Doing More with SAS/ASSIST 9.1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:SAS Institute

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 46.27

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isbn号码:9781590472064

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《高级数据分析与模型构建实践》 本书导读：深入挖掘数据背后的智慧 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的海量与复杂性往往让人望而却步。本书《高级数据分析与模型构建实践》并非一本介绍基础软件操作的指南，而是聚焦于如何运用先进的统计学原理和现代计算工具，将原始数据转化为具有洞察力的知识和可操作的商业策略。我们旨在提供一套完整、系统的框架，帮助读者从数据准备、探索性分析（EDA）到复杂模型的选择、验证及部署，实现数据价值的最大化。 本书面向具有一定统计学基础和初步数据处理经验的分析师、数据科学家、研究人员以及希望提升数据驱动决策能力的商业专业人士。我们假设读者已经熟悉基本的数据管理概念，本书将直接切入高级应用层面。 --- 第一部分：数据质量与预处理的深度精炼（The Art of Data Refinement） 高质量的分析始于高质量的数据。本部分将探讨在处理真实世界数据时，必须面对的复杂挑战和相应的精细化解决方案。 第1章：超越基础清洗：复杂数据结构的处理 本章深入剖析非结构化和半结构化数据（如日志文件、传感器数据流）的结构化挑战。我们将讨论时间序列数据的多粒度聚合、空间数据的几何处理标准，以及如何构建高效的数据管道（Data Pipelines）来应对数据源的异构性。重点在于数据转换逻辑的健壮性设计，而非简单的缺失值填补。内容涵盖基于领域知识的异常值识别算法，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行更合理的缺失值插补，而非单一的均值或中位数替代。 第2章：特征工程的科学与艺术：洞察的源泉 特征工程是决定模型性能的“隐形引擎”。本章将详细介绍如何从原始变量中提取、组合和转换出更具预测能力的特征。我们将探讨高阶交互项的系统性构建方法，包括基于决策树交互发现的机制，以及如何使用自动编码器（Autoencoders）进行非线性特征降维和表示学习。此外，本章还将详细阐述类别变量的高效编码策略，如目标编码（Target Encoding）在避免过拟合中的应用技巧，以及如何利用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）进行维度压缩，并评估降维对模型解释性的影响。 --- 第二部分：探索性分析与可视化的高级范式（Advanced EDA and Visual Storytelling） 探索性数据分析（EDA）不应止步于基本图表，而应成为深入理解数据分布、变量关系和潜在模型假设的过程。 第3章：多维数据探索的统计学视角 本章聚焦于如何用统计工具来指导可视化方向。我们将介绍如何运用Bootstrapping和置换检验来评估变量间关系的显著性，而不仅仅是依赖P值。内容包括如何使用核密度估计（KDE）来揭示复杂分布的模式，以及利用高维散点图矩阵（SPLOM）的优化版本——例如使用T-SNE或UMAP进行降维可视化，以便在高维空间中发现聚类和异常点。我们将强调可视化作为假设检验工具的角色，而非仅仅是描述性展示。 第4章：交互式仪表板构建与模型诊断可视化 本章关注如何设计具有诊断价值的交互式可视化界面。重点在于展示模型拟合的优劣、残差的模式以及模型稳定性的评估。我们将深入探讨残差分析图的专业解读，包括异方差性、自相关性的图形化识别，以及如何利用局部回归（LOESS）平滑线来对比预测值与观测值的系统性偏差。内容将涉及如何使用动态统计图形来演示参数估计的不确定区间，使用户能够直观感受模型结果的可靠性边界。 --- 第三部分：经典与前沿模型的深度构建与验证（Modeling Mastery and Validation） 本部分是本书的核心，涵盖从传统回归到最新机器学习模型的深入应用、优化与严格的性能评估。 第5章：线性模型的严谨性与拓展 本章回归统计学的基石——线性模型，但侧重于其在复杂场景下的应用和限制。我们将详细讲解岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）的正则化机制，重点分析它们在处理多重共线性问题时的数学原理和参数选择策略（如通过交叉验证选择 $lambda$）。