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出版者:SAS Publishing

作者:SAS Institute

出品人:

页数:848

译者:

出版时间:2004-9

价格:USD 129.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781590473351

丛书系列:

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深入数据科学的基石：现代统计建模与编程实践 一本面向未来数据驱动决策者的权威指南 本书核心理念： 在信息爆炸的时代，将原始数据转化为有洞察力的决策能力，是专业人士的核心竞争力。本书旨在超越单纯的软件操作层面，深入探讨现代统计建模的理论基础、编程实现以及在复杂商业环境中的实际应用。我们构建了一个从基础概率论到前沿机器学习算法的完整知识体系，确保读者不仅能“跑通”模型，更能理解模型背后的“为什么”和“如何优化”。 --- 第一部分：统计学基础与数据准备的艺术 (The Foundation: Statistical Rigor and Data Wrangling) 第一章：量化世界的语言——概率论与推断统计回顾 (150字) 本章将系统性地回顾概率论的核心概念，包括随机变量、概率分布（二项、泊松、正态分布的深度剖析），以及条件概率的贝叶斯推理框架。重点在于建立直觉，理解不确定性在数据科学中的内在地位。随后，我们深入探讨描述性统计（集中趋势、离散度和形态），并为推断统计奠定坚实基础，为假设检验的严谨性做准备。 第二章：数据清洗与特征工程的精细化操作 (220字) 真实世界的数据充斥着缺失值、异常点和不一致性。本章不提供通用“填补”方案，而是提供一套基于数据源特性和模型需求的决策流程。我们将详细解析处理不同类型缺失数据（MCAR, MAR, NMAR）的策略，包括多重插补（Multiple Imputation）的高级用法。同时，本书将重点介绍特征工程——数据科学的“炼金术”。内容涵盖：时间序列特征提取（滞后项、移动平均）、文本数据的独热编码与TF-IDF优化、非线性特征的构造（多项式、交互项），以及应对高维稀疏数据的降维预处理技术。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 (180字) EDA 不应是简单地生成图表，而应是一场与数据的对话。本章聚焦于如何通过精心设计的视觉化工具来揭示数据结构、识别潜在的偏差和验证初步假设。我们将深入探讨超越标准箱线图和散点图的进阶可视化技术，如使用热力图展示相关性矩阵、利用小提图（Ridgeline Plots）比较多组分布、以及交互式数据探索工具的应用。目标是训练读者将可视化作为验证模型假设和构建叙事的第一步。 --- 第二部分：经典线性模型与回归分析的深度探究 (Classical Modeling: Regression and Inference) 第四章：线性回归的理论深度与模型诊断 (250字) 线性回归（OLS）是统计建模的基石，但其应用远比教材复杂。本章深入探讨高斯-马尔科夫假设的每一个细节，并讲解如何诊断和解决多重共线性（VIF分析的局限性）、异方差性（White检验、稳健标准误的使用）以及自相关问题。我们将详细阐述广义最小二乘法（GLS）在特定时间序列数据中的应用。此外，本章将重点介绍模型选择的标准——AIC/BIC的含义、调整$R^2$的局限性，以及如何利用残差分析发现模型结构性缺陷，确保推断的有效性。 第五章：广义线性模型（GLM）：处理非正态响应变量 (230字) 当响应变量不服从正态分布时，GLM 成为必需。本书将详尽解析泊松回归（用于计数数据，如保险理赔次数）和逻辑回归（用于二元结果，如客户流失）。对于逻辑回归，我们将区分概率解释、优势比（Odds Ratio）的正确解读，以及多分类问题中的有序与无序选择模型（如Logit vs Probit）。同时，我们探讨链接函数（Link Function）的选择对模型拟合的影响，以及如何使用残差（如Pearson、Deviance残差）对GLM进行诊断，这比OLS的残差分析更为关键。 第六章：方差分析（ANOVA）与非参数统计的实用价值 (170字) ANOVA 不仅仅是T检验的扩展。本章讲解单因素、双因素以及重复测量设计的原理，重点在于解释F统计量的意义和多重比较校正（如Tukey HSD、Bonferroni）的必要性。对于数据不满足正态性或等方差性假设的场景，本章将介绍非参数方法，如Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验，并讨论何时应优先选择这些方法，而非强行拟合参数模型。 --- 第三部分：进阶建模技术与预测能力评估 (Advanced Techniques and Predictive Power) 第七章：时间序列分析：从平稳性到状态空间模型 (200字) 本章专注于处理具有时间依赖性的数据。我们将从基础概念入手，讲解如何通过差分实现序列的平稳化。核心内容涵盖自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及ARIMA模型的构建与参数估计（Box-Jenkins方法论的严格应用）。进阶内容涉及季节性时间序列（SARIMA）、异方差性处理（ARCH/GARCH模型用于波动性预测），以及对状态空间模型（如卡尔曼滤波）在动态系统估计中的应用概述。 第八章：生存分析与事件发生时间建模 (150字) 生存分析是风险评估和寿命预测的关键工具。本章重点介绍删失数据（Censored Data）的处理，包括Kaplan-Meier估计量的构建和Log-Rank检验的原理。核心将是Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model），强调协变量对风险函数的影响，并详细解析比例风险假设的检验与满足。 第九章：模型选择、验证与性能评估的量化标准 (180字) 预测模型的成功在于其泛化能力。本章系统阐述交叉验证（K-Fold、Leave-One-Out）的正确实施，以及何时使用时间序列专用的滚动预测法。性能指标的选择至关重要：对于分类问题，我们深入分析ROC曲线、AUC的几何意义、精确率-召回率权衡以及F1分数；对于回归问题，则专注于RMSE、MAE和MAPE的适用场景。本章强调区分“拟合优度”与“预测准确性”的根本差异。 --- 总结：从模型到行动 (100字) 本书的终极目标是培养具备批判性思维的分析师。通过对这些核心统计工具的深入掌握，读者将能够自信地选择、构建、诊断并解释复杂的统计模型，从而将数据分析转化为可靠的商业决策和可量化的业务改进。本书强调的是统计思维的严谨性和模型应用的可解释性，而非盲目的算法堆砌。

