SAS学习途径与相关资源 – SAS商业分析

SAS可能是分析行业最常用的工具了。与其他工具比如R和Python相比，尽管有人可能对它的可持续性以及特征有着不同的想法，但是有两点是可以肯定的。那就是：

健康的市场份额 – SAS仍然占据着最大的市场份额。哪怕是在像美国和英国这样的高级市场，它的市场份额至少有40%。而像印度这样的国家，它的市场份额会超过70%。
便于学习并且有着超棒的（资源）支持 – 在我所知道的工具中，SAS有资格被认为是最简单易学的。语言简单到连新手都能快速入门。

这两个理由足够让刚刚进入这个行业的新手考虑学习SAS。点击这个链接，http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/sas-vs-vs-python-tool-learn/ 你可以找到更多相关细节。

首先，为什么要学习SAS？

点击此链接，https://www.youtube.com/watchv=ksp8CzIgb-E，有一个小视频可以让你了解一下学习SAS的用途。

第一步：下载并安装SAS软件

可以通过创建一个SAS文件来下载学校版本。你也需要下载VMWare或者Oracle 视图工具箱。学校版本链接如下：http://www.sas.com/en_us/software/university-edition.html。

安装提示：

SAS学校版本目前只支持windows 64bit系统
你需要先下载VMWare播放器或者Oracle视图工具箱，然后下载相应的SAS大学版本。

第二步：学习基本SAS

在sad.com有免费的基础SAS培训，通过这个培训你可以在24小时内学习到SAS的基础知识。

第三步：学习SQL

现在你在一定程度上了解了SAS基础知识，现在你应该看一下另一种在SAS上处理数据的方式- PROC SQL。阅读这篇文章可以帮助你理解PROC SQL如何用于处理数据。（Proc SQL和Data Step之间的比较）

如果你已经知道了SQL，你会感激SAS创建了PROC SQL。即使你不知道SQL，你可能也会觉得在SAS上进行日常数据管理工作很简单。这篇SUGI文章也可以看一看：PROC SQL入门。如果你需要更细致的教程，可以看看这个学习工具：http://www.sys-seminar.com/EE/Files/AdvancedSubqueriesinPROCSQL.pdf

第四步：学习描述统计学

现在让我们开始统计学的学习。现在可以开始学习描述统计学的课程了（链接https://www.udacity.com/course/ud827）。这门课程用Excel来教你所以描述统计学的基础知识。如果你已经知道这些知识，可以直接略过这一步。

课程任务：在Udacity课程的每个章节后面的习题应该在SAS上完成。从基础SAS课程学到的知识应该足够让你完成这些习题。如果你需要具体的帮助，可以使用SAS文档。

第五步：学习推理统计学

这个链接是学习推理统计学的课程（https://www.udacity.com/course/ud201）。这个课程使用Excel表格教你所有关于推理统计学，假设性检测，T-检测以及ANOVA的相关知识。如果你已经学过这些知识，可以直接略过这一步。

课程任务：在Udacity课程的每个章节后面的习题应该在Excel上完成。在下一步完成后，我们将重新温习一下SAS课程。

第六步：在SAS学习ANOVA，线性回归和逻辑回归分析

sas.com上有相关培训内容（链接：https://support.sas.com/edu/schedules.htmlid=1979&ctry=US）

课程任务：课程里以及Udacity课程里都有有相关习题

如果你使用的是SAS大学版本，你需要略过步骤7.9和10。 SAS大学版本有版本限制，不能运行决策树和时间序列建模。

第七步：学习决策树

既然你知道了一些算法，那就让我们看看决策树。这里有两篇解释决策树运行的相关文章：

决策树 – 简化版本http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/01/decision-tree-simplified/
决策树算法 – 简化版本http://www.analyticsvidhya.com/blog/p=12419&preview=true

这里有一份指导如何在Enterprise Miner上运行决策树的指南 http://www.iasri.res.in/sscnars/data_mining/3-Building%20Decision%20Trees%20using%20SAS.pdf。

这个是一篇关于在基础SAS上执行决策树的文章http://support.sas.com/resources/papers/proceedings10/094-2010.pdf。

第八步：分类归并与分段

首先，先看看播放列表中前四个介绍K-平均值分类归并的视频https://www.youtube.com/watchv=aiJ8II94qck&list=PLQbGGI2mvVjPPvWgs4hCR5FkXykzAu69S。然后读一下从SAS上分类归并的指南 http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statugclustering/61759/PDF/default/statugclustering.pdf。此外，你可以在这个章节查询相关内容 http://www.math.wpi.edu/saspdf/stat/chap23.pdf。

第九步：学习时间序列预测

这个链接是学习时间序列预测的入门教程。你可以使用这个教程来使用SAS里的时间序列来预测。

第十步：学习IML

以下三个链接是一系列的文章。你可以通过这些文章快速了解IML：

SAS IML介绍http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/proc-iml-matrix-handling-sas/
PROC IML世界的将来发展http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/11/step-world-sas-iml/
PROC IML在分析中的应用 http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/11/applications-sas-iml-analytics/

第十一步：学习SAS Macros

下面三个链接是一系列帮助你理解SAS Macros的文章。