此外，本章还将探讨广义线性模型（GLM）在处理非正态响应变量（如泊松分布、负二项分布）时的应用，并强调模型诊断中的杠杆点和影响点分析。 第6章：树模型与集成学习的精妙调参 决策树、随机森林和梯度提升机（GBM）是当今数据科学的主流工具。本章不局限于API调用，而是深入剖析梯度提升算法的损失函数优化过程，如XGBoost和LightGBM如何通过近似牛顿法加速迭代。我们将提供一套系统化的超参数调优策略，对比Grid Search、Random Search和贝叶斯优化在不同数据集上的效率和效果。此外，本章还将讲解模型的可解释性工具，如SHAP值和Permutation Importance，用于揭示复杂树模型的决策路径。 第7章：非参数方法与支持向量机（SVM/SVR） 本章介绍不依赖于特定分布假设的强大工具。我们详细阐述核函数的选择（如高斯核、多项式核）及其对高维空间映射的影响。重点解析支持向量机（SVM）和支持向量回归（SVR）中软间隔和惩罚参数C的权衡，以及如何通过网格搜索或更优化的算法来确定最佳的C和 $gamma$ 值。同时，本章也会涉及K近邻（KNN）算法在特征空间敏感度分析中的应用。 第8章：模型验证、选择与稳健性评估 构建模型只是第一步，如何确保其泛化能力和稳定性至关重要。本章深入探讨模型验证的严格标准。我们将对比K折交叉验证、留一法（LOOCV）的计算成本与性能，并讨论时间序列数据的滚动验证策略。内容重点讲解如何利用AUC-ROC曲线、精确率-召回率曲线（PR Curve）以及校准图（Calibration Plot）进行多角度性能评估。此外，本章还将介绍模型选择中的信息准则（AIC/BIC）及其在正则化模型中的应用，以及如何通过Bootstrap对模型性能指标进行置信区间估计，以量化预测的不确定性。 --- 第四部分：结果解读、报告与业务转化（From Insight to Impact） 数据分析的终点是将技术结果转化为可理解、可信赖的商业语言。 第9章：预测结果的业务解释与沟通 本章关注“讲故事”的艺术。如何将复杂的统计显著性转化为清晰的业务影响？我们将指导读者如何构建“如果-那么”的预测情景分析，以及如何利用敏感性分析来评估输入变量的微小变动对最终预测结果的影响。本章还包括如何撰写结构化的分析报告，确保技术细节与高层决策者所需摘要之间的有效桥接。 第10章：模型部署与性能监控的生命周期管理 最终，模型必须投入实际应用。本章讨论模型在生产环境中的挑战，包括数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的早期检测机制。我们将介绍如何建立自动化监控仪表板，用于实时追踪模型在真实数据上的预测准确性和变量重要性变化。内容涵盖模型再训练的触发条件和版本控制的最佳实践，确保分析成果的持续有效性。 --- 结语： 《高级数据分析与模型构建实践》力求成为读者工具箱中一把精密的瑞士军刀，它教授的不是软件按钮的位置，而是背后的统计直觉、严谨的科学方法和对模型局限性的深刻理解。掌握本书内容，意味着您将能够自信地应对最复杂的数据挑战，并建立出既精确又具有商业价值的预测系统。

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这本书的名字叫做《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》，虽然书名听起来很实用，但我拿到这本书的时候，内心还是充满了期待，希望它能为我解答在使用SAS/ASSIST 9.1过程中遇到的种种疑难杂症，尤其是在进行更复杂的数据分析和报告生成方面。然而，在翻阅了前几章之后，我发现这本书的侧重点似乎并不在我最需要的那些高级技巧上，更多的是在基础操作的演示和流程的讲解。当然，基础固然重要，但对于已经对SAS/ASSIST 9.1有一定了解，并且希望突破现有瓶颈的读者来说，这种详尽的基础内容可能显得有些冗余。例如，书中关于数据导入和浏览的部分，用了相当大的篇幅来详细描述每一步操作，包括如何选择文件路径、如何查看数据类型等等，这些都是SAS/ASSIST 9.1的入门用户能够轻易掌握的内容。我本来是希望能够看到更多关于如何利用SAS/ASSIST 9.1进行数据清洗、转换、合并，甚至是进行一些初步的统计建模和图表制作的案例，但目前来看，这些内容的深度和广度都未能满足我的期望。我期待的“doing more”不仅仅是完成基础任务，更是如何在SAS/ASSIST 9.1的框架下，更有效地、更智能地完成数据处理和分析的整个生命周期。