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SAS在商务数据分析中的应用

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简介：
本课程将深入探讨统计分析软件(SAS)在商业环境下的运用，重点介绍如何利用该工具进行高效的数据处理和复杂模型构建，以支持决策制定。 该文档记录了几个数据分析的案例，并以报告形式呈现。使用SAS语言进行数据统计与处理，适合希望学习SAS并撰写数据统计分析报告的同学阅读。

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  • SAS在商务数据分析中的应用
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    本课程将深入探讨统计分析软件(SAS)在商业环境下的运用，重点介绍如何利用该工具进行高效的数据处理和复杂模型构建，以支持决策制定。 该文档记录了几个数据分析的案例，并以报告形式呈现。使用SAS语言进行数据统计与处理，适合希望学习SAS并撰写数据统计分析报告的同学阅读。
     
  • 商务数据分析与应用（作者：王汉生，使用SAS+R代码）
    优质
    本书由王汉生撰写，专注于商务数据分析的应用领域，并深入讲解如何利用SAS和R编程语言进行数据处理和分析。适合对商业智能感兴趣的读者学习参考。 a <- read.csv(D:/回归分析/案例数据/第1章.csv, header = TRUE) names(a) <- c(Y, X1, X2, X3) a[c(1:5), ] N <- sapply(a, length) MU <- sapply(a, mean) SD <- sapply(a, sd) MIN <- sapply(a, min) MED <- sapply(a, median) MAX <- sapply(a, max) result <- cbind(N, MU, SD, MIN, MED, MAX)
     
  • Python在商业数据分析中的应用-PPT.zip
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    本资料介绍了如何利用Python进行商业数据分析，涵盖了数据处理、可视化及机器学习等技术的应用实例。适合寻求提升职场技能的数据分析师参考使用。 Python商业数据分析-PPT.zip
     
  • 医学数据分析中SAS软件的应用.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在医学研究与分析领域中，SAS软件的功能及其应用。通过实际案例详细解析如何利用SAS进行数据处理、统计分析及结果解读，为医疗科研人员提供实用指导。 SAS软件在医学数据分析中的应用.pdf 这篇文章探讨了如何使用SAS软件进行复杂的医学数据处理与分析，涵盖了从临床试验的数据管理到流行病学研究的统计建模等多个方面。通过利用SAS的强大功能，研究人员能够更有效地挖掘医疗数据的价值，并推动医学领域的创新与发展。
     
  • SAS统计分析的数据与代码应用
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    《SAS统计分析的数据与代码应用》一书聚焦于利用SAS软件进行数据分析和编程实践，涵盖数据管理、统计模型构建及结果解读等内容。 《SAS统计分析应用数据和代码》是一本深入探讨SAS在统计分析领域实践的指南书，由董大钧主编编写。本书旨在帮助读者掌握使用SAS软件处理和分析数据时的有效方法，并通过实例解析复杂的统计模型与算法来提升数据分析能力。 作为一款强大的统计分析工具，SAS广泛应用于科研、教育及商业等领域。其主要功能包括数据管理、转换以及生成报告等，同时支持用户编写程序执行各种任务如导入导出数据、清洗和建模预测等操作。 本书中的.SAS文件通常包含用于处理与分析数据的编程逻辑，涵盖定义变量、缺失值处理、描述性统计及模型构建等内容。通过阅读并运行这些程序，读者可以学习如何用SAS解决实际问题，并理解统计分析流程。 此外，《SAS统计分析应用数据和代码》还介绍了SASDT文件（代表存储的实际数据记录）以及更复杂的数据分析或建模的.SASPRG文件，包括多元线性回归、逻辑回归等高级方法。通过这些程序的学习与实践，读者能够掌握更加深入的统计知识，并了解如何在实际工作中应用理论。 总之，《SAS统计分析应用数据和代码》是适合初学者及进阶用户的宝贵资料，在提升数据分析效率的同时也提高了精确度，无论是对于学术研究还是企业决策都有着重要的参考价值。
     
  • 《Excel在电商数据分析中的应用》教学课件——12个商务数据报告撰写及商业分析实例.pdf
    优质
    本PDF教程提供了12个实用案例，教授如何运用Excel进行电商数据分析与报告制作，助力提升商业决策能力。 《Excel 电商数据分析》教学课件—12商务数据报告撰写与商业分析案例.pdf 由于提供的内容仅包含文件名重复出现，并无实际文本或联系信息需要删除，因此这里直接保留原样表述即可。如果目的是为了强调该PDF文档的内容，则可以重写如下： 这份名为《Excel 电商数据分析》的教学课件涵盖了第12部分商务数据报告撰写与商业分析案例的相关内容。
     
