教學優勢
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本課程，秉承20年積累的教學品質，以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。
課程大綱：
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主題 |
內容 |
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數據分析概述 |
1.?什么是數據分析 2.?數據分析的步驟 3.?數據分析的常用方法、策略與工具 1)?描述性統計分析 2)?分類預測 3)?聚類分析 4)?關聯挖掘 4.?案例一：數據分析師崗位的招聘數據分析 5.?案例二：中醫證型輔助診治乳腺癌患者的挖掘分析 6.?案例三：在線教育平臺運營數據分析 |
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數據分析方法與實戰（一） |
7.?SAS基礎 1)?數據導入 2)?數據清洗 3)?數據抽樣 8.?描述性統計分析（基于SAS） 1)?數據的頻數分析，proc freq 2)?集中趨勢的數據描述：均值、中位數、眾數、百分數，proc means 3)?離散趨勢的數據描述：極差、方差、標準差，proc univariate 4)?數據的統計圖表 9.?實戰一：Kaggle社區調查分析（基于SAS） 1)?數據讀取 2)?數據探索 3)?用戶畫像 ? |
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數據分析方法與實戰（二） |
10.?分類預測 1)?線性回歸 2)?非線性回歸 3)?判別分析 4)?決策樹分類 5)?分類模型評估 11.?實戰二：健身運動中耗氧量回歸分析（基于SAS） 1)?相關性分析 proc?corr 2)?回歸分析 proc?reg 12.?實戰三：考察汽車耗油量與里程數的關系 1)?非線性回歸分析 proc?glm 13.?實戰四：客戶群分類判別分析 1)?判別分析 proc?discrim，proc?candisc，proc?stepdisc 14.?實戰五：員工離職預測 1)?決策樹建模proc?split |
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數據分析方法與實戰（三） |
15.?實戰六：廣告點擊率預測 1)?數據不平衡的處理 2)?數據建模 3)?模型評估 16.?聚類分析 1)?k-means聚類 2)?層次聚類 17.?實戰七：銷售公司的客戶分群分析 1)?聚類分析 proc?cluster，proc?fastclus ? |
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以上課程可以根據客戶實際情況進行靈活調整。
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