书中对SAS/ASSIST 9.1的界面元素和菜单功能的介绍也比较详尽，虽然能够帮助新手熟悉环境，但对于有一定SAS使用经验的人来说，这些内容显得过于基础，并没有提供太多可以提升效率的“窍门”或者“捷径”。我甚至尝试着去寻找书中关于SAS宏、ODS输出控制，或者与SAS/STAT模块联动的内容，但这些更深层次的、能够真正体现“Doing More”精髓的部分，在目前我的阅读范围里，似乎还未能显现。这本书的排版和图例倒是比较清晰，对于需要学习基础操作的读者来说，易于理解和跟随。但是，对于我这样一个希望在数据分析的道路上更进一步的SAS/ASSIST 9.1用户而言，我需要的是那些能够帮助我解决实际工作中遇到的复杂数据问题的“干货”，而不是对已有功能的重复性讲解。我仍然抱有希望，这本书的后续章节会提供更多我所期待的内容，但目前为止，我对这本书的满意度只能说是有待提高，因为它并未触及我学习的真正痛点。

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拿到《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书，我首先是被它的书名所吸引——“Doing More”，这无疑点燃了我学习的激情，我渴望通过这本书掌握更多SAS/ASSIST 9.1的高级用法，从而提升我的数据分析能力。然而，当我深入阅读后，我发现这本书的内容更多地是围绕着SAS/ASSIST 9.1的基本功能展开，特别是针对那些刚刚接触SAS/ASSIST的用户，提供了非常详尽的操作指南。书中对SAS/ASSIST 9.1的各种界面选项、按钮功能，以及通过图形化界面进行数据操作的每一个步骤都进行了细致的描述和展示。例如，在数据导入章节，作者详细讲解了如何选择不同的数据源格式（如Excel、CSV、文本文件等），如何进行字段映射，以及如何处理缺失值和异常值。对于初学者来说，这无疑是一份非常宝贵的财富，能够帮助他们快速上手，避免在基础操作上花费过多时间。然而，对于我而言，我更希望能够看到书中包含如何利用SAS/ASSIST 9.1进行更复杂的统计分析，比如如何进行回归分析、方差分析、聚类分析等，并能提供一些实际的案例和技巧，帮助我理解如何在SAS/ASSIST 9.1环境中构建和解释这些分析模型。书中对数据输出和报告生成的介绍也偏向基础，例如如何生成简单的表格和图形，以及如何将结果导出为不同的文件格式。我期待的“Doing More”是指如何在SAS/ASSIST 9.1中实现更加定制化、更具信息量的报告，甚至是自动化数据报告的生成。例如，如何通过SAS/ASSIST 9.1实现数据可视化的高级技巧，或者如何结合SAS/ASSIST 9.1进行时间序列分析等。这本书的整体风格比较平实，语言也比较易懂，这对于构建扎实的基础知识非常有帮助。但是，在我看来，如果这本书能够增加一些关于SAS/ASSIST 9.1的高级编程功能，或者与SAS其他模块（如SAS/STAT, SAS/GRAPH）的集成应用，将会更有价值。我希望这本书能让我看到SAS/ASSIST 9.1的潜能，而不仅仅是基础功能的堆砌。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名让我联想到了一系列能够让我在数据分析领域更上一层楼的技巧和方法。我一直希望能够精通SAS/ASSIST 9.1，并在实际工作中发挥更大的效用，因此这本书的出版让我倍感兴奋。然而，在细致阅读了书中的内容之后，我发现这本书的侧重点似乎并没有完全达到我预期的“Doing More”的层面。它更像是一本为SAS/ASSIST 9.1新手量身打造的入门指南，详细地阐述了SAS/ASSIST 9.1的基本界面、各项功能以及常用操作流程。例如，书中对数据浏览、数据编辑、数据排序、数据筛选等基础的数据管理操作进行了详尽的介绍，每一个步骤都配有清晰的截图，使得即便是对SAS/ASSIST 9.1完全不了解的用户也能轻松跟随。我特别关注了书中关于数据转换的部分，希望能找到一些能够简化复杂数据处理流程的高级技巧，比如如何进行多表合并、数据重塑、变量编码等，但是目前所阅读到的内容，更多的是对这些功能的初级应用展示。我一直期待的“Doing More”意味着如何在SAS/ASSIST 9.1中实现更高效的数据清洗、更精细的数据转换、更灵活的数据分析，甚至是如何利用SAS/ASSIST 9.1来完成一些自动化任务。我期望看到书中能够提供一些关于如何利用SAS/ASSIST 9.1来处理大量数据，或者如何进行复杂的数据挖掘任务的案例。这本书的语言风格比较直白，没有过多的专业术语，这对于初学者来说非常友好。然而，对于我这样已经具备一定SAS/ASSIST 9.1基础的用户，我更倾向于看到一些能够帮助我突破瓶颈，提升工作效率的“高级秘籍”。