SAS Risk Solutions
sas数据分析报告
sas数据分析报告摘要：本文介绍了基于SAS软件进行的数据分析报告。
首先，对数据进行了简要的介绍和处理，并对数据进行了可视化处理。
然后我们使用SAS建立了模型，并对模型进行了评估。
最后，我们对结果进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
关键词：SAS，数据分析，模型建立，可视化，结果解释1. 简介SAS是一款广泛应用于数据分析领域的统计软件，其丰富的统计函数和数据可视化功能使得它成为了数据分析师不可或缺的工具。
本文使用SAS对某公司的销售数据进行分析，以帮助公司管理者更好地了解企业的经营情况和预测未来的发展趋势。
2. 数据处理与可视化我们先对数据进行了初步的清理和整理，去除了缺失值和异常值，并对数据进行了标准化处理。
然后，我们使用SAS的数据可视化功能对数据进行了可视化处理，包括制作散点图、直方图和箱线图等，以便更好地了解数据的分布情况和相关性。
3. 模型建立与评估我们基于数据建立了模型，并使用SAS对模型进行了评估。
在模型建立过程中，我们采用了多元线性回归模型，考虑了各个变量之间的相互关系和影响。
在模型评估过程中，我们采用了交叉验证和R方值等指标，对模型的预测能力进行了评估。
4. 结果解释与分析根据模型的预测结果，我们对数据进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
我们确定了销售额、广告投放、促销活动等因素对销售额的影响，根据模型结果提出了优化销售策略的建议。
同时，我们进一步分析了销售额的趋势，预测了未来的销售情况，为公司的经营决策提供了有力的支持。
结论：本文基于SAS进行了数据分析报告，利用SAS的数据处理、可视化、模型建立和评估等功能，全面分析了某公司的销售数据。
通过对数据的解释和分析，我们提出了相关的建议，为公司的经营决策提供了参考。
这表明SAS在数据分析领域的应用效果显著，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
sas数据分析
sas数据分析标题：SAS数据分析与决策支持引言：在当今信息化的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行有效地整理和分析已经成为企业面临的挑战。
SAS作为一个强大的数据分析工具，通过其丰富的功能和灵活的应用，为企业提供了一种有效的决策支持方法。
本文将详细介绍SAS数据分析的概念、应用和优势，以及它如何为企业决策提供支持。
一、SAS数据分析的概念SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析软件，它通过收集、整合、管理和分析数据，帮助用户在决策过程中作出有效的预测和判断。
SAS数据分析可以应用于各个领域，包括市场营销、金融风险评估、医疗保健、生物信息学等。
二、SAS数据分析的应用1. 市场营销决策支持：SAS数据分析可以帮助企业对产品销售进行预测和监测，分析市场竞争对手的策略，并优化企业的市场定位和营销策略。
2. 金融风险评估：SAS数据分析可以对金融数据进行建模和分析，帮助金融机构评估风险、监控市场波动，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗保健决策支持：SAS数据分析可以通过分析大量的医疗数据，辅助医疗机构提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效率和病人满意度。
4. 生物信息学研究：SAS数据分析可以处理大规模的生物数据，帮助生物学家解决基因组学、蛋白质组学等领域的问题，加速科学研究的进展。
三、SAS数据分析的优势1. 数据整合能力：SAS可以集成多种类型的数据，并通过其强大的数据处理功能进行统一管理和整合，使得数据的利用更加高效和便捷。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以通过这些方法和模型对数据进行深入分析和挖掘，从而发现数据背后的规律和关联。
3. 可视化分析：SAS提供了强大的可视化分析功能，可以通过图表、图像和地图等形式呈现数据分析结果，帮助用户更加直观地理解和解释数据。
4. 高性能计算：SAS具备较强的计算能力，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务，加速数据分析和决策过程。
如何利用SAS进行数据挖掘
如何利用SAS进行数据挖掘数据挖掘是通过运用各种统计分析工具和算法来发现数据中隐藏的模式和关联性的过程。
SAS是一个强大的数据分析工具，它提供了广泛的数据挖掘功能，能够从大规模数据中提取有价值的信息和知识。
