众所周知,SAS是所有数据分析工具中首屈一指的软件之一,因为SAS公司最有钱,能汇聚世界最牛的统计学家来完善它的产品,因而它也有着最昂贵的价格,当然也有着最专业,最强大的功能且能为研究结果负责。我之前说过SAS就如一台单反相机,需要编程来进行处理分析,在复杂的编程过程当中,如果有一丁点小错误将导致整个运行失败,而且查找并改正错误也将是步履维艰。对于深层学术研究,企业高级数据分析,在满足一定硬件,系统配置的条件下,SAS能发挥出它强大潜能处理上亿条海量数据。然而对于大多数的企业来说,SAS却只能发挥20%的功能,所谓“5年入门,10年精通”,能用编程挖掘出SAS的全部潜能将是一个漫长的道路,也就是说,目前大多数人能用SAS编程解决的问题,SPSS、stata也能做到。学习SAS并不是一定要从编程开始一步一步学起,也许你花了两个月才学会用SAS编程完成了一个多元回归分析,但是你用其他更易上手的软件一个星期就能搞定。因此,对于不会接触到海量数据和高级分析方法的人,特别是新手、金融机构、大型企业、ZF和咨询等企业业务人员,没必要去重头学习编程,在这个功利的年代,选择也是一门学问。
在此,笔者推荐SAS EG,它是SAS中的一个工具,全名“SAS Enterprise Guide”,是图形化用户操作界面,功能函盖SAS BASE和SAS STAT全部模块,并可编成调用全部SAS过程。具有上手快,功能强大等特征。为什么不选择SPSS?因为SAS EG上手难易度与SPSS一致,且功能强于SPSS,并且在今后的学习工作中,也可以转型自行编程,挖掘SAS更深层的潜能,处理更为棘手的问题。SAS EG的目标用户是大中型企业的中度数据用户,该软件的是从学院派走向真正商业大数据分析的桥梁。目前各大高校、金融机构、大型企业、ZF和咨询多以购买该软件。该软件是工作、研究的得力助手,也为求职增加不少的砝码。
总之,对于数据分析新手,企业业务人员,SAS EG是最好的选择之一,利于快速上手解决问题,也利于将来去研究SAS其他更多的模块。
在此,人大经济论坛首次推出【SAS EG现场班】,为更多的DA和准DA们提供优质的学习机会与交流平台。

◆具体安排
| SAS EG课程 | 时间 | 地点 | 价格 |
| 基础班 | 3月1-2日(周末) | 北京 | 1700元 |
| 提升班 | 3月8-9日(周末) | 北京 | 1900元 |
| 全程班 | 3月1-2,8-9日(周末) | 北京 | 3200元 |
◆讲师介绍
常老师,会计学博士、社会学硕士,毕业于北京大学人口所,目前就读于北大光华管理学院,SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳,并于2013年九月正式发行。
本人擅长在行为学研究框架之下构造数据挖掘模型,并在数据挖掘理论指导之下开发数据集市。相信与有志于从事银行、券商和基金数据分析的人士有较多的共同语言。
◆课程大纲
◆培训目标
要求掌握的技术如下:
(1)能根据实际问题熟练地掌握SASEG导入与导出数据的功能。
(2)掌握数据预处理的基本过程,掌握数据探索的基本方法,尤其是通过图形探索变量间的关系。同时需学会使用软件侦察异常值、缺失值探索变量分布的能力。
(3)学员需具备处理实际问题的基本统计分析能力,具体包括T检验、方差分析、卡方分析、相关分析、回归分析。
(4)可以根据数据特点生成简单的统计报表。
(5)学员需要掌握运用SASEG程序的基本技巧。
(6)能根据实际问题熟练地掌握用SASEG构建精细分类模型的能力。
(7)掌握编写宏的技术。
(8)掌握通过多元统计模型进行数据信息压缩技术。
(9)掌握构造广义线形模型的技术。
(10)掌握简单时间序列和面板数据分析技术。
◆培训对象
(1)从事企业分析及相关工作的业务人员;
(2)需要进行简单统计分析的高校、科研院所的科技工作者;
(3)希望到金融机构和大型企业的在校生、在职人员。
(4)从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员;
(5)需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者;
(6)打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。
工信部“SAS业务分析师”证书申请费用
基础班:中级,300元
提升班:高级,400元
(以上皆自愿申请)
◆优惠条件
1.全日制在读本科研究生8折优惠
2.现场班老学员可享受9折优惠
3.三人及以上一同报名可享受8折优惠
4.报名即送人大经济论坛SAS初级精品视频课程。
◆报名方式
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
点击在线报名
【咨询方式】
电话:010-68454276
手机:15210500313(周老师)QQ:2881989708
15210507396(刘老师)QQ:2881989707
邮箱:zhoulei@pinggu.org
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