我希望这本书能够提供更多关于SAS/ASSIST 9.1的脚本生成能力，或者如何通过SAS/ASSIST 9.1来调用SAS程序，从而实现更灵活和强大的数据处理。我仍然在探索这本书的更深层次内容，但就目前而言，它更侧重于“Doing the Basics Well”，而非“Doing More with it”。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名，让我对它充满了探索的欲望，我希望能够借此书解锁SAS/ASSIST 9.1更多的强大功能，并在我的数据工作中游刃有余。这本书为我提供了对SAS/ASSIST 9.1基本操作的全面梳理，几乎涵盖了从启动软件到完成基础数据处理的每一个环节。书中对SAS/ASSIST 9.1的各种菜单、按钮、选项等进行了细致的讲解，并配以丰富的图示，使得整个学习过程非常直观。我尤为关注的是书中关于数据管理的部分，作者详细介绍了如何进行数据的筛选、排序、分组、汇总等操作，这些都是进行数据分析的必备步骤。然而，我原本期待的“Doing More”更多地体现在能够利用SAS/ASSIST 9.1进行更复杂、更高级的数据分析任务，例如如何通过其图形化界面进行高级的数据转换，如何实现更灵活的数据可视化，甚至是如何通过它来调用SAS的程序代码，从而构建更具弹性的分析流程。我希望这本书能提供一些案例，展示如何利用SAS/ASSIST 9.1来解决实际工作中的复杂数据难题，比如进行多变量分析，或者实现数据驱动的决策支持。书中对SAS/ASSIST 9.1的输出和报告功能也进行了介绍，包括如何生成图表和表格，以及如何将结果导出。这些都是非常实用的功能，但对于我而言，我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来制作更具个性化、信息量更大的报告，或者如何实现报告的自动化更新。这本书的行文风格比较严谨，逻辑清晰，这有助于我理解SAS/ASSIST 9.1的运作机制。然而，我需要的是能够让我“doing more”的技巧和思路，而不仅仅是基础功能的罗列。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的宏功能使用，或者如何利用其与其他SAS产品的协同工作。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名，让我产生了强烈的学习兴趣，我希望能通过这本书，更深入地了解SAS/ASSIST 9.1的功能，并在我的数据分析实践中取得更大的进步。这本书为我呈现了一个关于SAS/ASSIST 9.1的系统性学习路径，从软件界面的介绍，到各项基本数据操作的演示，都做得非常到位。书中对SAS/ASSIST 9.1的各种数据管理工具，如数据转换、变量创建、数据清洗等，都进行了详细的讲解，并辅以实际操作的步骤和说明。我尤其关注了书中关于数据分组和汇总的章节，作者详细介绍了如何根据不同的分类变量进行数据的分组，以及如何对分组后的数据进行平均值、总和等统计量的计算。这些对于数据洞察非常有帮助。然而，我原本期望的“Doing More”更多地体现在能够利用SAS/ASSIST 9.1进行更深入的数据分析，比如如何进行回归分析、方差分析等统计模型的构建，如何进行数据可视化的高级定制，甚至是如何通过SAS/ASSIST 9.1来调用SAS的程序，从而实现更强大的数据处理能力。我希望这本书能提供一些案例，展示如何利用SAS/ASSIST 9.1来解决实际工作中的数据分析难题，比如如何进行时间序列分析，或者如何进行因子分析。书中对SAS/ASSIST 9.1的输出和报告功能也进行了介绍，包括如何生成自定义的图表和表格。这些功能都很有实用价值，但我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来制作更具解释性和分析性的报告，或者如何实现数据报告的自动化更新。这本书的写作风格比较严谨，逻辑清晰，这有助于我理解SAS/ASSIST 9.1的内在逻辑。然而，对于我这样的用户，我需要的是能够让我“doing more”的技巧和策略，而不是对基础功能的简单罗列。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的性能优化，或者如何利用其实现数据挖掘的初步探索。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名，让我立刻联想到了在数据分析领域能够更进一步的各种可能性。我一直希望能够充分利用SAS/ASSIST 9.1的强大功能，从而更有效地处理和分析我的数据。