本文将介绍如何利用SAS进行数据挖掘，并按类划分为数据预处理、数据探索和建模三个章节。
第一章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
1.1 数据清洗数据清洗是通过检测和纠正数据中的错误、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。
在SAS中，可以使用数据步骤来进行数据清洗，例如使用PROC FREQ统计缺失值的情况，并使用PROC MEANS或PROC UNIVARIATE统计异常值。
此外，SAS还提供了丰富的数据清洗函数和技术，例如使用IF语句删除异常值或使用FORMAT语句将缺失值替换为指定值。
1.2 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据融合到一个数据集中的过程。
SAS提供了PROC APPEND和DATA步骤等方法来实现数据集成。
可以使用PROC SQL语句来合并两个或多个数据集，也可以使用DATA步骤中的SET语句将多个数据集合并。
1.3 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式，例如将连续数据离散化、对数据进行标准化、归一化等。
SAS提供了多种数据转换函数和过程，例如使用PROC TRANSPOSE将行数据转化为列数据、使用PROC RANK将连续变量分为等级等。
1.4 数据规约数据规约是通过选择部分数据或提取其中有用的信息来减少数据量，并保持数据挖掘任务的效果不变。
SAS提供了PROC SURVEYSELECT和PROC SAMPLING等过程来进行数据规约，可以通过随机抽样、分层抽样等方法来选择子集。
第二章：数据探索数据探索旨在发现数据中的潜在模式、规律和关联关系，为后续的建模过程提供指导。
2.1 数据可视化数据可视化是数据探索的关键环节，它通过图表、统计图形等方式直观地展示数据的特征和分布情况。
数学建模sas方法
数学建模sas方法数学建模：SAS方法数学建模是一种将数学方法应用于实际问题的过程，通过构建数学模型来理解和解释现实世界中复杂的现象和关系。
其中，SAS方法是一种常用的数学建模技术，被广泛应用于统计分析、数据挖掘和预测建模等领域。
SAS方法是指利用统计分析系统（SAS）来开展数学建模工作。
该方法通过使用SAS软件的强大功能，能够对大规模数据进行深入分析和挖掘，并通过建立数学模型来预测未来的趋势和结果。
SAS方法的基本步骤包括：数据收集与整理、数据预处理、数据建模、模型评估与选择、模型优化和预测。
数据收集与整理是SAS方法的前提和基础。
在这一步骤中，需要收集与研究问题相关的数据，并对数据进行清洗和整理，以保证数据的准确性和完整性。
数据预处理是为了将原始数据转化为适合建模的形式。
这包括数据的标准化、特征选择和降维等操作，以剔除噪声数据并提取出关键特征，为后续的建模工作提供准确的数据基础。
然后，数据建模是使用SAS方法进行数学建模的核心步骤。
在这一步骤中，可以选择合适的统计模型并对数据进行训练和拟合，以获取模型的参数和预测能力。
模型评估与选择是为了评估建立的模型在实际数据上的性能和准确度。
可以使用交叉验证和误差分析等方法来评估模型的预测能力，选择合适的模型用于后续的预测工作。
模型优化是为了提高模型的预测性能和稳定性。
通过调整模型的参数和算法来提升模型的拟合能力和泛化能力，以取得更好的预测结果。
预测是SAS方法的重要应用之一。
通过利用已经建立好的模型对未来的数据进行预测，可以帮助决策者做出更加准确的决策和预测，为实际问题的解决提供有力的支持。
SAS方法是一种基于统计分析系统的数学建模技术，通过数据收集与整理、数据预处理、数据建模、模型评估与选择、模型优化和预测等步骤实现对实际问题的深入分析和预测。
它在统计分析、数据挖掘和预测建模等领域有着广泛的应用，帮助决策者做出更加准确的决策和预测。
SAS软件介绍
五、SAS程序的过程步
• 通俗地说，SAS程序的过程步就是用于实现各种统计分析 功能的SAS命令，我们只需要按照其格式调用它们。过程 步总是以一个proc语句开始，后面紧跟着过程步名。下表 列出一些常用的过程步名及功能。
• SAS有三个最重要的子窗口：程序窗口（PROGRAM EDITOR）、 运行记录窗口（LOG）、输出窗口（OUTPUT）。
• Program Editor的窗口（窗口标签为Editor）就是用来输入 SAS语句的，编程操作的所有内容都是在该窗口内完成的， 各位还是要跟它先多熟悉一下。
• 简单运行样例
input x @@; cards; 12345 ; proc print; var x; run; quit; 第一行就指定d:\sysdata\为逻辑库位置，其名称为a.
