主題

內容

數(shù)據分析概述

1.?什么是數(shù)據分析

2.?數(shù)據分析的步驟

3.?數(shù)據分析的常用方法、策略與工具

1)?描述性統(tǒng)計分析

2)?分類預測

3)?聚類分析

4)?關聯(lián)挖掘

4.?案例一：數(shù)據分析師崗位的招聘數(shù)據分析

5.?案例二：中醫(yī)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(shù)據分析

數(shù)據分析方法與實戰(zhàn)（一）

7.?SAS基礎

1)?數(shù)據導入

2)?數(shù)據清洗

3)?數(shù)據抽樣

8.?描述性統(tǒng)計分析（基于SAS）

1)?數(shù)據的頻數(shù)分析，proc freq

2)?集中趨勢的數(shù)據描述：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分數(shù)，proc means

3)?離散趨勢的數(shù)據描述：極差、方差、標準差，proc univariate

4)?數(shù)據的統(tǒng)計圖表

9.?實戰(zhàn)一：Kaggle社區(qū)調查分析（基于SAS）

1)?數(shù)據讀取

2)?數(shù)據探索

3)?用戶畫像

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數(shù)據分析方法與實戰(zhàn)（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(zhàn)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(zhàn)三：考察汽車耗油量與里程數(shù)的關系

1)?非線性回歸分析 proc?glm

13.?實戰(zhàn)四：客戶群分類判別分析

1)?判別分析 proc?discrim，proc?candisc，proc?stepdisc

14.?實戰(zhàn)五：員工離職預測

1)?決策樹建模proc?split

數(shù)據分析方法與實戰(zhàn)（三）

15.?實戰(zhàn)六：廣告點擊率預測

1)?數(shù)據不平衡的處理

2)?數(shù)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(zhàn)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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