  • SAS大数据分析平台及其应用
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    SAS大数据分析平台提供强大的数据管理与分析工具，帮助企业从海量数据中挖掘商业价值。涵盖统计分析、预测建模等领域，广泛应用于金融、医疗等行业。 ### SAS大数据分析平台与应用 #### SAS简介与市场地位 SAS（赛仕公司）是一家专注于数据分析及智能应用领域的领先企业，自1976年成立以来，在全球积累了丰富的经验和深厚的市场基础。作为商业分析软件和服务提供商的翘楚，SAS在分析应用领域占据领导地位，并且是全球最大的独立软件公司之一。根据最新的市场调研报告，在2017年有超过30份报告将SAS认定为行业的领导者。 - **市场表现**：在全球财富500强中排名前100的企业里，94家正在使用SAS的产品和服务，这不仅反映了其广泛的市场认可度，也体现了产品与服务的高质量。 - **客户基础**：目前全球有超过84,000个客户在使用SAS的服务或软件，其中包括500多家能源企业和370余家中企。这些数字展示了SAS在全球范围内的广泛影响力。 - **研发投入**：每年将收入中的26%用于研发，这一比例远超行业平均水平，表明其对技术创新和产品升级的重视程度，并确保技术和产品的持续领先地位。 #### SAS在高级分析领域的领导地位 - **市场份额**：根据IDC数据，在高级分析及预测分析领域中SAS占据30.5%的份额，连续9年蝉联全球第一。这一成就充分证明了其强大的市场竞争力。 - **第三方评价**：Forrester Wave 2018年第三季度报告将SAS评为行业领导者，并基于对产品、战略和市场份额等关键指标进行了评估。 #### SAS在电力行业的解决方案及应用案例 - **解决方案概述**：为电力企业提供定制化的大数据分析方案，涵盖大数据分析、预测性维护、客户需求分析等多个方面。通过这些措施，企业可以更高效地管理资源并优化客户服务体验。 - **客户案例**：SAS服务于众多顶级能源和公用事业公司，在美国财富500强公共事业公司中的使用比例为100%，而在全球范围内这一数字则达到80%。 #### SAS大数据分析平台及其功能 - **平台介绍**：SAS大数据分析平台集成了多种先进技术和工具，帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。支持人工智能、机器学习等技术，并特别强调在欺诈侦测和流数据分析方面的应用能力。 - **平台特点** - 开放访问框架：提供一个开放的接入环境以灵活地连接不同的数据源和技术栈； - 大规模并行处理算法：SAS提供的机器学习算法数量比其他任何厂商都多，并支持大规模并行处理，从而极大地提高了数据分析效率。 - 全面覆盖分析生命周期：工具紧密集成，可以全面覆盖从数据准备到模型构建、部署及监控等各个阶段。 综上所述，无论是市场份额、客户满意度还是技术创新能力来看，SAS都是一个强大的领导者。特别是在电力行业中所提供的解决方案和应用案例已经得到了广泛的验证和支持。
     
  • Excel在商务数据分析中的应用-期末考试卷（附答案）.docx
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    本文档为《Excel在商务数据分析中的应用》课程设计的期末考试试卷及参考答案，涵盖数据处理、图表分析等技能的实际应用。 《Excel商务数据分析与应用》期末试卷 班级：____________ 姓名：____________ 分数：____________ 一、填空题 (共10题，每空1分，共20分) 1．在电子商务领域，商务数据可以分为两大类。 2．场景营销是基于特定的三大场景之一的一种新营销理念。具体包括哪些场景，请根据课程内容填写。 3．电商的基础数据主要有销售数据、库存信息、会员数据以及物流记录等。 4．一般平台商都不支持下载超过一定时间跨度（如6个月）的交易数据。 5．电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，这涵盖了从收集到分析处理的一系列操作。
     
  • 在SAS中进行岭回归-SAS数据分析系统指南
    优质
    本书为读者提供了使用SAS软件进行岭回归分析的全面指导，适用于数据科学和统计学领域的专业人士及学生。 在SAS中实现岭回归可以通过`proc reg`过程，并使用以下选项：`model y=自变量/ridge=初始值 to 终值 by 步长; plot / ridgeplot; run;` 此外，还可以设置如下参数： - `data=` 指定数据集。 - `outest=` 用于保存岭回归估计结果的数据集。 - `graphics` 启用绘图功能。 - `outvif` 输出方差膨胀因子（VIF）。
     
  • 《商务数据分析与应用》案例资料
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    《商务数据分析与应用》案例资料汇集了各类商业环境中数据驱动决策的实际案例，旨在帮助读者掌握数据分析工具和技术在解决实际业务问题中的应用方法。 此为王汉生老师的《商务数据分析与应用》书中的案例数据，格式为Excel。