引用在逻辑库中数据集时要使用两级名称来指定，第一 级为库名称，第二级为数据集名，中间用句点“.”隔开。 即用
库名称.数据集名
SAS软件介绍
一、概述
• SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北 卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976 年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用 于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的 功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重 要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小 约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家 和地区的近
libname a 'd:\sysdata\';
data a.aaaa;
input x @@;
cards;
12345
;
proc print;
SAS数据分析工具介绍
SAS数据分析工具介绍随着数字化时代的到来，数据分析成为了企业和组织的必修课。
其中，SAS数据分析工具作为全球最为知名的商业分析软件之一，备受广大企业和分析师的青睐。
本文将对SAS数据分析工具进行介绍，包括其特点、应用领域以及使用技巧等方面。
一、SAS数据分析工具特点SAS数据分析工具全称Statistical Analysis System，是由SAS 公司开发的商业分析软件。
其最为显著的特点是其全面的功能性，包括数据管理、统计分析、建模和数据可视化等多个方面。
SAS公司提供多种产品包，以满足不同行业用户的需求。
同时，SAS数据分析工具的语法清晰、规范，并且具有高度的灵活性，能够快速响应用户的分析需求。
基于这些优点，SAS数据分析工具成为了金融、保险、医疗、航空航天等多个行业的分析工具之一。
二、SAS数据分析工具应用领域1. 金融领域金融行业是SAS数据分析工具的主要应用领域之一。
通过SAS 的数据管理、预测建模和可视化等功能，可以实现金融产品的风险管理和营销等方面的应用。
例如，银行可以利用SAS数据分析工具进行授信风险评估、客户身份识别等工作；投资机构可以通过SAS数据分析工具对市场波动进行预测，为投资策略做出决策。
2. 医疗领域医疗行业是另一个SAS数据分析工具的主要应用领域。
医疗机构可以利用SAS数据分析工具对大量的病历数据进行分析，在医疗管理、疾病预测等方面提供帮助。
例如，一些医疗保险公司可以利用SAS数据分析工具进行预测分析，提前预测疾病风险，避免大量的医疗费用支出。
3. 交通领域在航空和铁路等交通领域也有SAS数据分析工具的应用。
航空公司可以利用SAS数据分析工具对飞行数据进行分析，预测飞行状态，并且提高飞行效率。
铁路公司可以利用SAS数据分析工具对列车状态进行监控，在列车故障和延误时作出快速处理。
三、SAS数据分析工具的使用技巧1.了解基础知识使用SAS数据分析工具需要具备相应的基础知识，包括统计学、数学和计算机等相关的知识。
SAS的名词解释
SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。
在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。
本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。
一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。
它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。
SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。
其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。
二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。
SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。
它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。
三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。
它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。
SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。
在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。
SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。
四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。
它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。
通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。
此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。
五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。
