SAS-EM-数据挖掘之银行信誉卡营销例子

SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区SASEM(EnterpriseMiner)教程银行信用卡客户营销挖掘1.打开SASEnterpriseMinerWorkstataion。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区2.点击新建项目。3.输入项目名称和设置SAS服务器目录。4.点击下一步。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区5.新建逻辑库。6.创建逻辑库。7.输入名称和逻辑库路径。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区8.点击完成。9.创建数据源。10.下一步。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区11.点击浏览。12.选择之前设置的逻辑库中的表。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区13.选择数据源。注意：这里的数据源你需要将此文件放在之前设置的逻辑库路径根目录下。14.点击下一步。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区15.点击下一步。16.选择高级，点击定制。17.点击确定。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区18.ID设置为ID，perchase设置为目标，下一步。19.选择“是”。20.设置决策权重。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区21.不选择抽样，下一步。22.下一步。23.完成。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区24.创建流程图。25.输入名称。26.将逻辑库中数据源拖动到流程图设计界面，选择编辑变量。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区27.全部选中之后，点击探索。28.确定。29.绘制流程图，可以通过操作中的添加节点绘制。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区30.绘制图上部分。31.绘制图下部分。32.模型比较这里点击右键更新。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区33.点击SAS代码，选择代码编辑器。34.选择变量。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区35.选中EM_classtarget,EM_eventprobability,EM_probability.36.输入代码，点击运行。结果解读和详细设置请关注《SAS数据统计分析师培训》SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区SAS数据统计分析师培训[广州专场]零基础学习，包学包会。一次报名多次免费学习。◆培训时间：2013年7月27日-30日（四天）◆培训地点：广州；中山大学南校区◆培训费用：3600元（含发票）；学生1800元（凭学生证报名，无发票）；差旅及住宿费用自理◆证书费用：280元，可以申请《数据统计分析师》证书。【最新规定：无需参加考试，结业后直接获取证书。】◆授课安排：(1)授课方式：SAS课程基于SAS9.X系统，多媒体互动。(2)授课时间：9:00am-12:00pm，1:30pm-4:30pm(3)答疑时间：4:30pm-5:00pm(4)课间餐饮：提供午餐一份，咖啡饮料水果常备。课程介绍SAS技术与岗位需求零距离，使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。（1）数据管理。企业的数据收集主要涉及3个方面：原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问，这些我们将在前三节具体介绍，这里以实际企业要求为背景，强调学员的上机动手实践能力。a、数据获取。企业需求：数据库访问、外部数据文件读入、案例分析:访问db2、oracle、teradata等数据库、以及不同格式文件的导入，如spss、excel、stata等软件的数据文件。b、数据管理。企业需求：对大型数据进行编码、清理、转换。案例分析:介绍SAS/base的编程技术1）data步#文件操作语句:数据的访问、整合、输出Input、put、File、Set、Merge、Infile#运行语句:程序运行赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call#控制语句:控制程序的运行Do、If、Return、Goto、Link、Continue、leave、select(do)#信息语句:数据集信息管理Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib#数据库语言SAS/SQL:汇总、检索数据c、数据探索和报表呈现。企业需求：对企业级数据进行探索，主要涉及图表的使用。案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。1）Means、StandardUnivariate描述变量信息。2）insight的数据探索过程。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区3）SAS的tabulate制表过程绘制精美表格。