2019 SAS数据管理与统计分析应用实战培训班（北京）已截止报名
推荐参加：DAMS2024中国数据智能管理峰会（上海）

会议时间： 2019-10-24 09:00至 2019-10-27 16:30结束

会议地点：北京北京科技大学北京市海淀区学院路30号周边酒店预订

会议规模：50人

主办单位：北京软数信息技术研究院

行业热销热门关注看了又看换一换

会议通知
会议内容主办方介绍

2019 SAS数据管理与统计分析应用实战培训班（北京）宣传图

各企事业单位：

SAS系统是全球领先的大型统计分析软件，全球财富500强中的90%的企业使用SAS软件进行商业方面的应用；其功能强大，几乎能做人们所想做的一切数据整理与数据分析工作。然而由于其模块众多，选项复杂，又有自己的语法规则，令许多学习者尤其是初学者感到高深莫测。因此为了推进国内数据分析与处理教学和科研工作，促进SAS数据分析与处理研究和应用发展，为提升相关科技工作者的技术水平，北京软数信息技术研究院特举办“SAS数据管理与统计分析应用实战”培训班，具体事宜如下:

培训目标：

本次培训采取深入浅出的方法，先以简单的案例引入SAS的基本原理，随后重点讲解多种常用单元的功能和特性，以及SAS数据统计分析的实用技术和处理方法，紧密结合应用实例，针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效提升学员解决复杂问题的能力。

培训对象：

各省市、自治区从事金融、医疗、保险、生态、卫生、计量、统计、银行、通信、环境、基金、等金融衍生品行业与数据分析统计相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员，以及广大SAS爱好者。

时间地点：

2019年10月24日----10月27日中国*北京

（时间安排：第一天报到,授课三天）

培训方式:

(一)课程讲座；（二）专题小组研讨与案例讲解分析结合； (三)上机操作（注：自带电脑）

北京软数信息技术研究院

会议日程（最终日程以会议现场为准）

一、SAS系统编程基础	1. SAS软件入门	1.1 SAS系统介绍 1.2 SAS软件系统的使用
	2. SAS编程基础	2.1 SAS相关概念 2.2 常用SAS函数 2.3 SAS运算符
	3.建立SAS数据集	3.1 利用数据步程序建立SAS数据集 3.2 将其他数据文件转换成SAS数据集
	4.数据步程序设计	4.1 IF 4.2 DO … END 4.3 GOTO 4.4 RETURN
	5.SAS数据文件操作	5.1 建立永久数据：将数据集存盘 5.2 数据排序：SORT过程，将数据集中数据排序 5.3 数据集连接：SET语句，多数据集纵向连接 5.4 数据集合并：MERGE语句，多数据集横向合并 5.5 其他常用语句：PUT、FILE、OUTPUT 5.6 SAS文件管理命令及过程
	6.SAS过程步常用语句	6.1 PROC 6.2 BY 6.3 CLASS 6.4 VAR 6.5 WEIGHT 6.6 FREQ 6.7 ID 6.8 FORMAT 6.9 LABEL 6.10 OUTPUT 6.11 TITLE 6.12 FOOTNOTE 6.13 OPTIONS
二、SAS系统统计分析	1.基础统计分析过程	1.1 描述统计量 1.2 频数统计与柱状图 1.3 常用描述统计量计算
	2.数据的探索性分析	2.1 直方图 2.2 拟合参数分布密度曲线 2.3 作经验分布图（cdfplot语句） 2.4 QQ图 2.5 盒型图
	3.属性数据分析	3.1 属性数据与列联表 3.2 关联性分析
	4.估计和检验	4.1 区间估计 4.2 总体参数检验 4.3 总体参数比较 4.4 正态性检验
	5.方差分析	5.1 方差分析的基本原理 5.2 单因素方差分析 5.3 多因素方差分析 5.4 均值多重比较
	6.相关分析	6.1 定量变量的相关 6.2 相关系数 6.3 相关系数检验 6.4 SAS相关分析
	7.回归分析	7.1 回归分析概述 7.2 多元线性回归模型 7.3 拟合多元线性回归 7.4 回归诊断 7.5 预测
三、进阶统计分析	1.广义线性模型	1.1 列联表与对数线性模型 1.2 Logistic 回归 1.3 广义线性模型
	2.主成分分析	2.1 主成分分析思想 2.2 主成分分析的步骤 2.3 主成分之选取
	3.因子分析	3.1 因子分析思想 3.2 因子分析的步骤 3.3 提取公共因子的方法 3.4 因子旋转 3.5 SAS编程实现 3.6 注意事项
	4.聚类分析	4.1 聚类分析思想 4.2 聚类分析类型 4.3 聚类分析分类 4.4 事先要确定分多少类：k-均值聚类 4.5 事先不确定分多少类：分层聚类 4.6 快速聚类 4.7 聚类要注意的问题
	5.判别分析	5.1 判别分析思想 5.2 根据距离判别的思想 5.3 Fisher判别法(先进行投影) 5.4 SAS编程 5.5 逐步判别法
	6.典型相关分析	6.1 两组变量的相关问题 6.2 典型相关分析 6.3 SAS编程实现
	7.对应分析	7.1 对应分析思想 7.2 SAS编程实现
四、高级编程和案例应用	1.SQL查询	1.1 简介 1.2 单表查询 1.3 跨表查询 1.4 嵌套查询 1.5 案例
	2.宏macro	2.1 宏变量 2.2 定义宏 2.3 宏函数 2.4 宏表达式 2.5 宏语句 2.6 案例
	3.交互式矩阵语言 IML	3.1 概述 3.2 数据集操作语句 3.3 循环语句 3.4 分支语句 3.5 CALL语句 3.6 案例
	4.ODS输出传递系统	4.1 RTF输出 4.2 HTML输出 4.3 PDF输出 4.4 数据文件输出 4.5 图形输出
	5.案例应用	5.1面板数据分析 5.2混合模型 5.3农业实验设计 5.4 指数编制