sas分级标准
sas分级标准
SAS分级标准是指根据特定的标准和指南对公司、债券、债务工具或其他金融产品进行评级和分类的方法。
SAS分级标准通常由专业的评级机构或监管机构制定和执行，以帮助投资者和市场参与者更好地了解和评估不同金融产品的风险和价值。
SAS分级标准通常包括对公司财务状况、经营业绩、行业前景、市场地位、管理团队、债务结构、流动性等方面的评估，以及对债券或债务工具的信用质量、偿付能力、违约风险等方面的评估。
评级结果通常以字母或数字等符号表示，如AAA、AA、A、BBB等，或者1、2、3、4等。
SAS分级标准的目的是为投资者提供一个客观、标准化的评估体系，帮助他们更好地理解和比较不同金融产品的风险和回报，从而做出更明智的投资决策。
同时，SAS分级标准也可以帮助发行公司或机构更好地了解自身的财务状况和信用风险，从而更好地管理和规避风险。
如何操作SAS数据分析软件
如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。
本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。
第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。
SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。
SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。
用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。
SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。
用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。
第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。
SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。
第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。
SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。
用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。
第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。
SAS简介生产培训
SAS-Security Accreditation Scheme 安全保证方案
SAS简介生产培训
什么是SAS
• SAS标准是通讯智能卡行业特殊的工业安全生产标 准，是通讯智能卡行业中现有最高级别的安全和数 据保护标准，旨在提高通讯高智能卡的整体安全性。 其核心在于保证客户数据/信息的安全。
• 应有紧急撤退时的保护和恢复机制。如指定人员 监控、使用自动门等
• 安防设施的定期检查：第三方和自检，自检需定 义方法、周期、记录等。
• 对由外面通向高安全区的门（如逃生门）的要求 有些特别：多点锁（Multi-point locking system）、 移动或切断铰链门不会被打开？Removal or cutting of hinges should not allow doors to be opened
SAS“需要访问”的原则给每位员工授权 • 访客、临时工的管理方法同EMV • 卸/发货区的管理同EMV，三门联锁管理。 • 钥匙的管理同EMV，需要授权或审批 • 部分区域需要ID卡+PIN管理：数据室、碎
卡室 • 处理一类资产和二类资产的区域应分开
SAS简介生产培训
SAS简介生产培训
SAS要求
3.信息
• 对信息和其他资产分类，并根据不同类别 的信息和资产有适当的处理方针
• 对敏感信息和资产的访问必须总是根据“需 要知道”的原则
• 附件一:资产分类表（参考）
SAS简介生产培训
SAS要求
4.人事安全
• 在岗位职责JD中明确安全职责 • 有明确的人员筛选政策：……信用调查、
• 保安需熟悉安防设施的操作（门禁系统、 CCTV、警报系统），审核员需验证。
SAS简介生产培训
SAS基础与金融计算4
SAS基础与金融计算4引言本文档旨在介绍SAS（Statistical Analysis System）及其在金融计算中的基础应用。
SAS是一种广泛使用的统计分析软件，其功能强大，能够进行数据的处理、分析和可视化。
在金融领域，SAS被广泛应用于风险管理、投资组合分析、量化交易等方面。
本文将介绍SAS的一些基础知识，并结合金融计算的实例进行说明。
第一部分：SAS基础知识1. SAS语言基础SAS语言是一种类似于英语的编程语言，用于描述数据的处理和分析过程。
以下是一些基础的SAS语言元素：•数据集（Data Set）：SAS中的数据存储在数据集中，每个数据集由变量和观测组成。
•数据步（Data Step）：数据步是SAS程序中用来对数据进行处理的基本单位，包括数据导入、数据转换等操作。
•过程（Procedure）：过程是SAS程序中用来进行数据分析的模块，比如描述统计、线性回归等。
•语句（Statement）：语句是SAS程序的最小执行单位，每个语句以分号结尾。
2. SAS数据集操作SAS提供了丰富的数据集操作函数，可以对数据集进行增删改查等操作。
以下是一些常用的数据集操作：•创建数据集：使用data语句可以创建一个新的数据集，并定义其中的变量。
•导入数据：使用import语句可以从外部文件导入数据到SAS中的数据集。
•数据过滤：使用where语句可以对数据进行条件过滤，只选择满足条件的观测。
