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重要概念
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實作課程
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SAS使用與問卷分析
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• 由一份問卷回收後所需要的資
料輸入、註標設定、格式設定
問卷偵錯、資料合併、次數分
佈、交叉編表、複選處理,循
序漸進,至完成基本分析的相
關步驟。
• 資料建立探討多種處理方法,
以適用不同場合,包括程式中
夾資料、由文字檔輸入、再由
Excel 轉出或由 Access 轉出。
• 交叉分析中,單選題處理較簡
單,複選題處理困難度大幅提
升,包括精簡編碼與二分編之
處理,有序與無序之處理,要
寫一點程式才能完成。
• 典型的問卷離開不了複選題,
課程中將詳細說明如何用陣列
處理。 |
• 將探討如何用INFILE
讀入大
量資料。
• 利用LIBNAME定義資料館。
• 利用ARRAY處理複選題。 |
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SAS使用與預測分析
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• 熟習時間序列預測時,所需之
SAS指令,尤其是建立自動化
的預測系統所需之技術,由資
料建立、日期處理、資料重組
模式建立、成長率計算、誤差
率計算、預測繪圖,循序漸近
產生完整預測為止。
• 縱斷面的處理,一定要先瞭解
SAS日期,否則難以應付各種
類型的時間序列
• 本課程與時間序列預測課程最
大的差異在自動化預測系統的
建置,適合結構簡單之序列,
不用設定許多參數,即可產生
合理預測。 |
• 深入FORECAST之應用,探
討乳品公司如何預測市場需
求。
• 生產部門應如何預測物料需
求。 |
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SAS巨集語言與程式設計 |
• 一個特用的統計分析要封裝起來,需用到SAS巨集與相關的程式
設計。課程包括巨集變數、巨集程式、巨集處理、巨集表示、
巨集引用、巨集互動、巨集儲存、巨集重用、巨集偵錯等。
• 一項例行性的計算工作,藉由巨集的應用,可將相關的資料處理
計算程序、矩陣運算,封裝起來後,成為特用模組(Module)。
每一模組只要設定參數並指定資料來源,即可產生模式 Model。
• 模式經執行運算,產生的結果即可提供所需的決策支援。多變量
統計、時間序列預測無數多的程序,用巨集寫成模組後,即可輕
易隨時重複使用,不須每次人工更改許多變數。 |
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SAS矩陣運算與程式設計
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• SAS 提供了相當多的運算程序
( Procedure ),然不論再多,研
究稍深入,難免會有些特殊的
計算是現有程序無法處理者。
遇到這種情況,只要知道計算
細節,即可用矩陣運算與程式
設計,撰寫成符合您需求的程
式,鏈結相關程序。
• 課程將深入交談式矩陣語言
(Interactive Matrix Language)
的應用,探討矩陣建立、矩陣
運算、矩陣列印、資料管理、
程式設計、矩陣儲存等議題。 |
• 建立一新產品開發模擬模式,
模擬外在環境(如經濟、政治
與技術)變化及行銷策略(如
屬性、單價、廣告)變化對投
資績效(如內部報酬率、回收
期)的影響。 |