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内容

数据分析概述

1.?什么是数据分析

2.?数据分析的步骤

3.?数据分析的常用方法、策略与工具

1)?描述性统计分析

2)?分类预测

3)?聚类分析

4)?关联挖掘

4.?案例一：数据分析师岗位的招聘数据分析

5.?案例二：中医证型辅助诊治乳腺癌患者的挖掘分析

6.?案例三：在线教育平台运营数据分析

数据分析方法与实战（一）

7.?SAS基础

1)?数据导入

2)?数据清洗

3)?数据抽样

8.?描述性统计分析（基于SAS）

1)?数据的频数分析，proc freq

2)?集中趋势的数据描述：均值、中位数、众数、百分数，proc means

3)?离散趋势的数据描述：极差、方差、标准差，proc univariate

4)?数据的统计图表

9.?实战一：Kaggle社区调查分析（基于SAS）

1)?数据读取

2)?数据探索

3)?用户画像

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数据分析方法与实战（二）

10.?分类预测

1)?线性回归

2)?非线性回归

3)?判别分析

4)?决策树分类

5)?分类模型评估

11.?实战二：健身运动中耗氧量回归分析（基于SAS）

1)?相关性分析?proc?corr

2)?回归分析?proc?reg

12.?实战三：考察汽车耗油量与里程数的关系

1)?非线性回归分析?proc?glm

13.?实战四：客户群分类判别分析

1)?判别分析?proc?discrim，proc?candisc，proc?stepdisc

14.?实战五：员工离职预测

1)?决策树建模proc?split

数据分析方法与实战（三）

15.?实战六：广告点击率预测

1)?数据不平衡的处理

2)?数据建模

3)?模型评估

16.?聚类分析

1)?k-means聚类

2)?层次聚类

17.?实战七：销售公司的客户分群分析

1)?聚类分析?proc?cluster，proc?fastclus

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