•数据排序：使用sort语句可以对数据集按照指定的变量进行排序。
•数据合并：使用merge语句可以将两个或多个数据集按照共有的变量合并成一个数据集。
3. SAS统计分析SAS提供了各种统计分析的过程，可用于探索数据的特征、分析数据之间的关系等。
以下是一些常用的统计分析过程：•描述统计：使用proc means过程可以计算数据的基本统计量，比如均值、方差等。
•数据分组：使用proc freq过程可以对数据按照指定的变量进行分组统计。
sas数据分析
sas数据分析SAS数据分析在当今信息时代的重要性在当今信息时代，数据已经成为一种宝贵的资源，能够为企业和组织提供重要的指导和决策支持。
然而，面对大量和复杂的数据，如何从中寻找有用的信息并进行有效的分析成为了一个亟待解决的问题。
为了解决这一问题，人们提出了各种各样的数据分析方法和工具。
而SAS数据分析系统作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，其在实践中的应用已经得到了长足的发展。
SAS数据分析系统是一种可用于数据管理、数据挖掘和统计建模的软件。
它提供了强大的数据操作和处理功能，能够从原始数据中提取出有用的信息。
与传统的数据处理方法相比，SAS数据分析系统拥有更高的效率和更灵活的操作方式，能够满足不同领域用户的需求。
首先，SAS数据分析系统具有无与伦比的数据处理能力。
用户可以利用SAS系统对数据进行清洗、整理、筛选等操作，以确保数据的准确性和完整性。
SAS数据分析系统还支持多种数据格式，用户可以轻松地将数据导入系统进行分析。
在数据处理过程中，SAS系统还能够自动检测和纠正数据异常，提高分析结果的可信度和准确性。
其次，SAS数据分析系统提供了丰富的统计分析功能。
用户可以利用SAS系统进行描述性统计、推断统计、多元统计等分析，以揭示数据背后的潜在规律和关系。
SAS系统还支持数据可视化功能，用户可以通过直观的图表和图形展示数据分析结果，更好地理解和传达数据分析的结论。
此外，SAS数据分析系统还具有强大的数据挖掘和预测分析能力。
用户可以利用SAS系统进行数据挖掘，从大量的数据中挖掘出有价值的信息和模式。
在数据挖掘过程中，SAS系统能够自动识别关联规则、聚类和分类等模式，帮助用户发现数据中的隐藏信息。
同时，SAS系统还能够进行预测分析，基于历史数据和趋势预测未来的发展趋势，为决策提供重要参考。
总而言之，SAS数据分析作为一种有效的数据处理和分析工具，在当今信息爆炸的时代具有重要的应用价值。
通过SAS系统，用户可以将海量数据转化为有用的信息，并进行有效的分析和决策。
sas基础知识
sas基础知识SAS基础知识SAS（Statistical Analysis System）是一种用于统计分析和数据管理的软件套件。
它提供了一系列功能强大的工具，可用于数据的读取、处理、分析和可视化。
本文将介绍SAS的基础知识，包括其应用领域、常用功能以及数据处理流程等。
一、SAS的应用领域SAS广泛应用于各个领域，如医疗、金融、市场营销、社会科学等。
在医疗领域，SAS可用于临床试验数据的分析和统计，帮助研究人员评估药物的疗效和安全性。
在金融领域，SAS可以进行风险管理和信用评估，帮助金融机构做出合理的决策。
在市场营销中，SAS 可以进行客户细分和推荐算法，帮助企业实现精准营销。
二、SAS的常用功能1. 数据管理：SAS可以读取各种类型的数据文件，并进行数据清洗、转换和整合。
它支持多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。
此外，SAS也提供了强大的数据查询和排序功能。
2. 数据分析：SAS具有丰富的统计分析功能，包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行数据分析，并生成相应的报告和图表。
3. 数据可视化：SAS可以通过图表和图形的方式直观地展示数据分析的结果。
用户可以根据需要选择不同的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。
此外，SAS还支持交互式图表，用户可以通过交互操作来探索数据。
4. 编程能力：SAS具有强大的编程能力，用户可以使用SAS语言来编写程序实现复杂的数据分析任务。
SAS语言简洁易学，具有丰富的语法和函数库，方便用户进行自定义的数据处理和分析。
三、SAS的数据处理流程1. 数据准备：首先，用户需要准备数据，包括收集数据、整理数据以及检查数据的完整性和准确性。
SAS支持多种数据源的读取，用户可以通过SAS语言或图形界面来导入数据。
2. 数据清洗：在数据准备阶段，用户需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
SAS提供了一系列函数和工具，可以快速进行数据清洗和转换。
SAS金融行业解决方案
分析CRM 对运行的数据进行交叉销售，客户分割等分析 项目管理 协同CRM
使用与客户接触中得到结果
Source: META Group
CRM 部件
科技
数据模型,挖掘摸板, 报表摸板
操作步骤 方法论和解决方案
人员
行业知识，文化背景
市场自动体系机构
决策支持
以前的系统
生产操作流程， 知识管理
有效市场营销管理
市场营销管理是管理与客户沟通的过程 市场营销管理软件支持市场营销管理的 全过程
Intrinsic 市场营销管理
计划
Planning
Execution
分析
Analysis Evaluation Response Mgmt Integration
执行
评价
Intrinsic 市场营销管理
Customer information repository
Workflow and knowledge manager
Web systems
Analytical/data mining tools