这本书为我提供了一个非常全面的SAS/ASSIST 9.1入门指导，从软件的安装和配置，到最基础的数据导入和浏览，都进行了详尽的说明。书中对SAS/ASSIST 9.1的各种界面元素，如菜单栏、工具栏、过程浏览器等，都进行了清晰的展示，并解释了它们的功能。我特别关注了书中关于数据筛选和排序的章节，作者详细介绍了如何通过图形界面进行条件筛选和多级排序，这对于快速定位和整理数据非常有帮助。然而，我原本期望的“Doing More”更多地体现在能够利用SAS/ASSIST 9.1进行更深入的数据探索和分析，比如如何通过它来执行复杂的统计检验，如何进行数据可视化的高级定制，甚至是如何通过它来调用SAS的程序语言，从而实现更强大的数据处理能力。我希望这本书能提供一些案例，展示如何利用SAS/ASSIST 9.1来解决实际工作中的数据难题，比如如何进行数据预处理，或者如何生成更具洞察力的分析报告。书中对SAS/ASSIST 9.1的输出功能也进行了介绍，包括如何将分析结果导出为多种格式。这些功能都很有价值，但我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来制作更具动态性和交互性的数据可视化，或者如何实现数据报告的自动化更新。这本书的写作风格比较清晰，易于理解，这对于新手来说是个不错的选择。然而，对于我而言，我需要的是能够让我“doing more”的技巧和方法，而不仅仅是对基础功能的介绍。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的批量处理能力，或者如何利用其实现数据挖掘的初步探索。

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我一直对SAS/ASSIST 9.1这款工具非常感兴趣，希望通过学习能够更有效地处理和分析数据，而《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名正好契合了我的需求。这本书给我带来了一种循序渐进的学习体验，从最基础的SAS/ASSIST 9.1环境介绍开始，逐步引导读者熟悉软件的各项功能。在数据导入和查看方面，作者提供了非常详尽的步骤，例如如何选择不同的数据源类型，如何设置导入选项，以及如何通过多种方式浏览数据集。这对于初学者来说，无疑能够帮助他们快速建立对SAS/ASSIST 9.1的认知。我原本期待的是，这本书能让我深入了解如何在SAS/ASSIST 9.1中进行更高级的数据处理，比如如何运用其图形化界面来实现复杂的数据转换，或者如何通过它来执行更深入的统计分析。我希望看到书中能够提供一些关于如何利用SAS/ASSIST 9.1来完成数据建模、预测分析，甚至是机器学习入门的案例。书中在数据处理工具箱的介绍上也比较详尽，涵盖了数据排序、筛选、合并、连接等常用的数据管理操作。这些功能对于日常的数据处理非常有帮助，但它们更多地体现了SAS/ASSIST 9.1的基础能力。我所期望的“Doing More”是能够在这个基础上，挖掘出SAS/ASSIST 9.1更深层次的潜力，例如如何通过它来优化数据分析流程，如何实现报告的自动化生成，或者如何将其与SAS的编程语言相结合，创造出更强大的解决方案。这本书的语言风格比较温和，易于理解，非常适合作为SAS/ASSIST 9.1的学习起点。然而，对于我这样希望能在SAS/ASSIST 9.1上有所突破的用户来说，我可能需要更多的“干货”和“技巧”，来帮助我处理更复杂的数据分析任务。我希望书中能有更多关于SAS/ASSIST 9.1的高级报表定制，或者数据挖掘功能的详细介绍。

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我对《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的期待，主要源于我希望在现有的SAS/ASSIST 9.1使用基础上，能够进一步提升我的数据处理和分析能力。这本书以一种非常友好的方式，带领我回顾了SAS/ASSIST 9.1的各项核心功能。书中对SAS/ASSIST 9.1的界面布局、常用工具栏、以及数据浏览和编辑的详细介绍，为我打下了坚实的基础。我尤其留意了书中关于数据转换的部分，作者详细阐述了如何进行变量的创建、修改、编码以及数据的合并和连接。这些操作在实际的数据分析中非常关键。然而，我更希望能够看到的是，如何在SAS/ASSIST 9.1中实现更高级的数据操作，例如如何进行复杂的数据清洗，如何处理缺失值和异常值，以及如何通过SAS/ASSIST 9.1进行统计建模和假设检验。我期望这本书能够提供一些案例，展示如何在SAS/ASSIST 9.1中应用更高级的统计方法，并能解释如何解读这些分析结果。