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每期人數限3到5人。

上課時間和地點

上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日

實驗設備

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        ☆注重質量 ☆邊講邊練
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質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱

使用SAS Enterprise Miner進行應用分析 (AAEM61)培訓
使用SAS Enterprise Miner進行應用分析 (AAEM61)培訓
培訓內容：
簡介
SAS Enterprise Miner簡介
訪問并探索已準備數據
創建SAS Enterprise Miner項目，庫和圖表
定義數據源
探索數據源
介紹使用決策樹生成預測模型
生成決策樹
優化復雜決策樹
了解其他診斷工具（自學）
手工調整決策樹生長選項（自學）
介紹使用回歸生成預測模型
選擇回歸輸入
優化復雜回歸
解釋回歸模型
轉換輸入
分類輸入
多項式回歸（自學）
使用神經網絡和其他模型工具介紹預測模型
神經網絡模型介紹
輸入選擇
停止訓練
其他模型工具（自學）
模型評估
模型擬合統計
統計圖形
調整獨立采樣
利潤矩陣
模型實現
內部評分數據集
評分代碼模型
模式發現介紹
聚類分析
市場購物籃分析（自學）
專題
嵌入模型
變量選擇
合并輸入分類變量
替代模型
案例研究
銀行客戶交易細分
對Web服務數據進行關聯分析
創建一個基于客戶貸款數據的簡易信用風險模型
預測性高校招生管理
注意事項：
必備條件:
???? 參加本課程前，你應該熟悉微軟視窗和基于視窗系統的軟件。此外，你應該至少對基本統計和回歸模型有基礎的了解。SAS軟件的使用經驗對學習本課程有益但不是必需的。
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