|
课程培训
|
SAS数据统计分析师培训课程6
SAS数据统计分析师培训课程大纲一、培训目标与收益本课程立足SAS 9.4/Viya最新版本，聚焦“SAS实操+统计建模+数据落地”，适配零基础及入门学员，兼顾企业数据分析、学术实证、政策研究等场景，帮助学员掌握SAS核心技能，成为合格的数据统计分析师，实现能力与职场竞争力双重提升：
三、核心培训内容与案例说明（分模块，实操为主、原理为辅）本模块聚焦SAS主流功能，摒弃过时时操作，每个模块配套“理论+SAS实操+案例+结果解读”，案例源自真实岗位场景，确保学完可直接应用于工作与论文。
模块一：SAS基础入门（零基础可上手）1. SAS软件基础操作核心内容：SAS软件安装与配置、界面认知（窗口操作、菜单与命令结合），SAS程序结构（数据步、过程步）基础，程序编写、运行与常见报错排查。
案例说明：搭建SAS实操环境，编写首个SAS程序（简单数据赋值与查看），解决新手常见的程序报错、环境适配问题。
2. 数据导入与基础预处理核心内容：主流数据格式导入（Excel、CSV、TXT），SAS数据集创建与管理，数据清洗（缺失值、异常值、重复值识别与处理），变量重命名、类型转换与分组。
案例说明：导入企业员工信息数据集，完成数据清洗与整理，生成规范的SAS分析数据集，适配后续统计分析。
3. 描述性统计与基础可视化核心内容：SAS过程步（PROC MEANS、PROC FREQ）实操，数值/分类变量描述性统计，基础图表（直方图、条形图、散点图）绘制与美化，结果导出。
案例说明：用SAS分析居民消费支出数据，计算统计指标、绘制可视化图表，导出规范结果用于工作汇报。
模块二：SAS基础统计分析（岗位核心必备）1. 概率分布与随机数模拟核心内容：SAS常用概率分布（正态、均匀、泊松分布），随机数生成与分布函数实操，简单预测与分布检验。
案例说明：用SAS模拟居民收入数据，分析数据分布特征，为后续假设检验铺垫基础。
2. 假设检验实操核心内容：假设检验基本逻辑，SAS过程步（PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC FREQ）实操，单/双样本t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验，结果规范解读。
案例说明：用SAS检验学生成绩合理性、两种教学方法差异、不同行业薪资差异，及性别与消费偏好的关联性。
3. 相关性分析与回归基础核心内容：SAS相关性分析（PROC CORR），Pearson/Spearman相关系数实操与解读，相关性热图绘制；线性回归（OLS）基础（PROC REG），模型构建与初步解读。
案例说明：用SAS分析经济指标相关性，构建简单线性回归模型，为后续复杂建模提供依据。
模块三：SAS回归分析进阶（实证核心技能）1. 线性回归（OLS）进阶核心内容：SAS PROC REG实操深化，回归假设检验（正态性、异方差、序列相关），稳健性修正，多个回归结果对比与输出。
案例说明：用SAS构建居民收入影响因素回归模型，完成残差检验与稳健性修正，输出规范分析表格。
2. 非线性回归与分类回归核心内容：SAS非线性回归（PROC NLIN）实操，多项式、指数回归模型构建；分类回归（Logit/Probit，PROC LOGISTIC），二分类/多分类变量建模与预测。
案例说明：用SAS构建产品需求函数模型、企业违约预测模型，解读关键影响因素与预测结果。
3. 内生性问题解决（IV/GMM）核心内容：内生性识别，SAS工具变量法（IV）、广义矩估计（GMM）实操，弱工具变量与过度识别检验，结果对比解读。
案例说明：以教育对收入影响为例，用SAS的IV/GMM方法解决内生性问题，优化回归结果。
模块四：SAS时间序列与面板数据建模（热点需求）1. 时间序列分析实操核心内容：SAS时序数据处理（PROC TIMESERIES），时序格式转换与趋势/季节项处理；平稳性检验（ADF）、ARIMA模型（PROC ARIMA）实操与预测，GARCH类模型用于波动率分析。
案例说明：用SAS分析CPI、股票收益率时序数据，完成建模、短期预测与波动率分析，适配金融、经济类岗位需求。
2. 面板数据模型实操核心内容：SAS面板数据处理（PROC PANEL），混合OLS、固定效应、随机效应模型构建，模型筛选（F检验、Hausman检验），异方差、序列相关处理。
案例说明：用SAS分析地级市经济面板数据，构建静态面板模型，分析固定资产投资对GDP的影响。
模块五：SAS实证热点方法（职场/学术刚需）1. 双重差分法（DID）及拓展核心内容：DID基本原理，SAS DID模型实操（PROC GLM、PROC PANEL），平行趋势检验、安慰剂检验，多期DID实操与常见误区解决。
案例说明：用SAS分析最低工资政策对企业就业的影响，完成政策效应评估，适配政策研究与企业分析岗位。
2. SAS文本统计分析基础核心内容：SAS文本数据导入与预处理，字符串处理、分词与词频统计，文本可视化（词云、条形图），文本情感分析基础。
案例说明：用SAS分析政府工作报告文本，提取关键词、统计词频、绘制词云，量化政策力度。
3. 数据挖掘基础（SAS EM入门）核心内容：SAS Enterprise Miner（EM）基础操作，数据预处理、变量筛选，简单分类/聚类模型（决策树、K-Means）实操。
案例说明：用SAS EM对客户数据进行聚类分析，划分客户群体，为精准营销提供支撑。
模块六：SAS高级实操与报告输出（岗位加分项）1. SAS批量处理与自定义程序核心内容：SAS宏程序（Macro）基础，批量数据处理、批量建模程序编写与调试，高频自定义程序案例实操。
2. 统计结果自动化输出与可视化进阶核心内容：SAS结果导出（适配Word、Excel、PDF），组合图表绘制与规范排版，适配工作汇报与论文要求。
3. 完整统计分析项目实操核心内容：梳理SAS统计分析全流程，整合所学技能，独立完成完整项目（数据导入-清洗-建模-解读-报告）。
案例说明：用SAS完成企业绩效影响因素分析，生成规范的分析报告，可直接用于岗位汇报。
模块七：模拟分析与稳健性检验（结果可靠性保障）1. Bootstrap抽样与稳健性检验核心内容：Bootstrap基本原理，SAS Bootstrap实操，标准误计算与回归结果稳健性检验。2. Monte Carlo模拟核心内容：Monte Carlo模拟原理与SAS程序编写，模拟设计、结果解读与可视化，验证统计方法有效性。
案例说明：用SAS Bootstrap检验回归结果稳健性，用Monte Carlo模拟验证OLS估计量无偏性。
如果您想学习本课程，请预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请订制培训 除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916 技术服务需求表下载请点击 服务优势： 丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。 专家力量： 中国科学院相关研究所高级研究人员 西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等 大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家 中科信软培训中心，资深专家或讲师 大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高 多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享 针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值 |
|
