主題

內容

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

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

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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