编号	课时名称	培训内容	培训目的
第一讲	数据处理	1.数据采样;2.数据探索;3.缺失值填充	掌握数据建模之前数据处理的若干工作
第二讲	双变量分析(一)	1.中心极限定理;2.假设检验理论	理解统计学当中两个重要的理论
第三讲	双变量分析(二)	1.相关分析;2.列联表分析	掌握双变量分析对应的SAS程序
第四讲	方差分析(一)	1.方差分析理论;2.单因素方差分析	1.理解方差分析的基本理论;2.掌握单因素方差分析的SAS程序
第五讲	方差分析(二)	多因素方差分析	掌握多因素方差分析的SAS程序及结果解释
第六讲	线性回归分析(一)	1.线性回归基本理论;2.简单线性回归分析;	1.掌握线性回归分析基本理论;2.掌握线性回归分析流程;3.简单线性回归分析应用;
第七讲	线性回归分析(二)	多元线性回归分析介绍及多元回归建模的四种方法详解	掌握多元线性回归分析中常用的四种建模选择方法
第八讲	线性回归分析（三）	模型诊断和预测	掌握模型诊断的三个必要条件;模型修正和模型预测
第九讲	LOGISTIC回归分析(一)	LOGISTIC回归分析基本理论	1.了解LOGISITC基本理论;2.掌握ODDS RATIOS计算及应用
第十讲	LOGISTIC回归分析(二)	1.数据采样;2.缺失值填充	1.掌握LOGISTIC回归的总体和样本概率的对比;2.掌握缺失值填充在LOGISTIC中的应用
第十一讲	LOGISTIC回归分析(三)	属性变量压缩	1.掌握卡方统计量压缩属性变量;2.掌握ODDS RATIOS压缩变量;3.掌握WOE方法压缩变量
第十二讲	LOGISTIC回归分析(四)	连续变量压缩	掌握主成分分析在连续变量压缩中的应用
第十三讲	LOGISTIC回归分析(五)	LOGIT图	1.掌握LOGIT图的画法;2.对非线性的预测变量如何转换为线性的BIN变量
第十四讲	LOGISTIC回归分析(六)	模型开发	掌握各种模型开发的方法
第十五讲	LOGISTIC回归分析(七)	模型验证	掌握ROC图和GAIN图的算法
第十六讲	LOGISTIC回归分析(八)	模型验证	掌握模型验证选择最优模型的标准,掌握C统计量的计算方法
第十七讲	LOGISTIC回归分析(九)	模型测试	1.掌握模型打分的计算方法;2.掌握收益矩阵与决策的关系
第十八讲	LOGISTIC回归分析(十)	三阶段模型整合	掌握模型开发;模型验证和模型测试三个阶段的程序整合,最终选择最合适的模型
第十九讲	聚类分析	两步聚类法	1.了解聚类分析的基本理论;2.掌握两步聚类法实施的基本流程