如何基於歷史數據預測

A. sas中怎麼根據歷史數據預測未來數值

用這個過程步就可以了，首先你得逗謹確認數據中有時間這個維度的變數.
PROC FORECAST
DATA = WORK.TMP1TempTableNewTimeID
OUT=WORK.FCS0Forecast_N_DIS(LABEL="「work._N_DIS」的預測")
OUTALL
METHOD=STEPAR /*STEPAR表示逐步自回歸，可修改*/
INTERVAL=MONTH /*表示觀測間的時間間隔為每月，可修改*/
LEAD=12
TREND=2
ALPHA=0.05
;
ID NewTimeID/*這里填寫嫌指悔你的時間或日期變數*/
;
VAR forcastvar /*這里填寫你要預測的變數*/
;
BY typevar;/*這里填寫你要分組的變數*/
FORMAT
NewTimeID MONYY5.;/*對芹正日期或時間變數進行格式化*/

RUN;

B. 如何利用歷史數據來預測一隻股票的走勢（只做理論思考）

說點簡單點的，但實用性並不算太強的一個思路給你參考一下吧！
可從長期走勢看，也就是之前的歷史走勢是如何的，在過去的一年裡走勢整體來說是下跌的還是上漲的，還是震盪盤整的！還是先跌後漲的！
如果是整體下跌的，那連續下跌一年，那未來就相對肯定會出現一輪上漲，且風險較低利益較大。只是需要耐心去等待啟動！
如果是震盪盤整，那就要看震盪盤整前是下跌的還是上漲的，如果是下跌的，那這盤整結束後也很大可能出現一輪上漲！如果震盪盤整前是上漲的，那就要看連續漲幅有多大，如果超過100%，那這個震盪盤整結束後那很大可能會是下跌的！
理論上，一個走勢對應多個可能，而這多個可能還可衍生出其它多種可能，所以，思路就是這樣，就不詳細給你講了！ 你分給得太少，哈哈！

C. 如何根據歷史不同價格下的銷售數據來預測未來某一個價格下的的銷售，例如超市訂貨的預測分析

那你應該採用 時間序列分析方法之趨勢外推法，
但你要有之前連續幾年的數據，
並且你要把價格波動的規律和影響價格的因素考慮進去！

D. 數據分析的步驟是什麼

1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以寬消幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可豎慧以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作余巧答。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。

3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。

4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。

5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。

數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。

E. 如何利用基於機器學習的模型進行金融市場預測

基於機器學習的模型可以用於金融市場預測，以下是一些常用的方法：
1.時間序列預測模型：基於歷史數據來預測未來時間點的金弊絕枯融市租洞場走勢，如ARIMA、LSTM等。這些模型可以學習歷史數據中的季節性和周期性等特徵，然後預測未來的價格變化。
2.基於宏轎統計學的建模：通過分析關鍵經濟指標、政策變化等來預測市場的走勢，如回歸分析和因子模型。
3.機器學習分類模型：根據歷史數據對市場進行分類，如支持向量機、決策樹等。這些模型可以學習歷史數據中的模式，並基於這些模式對未來的市場進行分類。
4.情感分析模型：利用自然語言處理技術，分析金融市場相關新聞和社交媒體數據中的情感，例如利用情感分析模型分析新聞報道的情感來預測股市。
以上模型需要根據具體的預測需求進行選擇，在模型選擇時需考慮數據質量、特徵選擇、模型調參等方面。

F. 求助：通過歷史數據如何預測今後銷售額

就是一個散布圖，然後做個正態分布，再根據市場行情，大概的估算是沒有問題的。

G. 27.什麼是利潤預測利潤預測包括哪些基本方法

什麼是利潤預測?利潤預測包括哪些基本方法答案如下：

利潤預測是指按照影響公司利潤變動的各種因素,對公司未來可能達到的利潤水平和變化趨勢所進行的科學預計和推測;或者按照實現目標利潤的要求,對未來需要達到的銷售量或銷售額所進行的科學預計和推測。

利潤預測的方法主要有本量利分轎敗析法、經營杠桿系數法、敏感性分析法和相關比率(銷售利潤率、銷售成本利潤率、利潤增長百分率)分析法。

2、市場研究法：該方法通過市場調查和分析來預測未來的銷售額和利潤。企業可以對目標市場進行調查，了解市場需求和競爭情況，並通過市場佔有率等指標來預測未來的銷售額和利潤。

3、現金流量法：該方法通過預測企業未來的現金流入和現金流出情空賣況，進而推斷出未來的凈利潤。該方法適用於企業資產配置比較復雜、現金流量變化較大的情況下。

4、行業分析法：該方法通過對行業發展趨勢和競爭格局的分析，來預測企業未來的利潤情況。企業可以藉助行業報告和調查數據等資料，對行業發展趨勢、政策變化以及市場需求變化等因素進行深入分析，並結合自身的實際情況進行預測。

H. 用什麼方法統計歷史數據，預測未來結果

可以從歷史數據中總結出規律，但誰也不能預測未來。
有測不準原理。

I. 根據以前的數據預測未來的行為用的是什麼數據挖掘方法

數據挖掘(Data Mining)就是從大量數據中發現潛在規律、提取有用知識的方法和技術。因為與資料庫密切相關，又稱為資料庫知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是將高級智能計算技術應用於大量數據中，讓計算機在有人或無人指導的情況下從海量數據中發現潛在的，有用的模式(也叫知識)。
廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI（商業智能）。但從技術術語上說，數據挖掘(Data Mining)特指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。