书中对SAS/ASSIST 9.1的报表生成功能也有所涉及，包括如何创建图表和表格，以及如何自定义输出格式。这些对于制作直观的分析报告很有帮助，但我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来自动化报告的生成过程，或者如何创建交互式的数据仪表盘。这本书的语言风格非常专业，用词准确，这有助于我理解SAS/ASSIST 9.1的专业知识。然而，我需要的是能够帮助我“doing more”的实用技巧和策略，而非对已有功能的简单描述。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的性能优化，或者如何利用其实现大数据量的处理。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名，让我充满期待，希望能借此书掌握更多SAS/ASSIST 9.1的精髓，从而提升我的数据分析效率。这本书为我打开了SAS/ASSIST 9.1世界的大门，从软件的启动到对数据进行基础的浏览和编辑，都进行了非常详尽的介绍。书中对SAS/ASSIST 9.1的各种数据操作工具，如数据排序、筛选、汇总等，都进行了详细的演示，配以清晰的截图，使得操作过程一目了然。我特别关注了书中关于数据合并和连接的章节，作者详细阐述了如何根据键值将多个数据集进行合并，以及如何进行不同类型的连接操作。这些对于整合多来源数据非常重要。然而，我原本期望的“Doing More”更多地体现在能够利用SAS/ASSIST 9.1进行更复杂的数据分析，比如如何进行多变量数据的统计建模，如何进行假设检验和结果解释，甚至是如何通过SAS/ASSIST 9.1来生成自定义的报表和图表。我希望这本书能提供一些实际的案例，展示如何利用SAS/ASSIST 9.1来解决实际工作中遇到的数据分析挑战，比如如何进行数据可视化的高级定制，或者如何进行数据质量的评估。书中对SAS/ASSIST 9.1的输出和报告功能也进行了介绍，包括如何生成基本的表格和图形。这些对于呈现分析结果很有帮助，但我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来制作更具信息量、更具专业性的报告，或者如何实现报告的自动化生成。这本书的语言风格比较亲切，易于学习，这对于初学者来说非常有益。然而，对于我这样的用户，我需要的是能够让我“doing more”的技巧和窍门，而不是对基础功能的重复性说明。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的宏命令使用，或者如何利用其实现高级数据预处理。

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《Doing More with SAS/ASSIST 9.1》这本书的书名，勾起了我深入探索SAS/ASSIST 9.1的兴趣，我渴望通过这本书，掌握更多高级的运用技巧，从而提升我的工作效率。这本书为我提供了一个非常全面的SAS/ASSIST 9.1基础操作指南，从软件的启动、界面的认知，到数据导入、浏览、编辑等基本环节，都进行了细致的讲解。书中对SAS/ASSIST 9.1的各项数据处理功能，如数据筛选、排序、合并、连接等，都进行了详细的演示，并配以清晰的图示，使得学习过程非常直观。我尤其关注了书中关于数据转换的章节，作者详细介绍了如何进行变量的创建、修改、编码，以及如何处理缺失值和异常值。这些操作在数据预处理阶段至关重要。然而，我原本期望的“Doing More”更多地体现在能够利用SAS/ASSIST 9.1进行更复杂的数据分析，比如如何进行统计建模，如何进行假设检验，甚至是如何通过SAS/ASSIST 9.1来生成更具专业性和分析性的报告。我希望这本书能提供一些案例，展示如何利用SAS/ASSIST 9.1来解决实际工作中的数据分析难题，比如如何进行数据可视化的高级定制，或者如何进行数据挖掘的初步探索。书中对SAS/ASSIST 9.1的输出和报告功能也进行了介绍，包括如何生成基本的图表和表格。这些功能都很有价值，但我更希望能看到如何通过SAS/ASSIST 9.1来制作更具动态性和交互性的数据可视化，或者如何实现数据报告的自动化更新。这本书的写作风格比较清晰，易于理解，这对于初学者来说是一个不错的选择。然而，对于我这样的用户，我需要的是能够让我“doing more”的技巧和策略，而不是对基础功能的简单罗列。我期待书中能有关于SAS/ASSIST 9.1的性能优化，或者如何利用其实现数据挖掘的初步探索。

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