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        SAS建模培訓

           培訓特點
               個性化、顧問式培訓,互動式授課,針對實際需求,項目案例教學,實戰項目演示,超級精品小班。
           培訓講師

               華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家,曙海教育集團,資深講師。

               大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,有豐富的理論素養,十多年實際項目經歷,開發過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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           班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
               每期人數限3到5人。
           開課時間和上課地點
                     上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
        最近開課時間(周末班/連續班/晚班):SAS建模培訓開班時間:2020年3月16日
           實驗設備和授課方式

             ☆資深工程師授課

                
                ☆注重質量
                ☆邊講邊練

                ☆合格學員免費推薦工作

                ☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升您的職業資質

                專注高端培訓15年,端海提供的證書得到本行業的廣泛認可,學員的能力
                得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽。

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           最新優惠
               ☆請咨詢客服。
           質量保障

                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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

           課程大綱
         
        培訓目的:
        (1)掌握相關分析,列聯表分析,方差分析,回歸分析,主成分分析,logistic分析和聚類分析在SAS中的程序實現以及實現的流程。
        (2)在此基礎上,用具體的數據集對每一個專題分析做流程化的處理,并詳細解釋程序運行輸出的結果。
        (3)通過學習本課程可以使你將教學統計模型轉化為企業實際應用模型。進而提高你的職業技能.
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        培訓內容:
        第一講
        數據處理
        1.數據采樣2.數據探索3.缺失值填充
        第二講
        雙變量分析(一)
        1.中心極限定理2.假設檢驗理論
        第三講
        雙變量分析(二)
        1.相關分析2.列聯表分析
        第四講
        方差分析(一)
        1.方差分析理論2.單因素方差分析
        第五講
        方差分析(二)
        多因素方差分析
        第六講
        線性回歸分析(一)
        1.線性回歸基本理論2.簡單線性回歸分析
        第七講
        線性回歸分析(二)
        多元線性回歸分析介紹及多元回歸建模的四種方法詳解
        第八講
        線性回歸分析(三)
        模型診斷和預測
        第九講
        LOGISTIC回歸分析(一)
        LOGISTIC回歸分析基本理論
        第十講
        LOGISTIC回歸分析(二)
        1.數據采樣2.缺失值填充
        第十一講
        LOGISTIC回歸分析(三)
        屬性變量壓縮
        第十二講
        LOGISTIC回歸分析(四)
        連續變量壓縮
        第十三講
        LOGISTIC回歸分析(五)
        LOGIT圖
        第十四講
        LOGISTIC回歸分析(六)
        模型開發
        第十五講
        LOGISTIC回歸分析(七)
        模型驗證
        第十六講
        LOGISTIC回歸分析(八)
        模型驗證
        第十七講
        LOGISTIC回歸分析(九)
        模型測試
        第十八講
        LOGISTIC回歸分析(十)
        三階段模型整合
        第十九講
        聚類分析
        兩步聚類法

         

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