会议嘉宾（最终出席嘉宾以会议现场为准）

主讲专家:

谢远涛教授，对外经济贸易大学保险学院，博士生导师，副院长，北京软数信息技术研究院特邀专家。毕业于中国人民大学统计学院，获博士学位，曾在美国BostonUniversity联合培养博士（国家公派），获CAPP博士后证书。2009美国退役军人管理局(VA)Bedford医学中心研究人员。2008-2009美国波士顿Shriners儿童烧伤医院研究人员。2010-2015中国人民大学中国调查与数据中心（NSRC）客座研究员。

参会指南
会议门票场馆介绍

A类：¥RMB:3900元/人（含报名费、授课费、教材资料费、上机辅导费、午餐费等）；

B类：¥RMB:3500元/人（含报名费、授课费、教材资料费、上机辅导费、午餐费等），此费用为学生优惠价，需签到时出示学生证。

食宿可统一安排，费用自理。

颁发证书：参加相关培训并通过考试的学员可获得由工业和信息化部通信和信息技术创新人才培养工程颁发《数据分析应用师》职业水平证书

（注：请学员带两寸照片、身份证复印各1份）。

北京科技大学

交通指南：

北京市海淀区学院路30号

北京科技大学（University of Science & Technology Beijing，USTB）是教育部直属全国重点大学，为国家“211工程”、“985工程优势学科创新平台”重点建设院校，入选“2011计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“高等学校学科创新引智计划（111计划）“、“国家建设高水平大学公派研究生项目”，设有研究生院，是北京高科大学联盟成员。

学校于1952年由原北洋大学、清华大学等6所国内著名大学的矿冶科系组建而成，初名北京钢铁工业学院，1960年更名北京钢铁学院，是全国首批成立研究生院的22所高校之一。1988年定名北京科技大学，1997年5月，学校首批进入国家211工程”建设高校行列。2006年，学校成为首批“985工程”优势学科创新平台建设项目高校。2014年，入选国家“2011计划”。现已发展成为一所以工科为主，工学、理学、管理学、文学、经济学、法学等多学科协调发展的研究型重点大学。

温馨提示
酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消，建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后，再安排出行与住宿。
退款规则: 活动各项资源需提前采购，购票后不支持退款，可以换人参加。