Forecasting/ planning tools
Content/ collateral manager
NT
销售分析
数据仓库流程图
运行环境 企业数据仓库
NT
数据集市
收益性分析
主机
企业服务器
Unix
客户汇报
SAS 数据仓库装载
Unix
完全更新 Delta文件 增量汇总 从数据库下载
NT
销售分析
SAS数据仓库管理器
运行环境 公司数据仓库
NT
数据集市
主机
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险讲座时间：2015年7月14日讲座地点：清华大学伟伦楼讲座嘉宾：向凌主持人：大家好，欢迎来到清华大数据“技术·前沿”系列讲座的现场，我是清华大数据协会的小数点。
简单对我们的主讲人做一个介绍。
（向凌介绍）。
今天向博士将与我们分享的题目是：《使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险》。
我相信大家对最近的股灾深有感触，下面让我们有请向博士，看看他能通过什么办法对这个问题有一些预测和解答。
向凌：大家好我叫向凌，我04年去美国攻读博士学位，08年获得了工业工程博士学位和金融数学硕士学位，毕业以后留在SAS工作，我在SAS的研发部工作了三年，主要负责金融模型的建模、模型的调整。
三年之后我加入了现在的部门，SAS的咨询部门，现在我是咨询经理，我带领的部门主要负责在全球范围内大的投行和保险公司以及一些商业银行里面负责SAS风控软件的实施，在这方面有一些经验。
很高兴在这里跟大家一起分享。
首先，刚才她介绍的对股灾有什么好的预测作用，我今天讲的东西跟股灾没有直接的联系，如果大家对大数据在这方面有好的应用和想法，我们可以到时候一起讨论。
今天演讲的主要内容就是怎么进行风险的实时聚合，这个话题自从华尔街投行和对冲基金开始做高频的交易的时候就已经被炒的很热了，但是当时因为技术还不成熟，因为数据量很大，会带来各种各样的问题。
现在因为技术慢慢成熟起来，SAS有这样的产品，所以我现在讲的案例就是实际的案例，在全球很大的投行我们用这两个产品为他做了一个平台，可以达到实时金融数据聚合的功能。
今天我在这里讲的只是代表我个人的观点，跟SAS的官方观点没有任何关系。
大数据这几年在全球、在中国都炒的很热。
什么叫做大数据呢？大数据其实就是描述了一种数据呈指数化增长的趋势。
体现在大上面，数据容量，数据主要是非结构化的数据。
结构化的数据量大的时候，处理起来有一定的方法，而且速度还是比较快的。
SAS银行业风险管理
Copyright © 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
SAS 内控风险管理
Copyright © 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
sas平台管理制度
sas平台管理制度一、前言随着大数据时代的到来，企业对数据的需求与日俱增。
SAS平台作为一款专业的数据分析与挖掘工具，已经成为了很多企业的首选。
然而，SAS平台的使用也需要有一套合理的管理制度来确保数据的安全及合规性。
本文旨在构建一套完善的SAS平台管理制度，以便企业能更好地利用SAS平台进行数据分析与挖掘。
二、总则1. 为了规范SAS平台的管理，保障数据的安全与合规性，特制定本制度。
2. 本制度适用于公司全部使用SAS平台进行数据分析的部门。
3. 所有SAS平台用户必须遵守本制度，不得违反任何规定。
三、用户管理1. 所有使用SAS平台进行数据分析与挖掘的员工必须接受相关的培训，并持有有效的资质认证。
2. 公司需要设立SAS平台管理员，负责用户的权限管理、日常监管和技术支持工作。
3. 用户需要按照权限等级进行数据的查看、操作与分析，不得超越自身权限进行操作。
4. 用户不得私自安装或卸载任何SAS软件，若存在必要需求，需提出申请并经过审批。
5. 用户需严格遵守相关的数据安全管理制度，不得私自将公司数据外传或用于非法用途。
6. 用户需遵守SAS平台的最佳实践指南，遵守相关的数据分析规范。
四、数据安全管理1. 公司需要建立完善的数据备份机制，确保数据的安全性和可用性。
2. 数据在传输过程中需要进行加密处理，防止中间人攻击或数据泄露风险。
3. 公司需要定期对SAS平台进行漏洞扫描和安全评估，及时修复发现的安全隐患。
4. 数据库的访问需要有严格的权限管理，仅授权给合适的人员进行操作。
5. 对于重要数据，公司可以设立安全专员或数据安全团队进行数据的监控和审查。
6. 员工离职或调岗后，需及时撤销其在SAS平台上相关的权限，以免出现安全隐患。
五、维护管理1. 公司需为SAS平台的硬件设备和软件环境提供足够的维护和更新。
2. 平台管理员需定期对SAS平台进行性能监控和资源管理，确保其正常运行。
3. 务必及时更新SAS平台的补丁和版本，保证其安全和稳定性。
sas评分标准
sas评分标准SAS评分标准。
SAS（Self-Assessment Scheme）是一种自我评估方案，旨在帮助个人或组织评估其在特定领域的表现，并提供改进的建议。
在本文中，我们将讨论SAS评分标准的相关内容，包括评分标准的制定、使用和改进。
评分标准的制定。
要制定有效的SAS评分标准，首先需要明确评估的对象和目的。
评估对象可以是个人、团队、项目或组织，评估的目的可以是为了改进绩效、确定奖励或识别问题。
其次，需要确定评分标准的维度和指标。
维度是评估的主要方面，指标是用于衡量维度的具体标准。
例如，如果评估的对象是团队的绩效，那么维度可以包括工作质量、团队合作等，而指标可以包括工作错误率、团队沟通效果等。
最后，评分标准需要经过专业人士的审查和验证，以确保其准确性和公正性。
评分标准的使用。
一旦评分标准制定完成，就可以开始使用它来进行评估。
在评估过程中，需要收集相关的数据和信息，例如工作报告、绩效数据、用户反馈等。
然后，根据评分标准对这些数据进行分析和比对，得出评估结果。
