在数字化转型的浪潮中，数据处理能力已成为职场核心竞争力。本课程聚焦数据挖掘技术栈，通过理论讲解与实战演练相结合的方式，系统提升学员的数据建模与分析能力。
| 技术模块 | 核心内容 | 实战案例 |
|---|---|---|
| 统计基础 | 概率分布/抽样方法/回归分析 | 电商用户行为预测 |
| MATLAB | 算法实现/数据可视化 | 金融风险建模 |
| SPSS | 假设检验/聚类分析 | 市场细分研究 |
| SAS | 企业级数据管理 | 医疗数据分析 |
从基础语法到复杂算法实现，重点讲解循环结构优化、自定义函数开发、多维数据可视化等工程实践技能。通过金融时序数据分析案例，掌握矩阵运算与统计工具箱的深度应用。
针对市场调研场景，详细演示问卷数据清洗、信度效度检验、因子分析等标准化分析流程。结合零售行业案例，解读如何通过交叉分析发现潜在商业价值。
从环境配置到企业级应用，系统讲解SAS编程规范、宏变量应用、SQL过程等核心技术。通过医疗数据ETL实战，掌握大数据集处理技巧与自动化报表生成方法。
