通过SAS编程进行预测 (FETSP)培训
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培训特点 |
个性化、顾问式培训,互动式授课,针对实际需求,项目案例教学,实战项目演示,超级精品小班。 |
培训讲师 |
华为,中科院,上海贝尔,中兴,Xilinx,Intel英特尔,TI德州仪器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微软,飞思卡尔,等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家,端海教育集团,资深讲师。
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,有丰富的理论素养,十多年实际项目经历,开发过多个大型项目,热情,乐于技术分享。针对客户实际需求,案例教学,边讲边练,互动式沟通,学有所获。
更多师资力量信息请参见端海师资团队,请点击这儿查看。 |
培训报名与课程定制 |
如果您想学习本课程,请点击这儿联系报名老师。
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班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
开课时间和上课地点 |
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):通过SAS编程进行预测 (FETSP)培训开班时间:2024年10月28日 |
实验设备和授课方式 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质
专注高端培训15年,端海提供的证书得到本行业的广泛认可,学员的能力
得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。
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最新优惠 |
☆在读学生凭学生证,可优惠500元。 |
质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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Forecasting Using SAS Software: A Programming Approach
This course teaches analysts how to use SAS/ETS software to diagnose systematic variation in data collected over time, create forecast models to capture the systematic variation, evaluate a given forecast model for goodness-of-fit and accuracy, and forecast future values using the model. Topics include Box-Jenkins ARIMA models, dynamic regression models, and exponential smoothing models.
- 预测简介
- 时间序列和预测
- SAS预测软件介绍
- 评估拟合优度和准确性
- 平稳时间序列预测模型
- 平稳时间序列简介
- 自回归模型
- PACF和IACF详细技术说明(自学)
- 移动平均模型
- 未观察到移动平均模型组件的估计(自学)
- 混合自回归移动平均模型
- 确定适当的自回归移动平均模型
- 估计和预测方法
- Box-Jenkins模型的替代模型
- 非平稳时间序列的预测模型
- 趋势和季节性的统计检验
- 趋势模型
- 季节模型
- Box-Jenkins模型的替代模型
- 预测航空公司乘客时间序列
- 探索性变量的预测模型
- 预测的数据准备
- 处理日期
- 处理时间标识的数据
- 读取和修改时间序列数据
- 处理唯一、特定日期或频数
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注意事项: |
必备条件:
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参加本课程前,你应该有使用SAS输入或者转换数据和执行基本分析的经验,例如计算行列总数和平均值、生成图表。你可以通过完成《SAS Programming 1: Essentials》(《SAS编程 1: 基础》)和《SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques》(《SAS编程2:数据处理技术》)获得这些经验。SAS宏语言编程的知识对学习本课程有帮助,但不是必需。没有数据分析和统计建模经验的学生可以通过《Statistics 2: ANOVA and Regression》(《统计2:方差分析和回归》)课程获得这些预备知识。 |
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