1、免费重修；
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近年来，由于存储设备的单位成本以惊人的速度下降（1G硬盘空间的成本现在只需要几美分，这在过去难以想象），我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。


很不幸的是，我们得到了大量的数据，而这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然停留在按预定指标进行统计这种很低的水平上。造成这种情况的原因有很多。一方面，由于业务人员和IT人员的工作鸿沟，使到即使能提出数据分析的需求都成了一个很大的困难。在各公司里保管数据的大多是IT人员，他们对业务的了解可能并非很深入，而业务人员也鲜有对数据有深入认识者，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作。另一方面，数据分析专家具有深厚的数学处理能力，善于建模和构筑算法，但是由于无法得到合适的需求，他们的能力也无从施展。另外数学家、统计学家们很多并不熟悉现代的IT软硬件设备的特性，对于集群、分布式系统、大规模存储、云计算、数据库等认识几乎为零，对于算法的实现可能还停留在对着PC写C语言程序的水平上，对于海量数据，无法利用现代化设备的能力，使到算法是否能真正实现变成生产力存有很大的疑问。

第1节 SAS体系介绍：逻辑库，变量、函数、操作符与SAS表达式，数据步基本语句
第2节 ETL技术之一：复杂的数据步控制，读取外部文件和数据库连接
第3节 ETL技术之二：数据集整理。跳转、循环、数组等，数据集合并，OUTPUT语句
第4节 ETL技术之三：过程步常用语句，几个常用过程，SQL过程
第5节 初识SAS分析之一：描述性统计量计算过程
第6节 初识SAS分析之二：制表与画图
第7节 真理还是谬误？拉出来遛遛：假设检验
第8节 告别拍脑袋式的肉眼判断：方差分析
第9节 我也是个预言家之一：相关分析与线性回归模型
第10节 我也是个预言家之二：Logistic回归模型与非线性回归
第11节 人生大部分问题是抉择问题：分类器
第12节 人以群分，物以类聚：聚类分析
第13节 抓住背后看不见那只手：主成分分析与因子分析
第14节 不是算命先生：生存分析，COX回归模型
第15节 股神是怎样炼成的：时间序列与ARIMA模型