评估结果可以用于制定改进计划、确定奖励对象或提出建议。
在使用评分标准时，需要确保评估过程的公正性和透明度，避免主观因素的干扰。
评分标准的改进。
评分标准是一个动态的工具，需要不断改进和完善。
在实际使用中，可能会发现评分标准存在不足或不合理的地方，需要及时进行修订。
改进评分标准的方法可以包括定期的评估结果分析、专家讨论会议、用户反馈收集等。
在改进评分标准时，需要考虑到评估对象的特点和实际需求，确保评分标准的有效性和适用性。
结语。
SAS评分标准是一个有力的工具，可以帮助个人或组织进行自我评估，并提供改进的方向。
通过制定有效的评分标准、正确使用评分标准和不断改进评分标准，可以提高评估的准确性和有效性，促进个人或组织的持续改进和发展。
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sasb准则英文版
sasb准则英文版摘要：1.SASb 准则的概述2.SASb 准则的具体内容3.SASb 准则的英文版4.SASb 准则的实际应用正文：SASb 准则，全称为“SAS Base”准则，是SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）软件中的一个基础准则。
SAS 是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和预测分析的软件，其功能强大，适用于各种行业和领域。
SASb 准则作为SAS 软件的基础，为使用者提供了一系列的基本操作和功能。
SASb 准则主要包括以下几个方面：首先，SASb 准则提供了数据管理功能。
使用者可以在SAS 中创建、编辑、删除和查询数据集，同时还可以对数据进行排序、合并和转换等操作。
其次，SASb 准则提供了基本的统计分析功能。
使用者可以在SAS 中进行描述性统计分析、推断性统计分析和方差分析等统计方法。
再次，SASb 准则提供了图形功能。
使用者可以在SAS 中创建各种图形，如柱状图、饼图和散点图等，以便于更直观地展示数据和分析结果。
最后，SASb 准则提供了编程功能。
使用者可以在SAS 中编写自定义程序，以实现更复杂和高级的分析需求。
SASb 准则的英文版与中文版在功能上并无差异，都提供了上述的基础操作和功能。
不过，英文版在语法和命令上与中文版略有不同，使用者需要熟悉英文命令才能熟练操作。
在实际应用中，SASb 准则被广泛应用于数据分析、报告撰写和决策支持等方面。
例如，企业可以使用SASb 准则对销售数据进行分析，以了解销售趋势和市场需求；政府部门可以使用SASb 准则对社会数据进行分析，以制定政策和规划；研究机构可以使用SASb 准则对科研数据进行分析，以推动科学研究和创新。
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SAS OpRisk Management 操作风险
SAS OpRisk Monitor
A browser-independent, web-based application designed to automate the processes for managing all internal operational risk information through a user-friendly process Loss event data capture Key risk/performance/scale indicators Risk and control self assessment Continuous monitoring and oversight of all relevant operational risk information with comprehensive and integrated reporting Provides for customized views (reports) of all data Configurable escalation triggers for loss events, indicators and controlassessment scores, with automatic notification of breaches provided to prespecified user groups Tracking of all follow-up actions for "triggered" loss events, risk indicators and self-assessment scores Full audit-tracking capability enabling the user to view all previously entered data, along with the dates and reason for changes
2004 5.8 1.50% 33.30% 110
2006 14.2 0.60% 36.90% 81
2007Q1报表：主要财务指标大幅度变动情况及原因
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银监会首席顾问沈联涛在到厦门调研时 提出银行业风险的五个“关注”
风险管理框架
David Zhu 朱卫文 Risk Practice Director SAS China
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客户细分
招商银行金葵花：50万起 光大银行：紫金10万、黄金50万、白金100万 1% VIP占有90%个人业务利润 中信银行：银卡30万、金卡60万、白金100万 建设银行：黑金卡月均余额500万 中国银行：50万 恒生银行：50万港元 花旗、荷银：10万美元 ……..
