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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
        ☆合格學員免(mian)費推薦工作
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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(shi)統計(ji)分(fen)析或數據(ju)挖掘技術人員(yuan)，SAS程序(xu)員(yuan)和業務(wu)分(fen)析員(yuan)

內容：

sas/data miner模(mo)(mo)塊，包括sas/data miner模(mo)(mo)塊的(de)常用工具(ju)，對商(shang)業(ye)問(wen)題(ti)的(de)界定、導入數(shu)據(ju)、數(shu)據(ju)探視、變(bian)量轉換、數(shu)據(ju)集設置、缺失值處理、各種預測、描述(shu)類分(fen)析算法、模(mo)(mo)型評(ping)估、顯示得分(fen)結果等。通過(guo)培訓使學員掌握使用sas的(de)data miner（數(shu)據(ju)挖(wa)掘）模(mo)(mo)塊，能夠利(li)用sas/data miner對一些常見的(de)商(shang)業(ye)數(shu)據(ju)進行數(shu)據(ju)分(fen)析，挖(wa)掘出商(shang)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