Data Preparation for SAS Visual Analytics and SAS Viya — LearnFlat
4.0 (4) ⏱ 2 ชม. 42 นาที 📚 27 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

Data Preparation for SAS Visual Analytics and SAS Viya

Learn to access, clean, and transform datasets using SAS Data Studio and SAS Viya to build accurate, analysis-ready data structures.

  • 💬 ผู้สอน AI
    ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ
  • 🕐 เริ่มเมื่อไรก็ได้
    ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้
  • 🌐 เป็นภาษาไทย
    บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Great business decisions rely on clean, well-structured data, but raw data is rarely ready for immediate analysis. Learning how to properly ingest, investigate, and transform your data within the modern SAS Viya ecosystem is the critical first step to generating reliable insights. This text-based course guides you through the foundational concepts of data preparation using SAS Visual Analytics and SAS Data Studio. You will learn how to transition from messy, raw data sources to structured, optimized datasets that power clear and impactful visual reports. What you'll learn: - Understand the core architecture of the SAS Viya platform and how SAS Visual Analytics interacts with data. - Access and import diverse data sources into the SAS environment for exploration. - Investigate data quality issues, anomalies, and distributions using built-in profiling tools. - Perform essential data cleansing operations, including filtering, joining, and column transformations in SAS Data Studio. - Apply modern data quality standards and automated transformation rules to streamline your preparation workflow. - Prepare optimized target tables specifically tailored for high-performance reporting and dashboarding. The course begins with essential terminology and platform navigation before walking you through step-by-step data investigation techniques and data transformation workflows. You will read clear explanations and follow structured written examples that demonstrate how to shape data for real-world reporting needs. This course is designed for beginners, data analysts, and business professionals who want to learn how to prepare their own data without needing advanced programming skills. No prior experience with SAS Viya or data engineering is required. Start building a solid foundation in data preparation today.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    2 ชม. 42 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว (4)

Ella Scott US ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 06.07.2026

ให้ข้อมูลดีและจัดระเบียบได้ดี น่าจะมีตัวอย่างที่หลากหลายมากขึ้นในโมดูลหลังๆ

Sofia Wright AU
★ 4 · 03.07.2026

ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม! จังหวะการสอนกำลังดี และตัวอย่างก็ช่วยให้เข้าใจเนื้อหาได้ชัดเจนจริงๆ เยี่ยมมาก!

هيا بنت علي بن محمد آل ثاني QA ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 14.06.2026

ดีใจมากที่ได้เรียนคอร์สนี้ การนำไปใช้จริงที่สอนนั้นมีประโยชน์มาก และโครงสร้างโดยรวมก็ยอดเยี่ยม

Иван Петров RU
★ 4 · 01.06.2026

คอร์สนี้ให้สิ่งที่ฉันต้องการเป๊ะเลย คำอธิบายชัดเจน กระชับ เยี่ยมมาก!

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม