都是把不易记忆的命令做成菜单，便于调用。
三、SAS EG的特点
1. 将数据分析的过程以流程图的形式记录下来，便于重复利用自己以往和他人的分析程序，改变过去“炼金术师”式的数据分析过程。
2. 在SAS EG中，所有基于数据的操作都被称为“任务”（如右上所示），对于常用的任务，提供了便捷向导，以便于初学者上手（如左下所示）。
3. 在SAS EG中的所有“任务”在执行后都会将代码记录下来，便于复用和修改，这为学习SAS编程提供了学习捷径。
4. 分析结果可以存储成希望的形式。
5.可以与办公软件进行便捷的交互，比如可以将SAS格式的数据使用EXCEL打开。
CDA LEVEL I业务数据分析师旨在以最简易的工具和技能培养业务数据分析和实践运用能力。SAS方向使用SAS EG可视化工具，结合银行、电信、零售等行业案例深入浅出讲解数据分析的流程和方法。
考前最后一波课程，11月26号开课，快来充电吧！
北京海淀&远程（SAS EG）：11月26~12月18（8天）
授课安排：现场班6688元，远程班4688元（限时特价）
(1) 授课方式：面授直播两种形式，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。
第一阶段：[11.26]数据分析入门与SAS EG基础
1.商业数据分析价值与前沿知识
2.数据分析师职业概述
3.统计分析软件的比较
5.数据分析方法论介绍
6.SAS EG的介绍与流程图
7.SAS EG数据集与数据导入
8.SAS EG创建列表与数据选择
a.案例:教学使用银行信用卡交易数据
第二阶段：[11.27]统计分析基础与数据可视化
1.统计数据类型介绍
2.描述性统计分布方法
3.正态分布与其他常见分布形式
4.分布的图形展示方法
5.SAS EG数据可视化方法与案例
6.参数估计基础
7.假设检验介绍
a.案例：零售业销售利润报表
第三阶段：[12.03]数据挖掘概述与相关分析
1.相关分析基础
2.线性回归基础
3.数据挖掘的技术与方法
4.连续变量间的关系探索与变量压缩
5.主成分分析与应用场景
a.案例:银行业信用卡客户细分
b.案例:构造客户价值预测模型
第四阶段：[12.04]因子分析与聚类分析
1.因子分析思路
2.因子分析方法
3.聚类分析方法
4.市场分析的其他工具
a.案例：沿海省份经济指标分析
b.案例：电信行业客户分群与组合营销
c.案例：银行公司房屋贷款案例
第五阶段：[12.10]SQL语言查询
1.数据查询与SQL语言简介
2.数据过滤与排序
3.使用表达式创建新列
4.对列进行重新编码
5.查询中进行数据分组与汇总
6.等值横向连接表
7.非等值横向连接表
8.纵向连接表
9.拆分列与堆叠列
第六阶段：[12.11]抽样统计知识与SAS语句
1.SAS EG“数据”菜单栏
2.抽样估计知识
3.SAS基本语句
4.Data步行选择
5.Data步列操作语句
6.Sort和Transe过程
第七阶段：[12.17]回归分析与时间序列
1.简单线性回归
2.多元线性回归
3.线性回归诊断
4.分类变量分析
5.时间序列分析
a.案例：月均信用卡咨询案例
b.案例:航空销售案例分析
第八阶段：[12.18]案例实战操作
1.信用卡产能预测与监控案例
2.信用卡违约预测案例分析
3.时间序列Arima模型预测案例
4.市场调研分析案例
5.市场调研分析（全咨询项目）
6.SAS SQL数据库（选修）
常国珍
CDA数据分析师讲师/北京大学商学博士*
曾就职于亚信科技商业运营咨询部（BOC）、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部，多家金融信息部门和金融高科技公司数据分析顾问。主要从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等项目。擅长将基于个体行为分析的微观经济学研究范式与量化模型向结合的客户终身价。
翟祥
CDA数据分析师讲师/北京林业大学管理学院统计系教授/人民大学统计学博士*
具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景，SAS公司骨灰级讲师，具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验，，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经验。
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