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SAS Market Risk Management 市场风险
Sensitivity Analysis to measure the sensitivity of the value of the portfolio with respect to all of the risk factors Profit/Loss Curve Analysis computes the value of the portfolio for different market states Profit/Loss Surface Analysis computes the value of the portfolio for different market states produced by varying a specified pair of risk factor variables Scenario Analysis and Stress Testing for computing values for the portfolio under user-specified values for one or more risk factors Delta-Normal VaR Simulation Analysis • Monte Carlo • Historical • Scenario Cash Flow Analysis
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中国银行业实施新资本协议指导意见
五、实施新资本协议的时间表 （一）银监会将于2008年底前，陆续发布有关新资本协议实施的监管法规，修订 现行资本监管规定，在业内征求意见。 （二）银监会将于2009年进行定量影响测算，评估新资本协议实施对商业银行资 本充足率的影响。 （三）新资本协议银行 新资本协议银行从2010年底起开始实施新资本协议。如果届时不能达到银 新资本协议银行 监会规定的最低要求，经批准可暂缓实施新资本协议，但不得迟于2013年底。 （四）商业银行至少提前半年向银监会提出实施新资本协议的正式申请，经银监 会批准后方可实施新资本协议。银监会自2010年初开始接受新资本协议银行 的申请。 （五）其他商业银行 其他商业银行可以从2011年后提出实施新资本协议的申请，申请和批准程 其他商业银行 序与新资本协议银行相同。 （六）其他商业银行自2010年底开始实施经修订后的资本监管规定。届时，若新 资本协议银行尚未实施新资本协议，也将执行该资本监管规定。
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典型：招商银行金葵花卡
创建于2002年，起点50万
150 100 50 0 客户数( 客户数(万 ) 占个人户总数 占全部储蓄存款 人均存款( 人均存款(万 )
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SAS Credit Scoring 信用评分
Model development Model execution Model validation Individual PD / LGD from statistical model Definition of rating grades and pools Documentation Integration with SAS Credit Risk Management
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SAS Industry Framework 行业智能解决方案
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银监会首席顾问沈联涛在到厦门调研时 提出银行业风险的五个“关注”
三要关注银行计提贷款损失准备与做实利润、承担风险的关系。当前多数银 行业金融机构实施总行集中计提贷款损失准备，这与利润在各级分支机构实 现的现实存在矛盾，引起总行与分支机构之间的行为不一致，即在以利润指 标为主体的业绩考核体系下，分支机构存在隐匿信贷风险的机会主义，如贷 款分类不准确、坏账核销不积极等。应关注分支机构出现“利润上缴、奖金 应关注分支机构出现“ 应关注分支机构出现 利润上缴、 进包、拨备上账、核销递延、高管升级、不良潜伏”的问题。 进包、拨备上账、核销递延、高管升级、不良潜伏”的问题 四是关注流动性过剩中企业的房地产等升值与银行不良贷款消化的关系。当 前流动性过剩推动包括房地产在内的资产价格大幅升值。银行以房地产等为 标的的抵债资产的价值攀升，银行处置和冲销不良贷款更加容易。这是好事， 但是也要透彻地看到银行自身防范和识别信贷风险的能力并没有提高，消化 不良贷款的真正能力没有得到检验。应当关注在无资产价格大幅度上升因素 下，银行自身消化不良资产的机制和能力的建设。 五是关注与人行共享企业融资信息，特别是大型企业的融资信息。要防止在 关注与人行共享企业融资信息，特别是大型企业的融资信息 关注与人行共享企业融资信息 统计信息低限5000万元以下，又实施了多头融资，异地融资企业的风险积累 问题。
一要关注市场风险。市场风险是当前银监会关注的重要风险之一。 由于汇率和利率的调整变化，将会影响银行的资金价格，对商业 银行的经营管理产生重大影响，商业银行有必要通过模型和压力 测试来检验自己的抗风险能力。银行业监管机构应该关注、研究 市场风险对各类银行业金融机构的影响 二要关注宏观经济调控对中小银行的影响。宏观调控力度加大后， 经营不够审慎的中小银行业金融机构可能成为宏观调控下贷款风 险的最后承担者。其传导途径为：宏观调控力度加大→经济降温 →企业收入下降→银行不良资产压力上升→大银行在对宏观信息 的敏感度和预防措施上优于中小银行→大银行优化信贷业务结构 →挤出较差贷款项目→不够审慎的中小银行扩张信贷并承接挤出 贷款风险→中小银行危机出现。因此，应关注大银行宏观调控下 挤出贷款项目的流向，并及时向中小银行提示风险。
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