d、SAS高级程序语言宏程序企业需求：宏程序可以增强普通程序的使用效率，减少重复性质作业的工作量、应用十分广泛，像企业日常分析流程、大数据分析等。案例分析:企业日常分析流程的程序代码优化。（2）数据处理a、相关与差异分析：corr、cancorr、anova。企业需求：企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系，这是最基础的过程，并在此基础上了解存在的差异。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。b、线性与广义线性预测：reg、logistic、genmod。企业需求：1）探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率；2）客户违约可能性预测案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析与银行客户违约预报。c、因子分析：factor。企业需求：需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资。案例分析:客户购买力信息研究d、聚类分析：varclus。企业需求：需要了解购买产品的客户信息案例分析:客户购买力信息研究e、生存分析：phreg。企业需求：研发新产品的使用周期，能够缩短投入成本，并可以有效的预期市场使用率。案例分析:产品耐用性研究。f、对应分析：corresp。企业需求：定性资料的数据大量存在，尤其是多分类的情况。案例分析:女性购物信息的关联度研究。g、稳健模型：robustreg。企业需求：企业中大量的实验经济研究可以大幅减少成本投入。案例分析:管理特征与员工胜任力的关系调查。（3）SAS/EM模块：执行数据挖掘企业需求：企业中，需要合理优化产品、人力、服务间的关系，而这些特征多大存以数据形式。在面对海量的数据信息时，如何才能挖掘出有用的信息，那么SAS/EM可以有效的帮助分析人员快速的探索出数据背后的商业价值。案例分析1:电商客户信息调查的数据分析流程；案例分析2:耐用消费品预期销售的序列预报；案例分析3:用户体验的文本信息关联度分析。讲师介绍SAS培训讲师：丁亚军,数据统计分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心数据统计顾问，SAS、SPSS高级统计学讲师。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区课程大纲SAS程序基础篇1SAS总体概览1.1课程介绍1.2SAS系统介绍1.3SAS模块介绍1.4SAS界面讲解2.1SAS数据集2.1.1SAS逻辑库2.1.2直接创建数据2.1.3间接获取数据2.2SAS语法2.2.1基本概念2.2.2语法规则2.2.3语法错误诊断与修正2.3SAS编程之data步#文件操作语句:Input、put、File、Set、Merge、Infile4.2运行语句赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call4.3控制语句Do、If、Return、Goto、Link、Continue、leave、select(do)4.4信息语句Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib5SAS编程之proc步Transpose、Means、Format、Plot、Standard、Rank、Univariate、Options、Printto、Compare、Datasets、SQL6SAS运算符与函数6.1SAS运算符及其优先级6.2SAS函数6.2.1数学函数6.2.2截取函数6.2.3字符函数6.2.4概率统计函数6.2.5随机数函数6.2.6日期函数SAS统计篇7t检验7.1单样本t检验7.2独立样本t检验7.3配对样本t检验8方差分析8.1单因素方差分析8.2多因素方差分析9相关分析9.1变量关系之基：pearson线性相关9.2“万能”之spearman秩相关9.3多变量的度量：典型相关9.3.1典型相关系数及检验9.3.2典型结构分析9.3.3典型冗余分析10回归分析10.1简单回归分析10.1.1数据的预分析10.1.2反映变量关联程度：散点图10.1.3截距意义何在——变量变换10.2多元回归分析10.2.1多元回归分析：整体概览10.2.2处理异方差：加权回归分析10.2.3共线性处理1：主成分回归10.2.4共线性处理2：岭回归分析10.2.5是调节还是交互？：交互效应分解10.2.6盘根错节的“因果”关联：路径分析10.3logistic回归分析10.3.1哑变量的重要角色10.3.2模型诊断与修正10.3.3自变量的筛选：逐步回归10.3.4多分类因变量（名义、有序）10.4poisson回归10.4.1poisson回归的诊断10.4.1贝叶斯poisson回归10.5对应分析10.5.1定量资料的对应分析10.5.2定性资料的对应分析10.6稳健回归10.6.1稳健性之模型诊断10.6.2稳健性之M估计10.6.3稳健回归分析比较11.列联表分析11.1卡方分析11.1.1卡方配合度检验(goodnessoffittest)11.1.2卡方独立性检验（testofindependence）11.1.3分层卡方分析11.1.4配对卡方分析12.因子分析12.1模型检验与修正12.2因子得分13.数据挖掘（SAS/EM）案例:电商客户信息调查的数据分析流程；案例:耐用消费品预期销售的序列预报；案例:用户体验的文本信息关联度分析.SAS数据统计分析师培训[广州专场]7月27日-30日（四天）广州；中山大学南校区培训优惠及注意事项(1)同一机构3人以上报名，9折优惠。报名流程及咨询1.提交报名信息：=1432.给予反馈，确认报名信息3.交费4.开课前一周发送培训教室路线图，培训现场领取发票上海专场照片联系方式张老师电话：010+68472707手机：[phone]QQ:2472842201邮箱：[e-mail]