數據挖掘的主要功能
1．分類：按照分析對象的屬性、特徵，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別，現在就可以根據這些來區分新申請貸款的客戶，以採取相應的貸款方案。
2．聚類：識別出分析對內在的規則，按照這些規則把對象分成若干類。例如：將申請人分為高度風險申請者，中度風險申請者，低度風險申請者。
3．關聯規則和序列模式的發現：關聯是某種事物發生時其他事物會發生的這樣一種聯系。例如：每天購買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關聯的支持度和可信度來描述。與關聯不同，序列是一種縱向的聯系。例如：今天銀行調整利率，明天股市的變化。
4．預測：把握分析對象發展的規律，對未來的趨勢做出預見。例如：對未來經濟發展的判斷。
5．偏差的檢測：對分析對象的少數的、極端的特例的描述，揭示內在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩健經營，就要發現這500例的內在因素，減小以後經營的風險。
需要注意的是：數據挖掘的各項功能不是獨立存在的，在數據挖掘中互相聯系，發揮作用。

數據挖掘的方法及工具
作為一門處理數據的新興技術，數據挖掘有許多的新特徵。首先，數據挖掘面對的是海量的數據，這也是數據挖掘產生的原因。其次，數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數據結構，維數大。最後，數據挖掘是許多學科的交叉，運用了統計學，計算機，數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型：
(1) 傳統統計方法：① 抽樣技術：我們面對的是大量的數據，對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的，就要在理論的指導下進行合理的抽樣。② 多元統計分析：因子分析，聚類分析等。③ 統計預測方法，如回歸分析，時間序列分析等。
(2) 可視化技術：用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。

職業能力要求
基本能力要求
數據挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。
一、專業技能
碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業，熟練掌握關系資料庫技術，具有數陸大帆據庫系統開發經驗
熟練掌握常用的數據挖掘演算法
具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體
二、行業知識
具有相關的行業知識，或者能夠很快熟悉相關的行業仿凳知識
三、合作精神
具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作
四、客戶關系能力
具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望
具有良好的知識轉移能力，能夠盡快地讓模型維護人員早雹了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力

進階能力要求
數據挖掘人員具備如下條件，可以提高數據挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。
具有數據倉庫項目實施經驗，熟悉數據倉庫技術及方法論
熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調優
熟練掌握ETL開發工具和技術
熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術
善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案

應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店()，會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book also bought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。
數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First, technique second」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的,通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。

數據採集分析專員
職位介紹：數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域，同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數據採集分析專員最先出現於計算機行業，後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員，或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作，不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。
求職建議：由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀，目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。

市場/數據分析師
1. 市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節: Marketing/Data Analyst從業最多的行業: Direct Marketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧，自90年代以來, Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。根據加拿大市場營銷組織(Canadian Marketing Association)的統計數據: 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個例子, 隨著商業競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報, 他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。例如，根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫，通過數據處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。
2. 行業適應性強: 幾乎所有的行業都會應用到數據, 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業，也可以在政府，銀行，零售，醫葯業，製造業和交通傳輸等領域服務。

現狀與前景
數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構和大型企業也開始重視這個領域。
據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶採用，使更多的管理者得到更多的商務智能。
根據IDC(International Data Corporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域將逐步對外開放，這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，並且在未來的3年中，各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。
現在，許多企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告，但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測，在今後的5—10年內，隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數據挖掘將在中國形成一個產業。
眾所周知，IT就業市場競爭已經相當激烈，而數據處理的核心技術---數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖，目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全，人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小，而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合，您必將開辟職業生涯的新天地！

職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據倉庫和數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺，在二線成熟，高端數據倉庫和數據挖掘方面的人才尤其稀少。高端數據倉庫和數據挖掘人才需要熟悉多個行業，至少有3年以上大型DWH和BI經驗，英語讀寫流利，具有項目推動能力，這樣的人才年薪能達到20萬以上。

職業認證
1、SAS認證的應用行業及職業前景
SAS全球專業認證是國際上公認的數據挖掘和商業智能領域的權威認證，隨著我國IT環境和應用的日漸成熟，以上兩個領域將有極大的行業發展空間。獲取SAS全球專業認證，為您在數據挖掘、分析方法論領域積累豐富經驗奠定良好的基礎，幫助您開辟職業發展的新天地。
2、SAS認證的有效期
目前SAS五級認證沒有特定有效期，但是時間太久或版本太老的認證證書會有所貶值。
3、五級認證的關系
五級認證為遞進式關系，即只有通過上一級考試科目才能參加下一級認證考試。
4、SAS全球認證的考試方式
考試為上機考試，時間2個小時，共70道客觀題。

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隨著中國物流行業的整體快速發展，物流信息化建設也取得一定進展。無論在IT硬體市場、軟體市場還是信息服務市場，物流行業都具有了一定的投資規模，近兩年的總投資額均在20-30億元之間。政府對現代物流業發展的積極支持、物流市場競爭的加劇等因素有力地促進了物流信息化建設的穩步發展。
易觀國際最新報告《中國物流行業信息化年度綜合報告2006》中指出，中國物流業正在從傳統模式向現代模式實現整體轉變，現代物流模式將引導物流業信息化需求，而產生這種轉變的基本動力來自市場需求。報告中的數據顯示:2006-2010年，傳統物流企業IT投入規模將累計超過100億元人民幣。2006-2010年，第三方物流企業IT投入規模將累計超過20億元人民幣。
由於目前行業應用軟體系統在作業層面對終端設備的硬體提出的應用要求較高，而軟體與硬體的集成性普遍不理想，對應性單一，因此企業將對軟體硬體設備的集成提出更高要求。
物流行業軟體系統研發將更多的考慮運籌學與數據挖掘技術，專業的服務商將更有利於幫助解決研發問題。
物流科學的理論基礎來源於運籌學，並且非常強調在繁雜的數據處理中找到關聯關系(基於成本-服務水平體系)，因此數據挖掘技術對於相關的軟體系統顯得更為重。