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这本《SAS Certification Prep Guide》绝对是我近期阅读过最让人惊喜的技术类书籍之一，虽然我还没有参加SAS认证考试，但仅仅是阅读这本书，就让我对SAS这个强大的数据分析工具有了前所未有的深入理解。书的结构安排非常合理，从基础的SAS语法和数据管理，逐步深入到统计建模、高级编程技巧，以及SAS在不同领域的应用案例。我特别喜欢它对概念的解释方式，不是生硬地罗列术语，而是通过清晰的比喻和生动的图示，让复杂的统计原理变得触手可及。例如，在讲解回归分析时，作者并没有直接抛出公式，而是先用一个实际的例子，比如预测房价，然后层层剥茧，分析自变量和因变量之间的关系，以及如何利用SAS进行模型的构建和评估。这一点对我来说尤为重要，因为我之前尝试过其他几本SAS的书，但总感觉读起来像是在背诵字典，缺乏一种融会贯通的感觉。这本书的语言风格也十分友好，没有过多枯燥的术语堆砌，而是像一位经验丰富的导师，耐心细致地为你解答每一个疑问。即使是初学者，也能在轻松愉快的氛围中，逐步建立起扎实的SAS知识体系。我已经迫不及待地想尝试书中的实践练习了，相信这将是我通往SAS认证之路的坚实基石。

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坦白说，我买这本书最初的目的是为了考SAS的某些认证，抱着一种“看一眼就能过”的心态。然而，当我翻开第一页，就被这本书的内容所震撼。它远超出了我对于一本“备考指南”的预期。这本书不仅仅是罗列考点和习题，而是深入浅出地讲解了SAS的方方面面。我尤其欣赏它在讲解SAS SQL（PROC SQL）时的详细程度，很多时候我们拿到SAS数据后，都需要进行类似数据库的操作，而PROC SQL正是SAS强大的数据抽取和合并工具。书中对JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING等SQL语句的讲解，结合SAS数据集的实例，让我迅速掌握了如何用SQL语言在SAS环境中进行高效的数据处理。此外，书中对于SAS编程语言的讲解也十分到位，变量的创建、逻辑判断（IF-THEN-ELSE）、循环（DO循环）等基础但至关重要的概念，都通过丰富的代码示例得到了清晰的阐释。阅读这本书，感觉就像是在上一门高质量的SAS编程课程，让我能够从根本上理解SAS的运作机制，而不是仅仅停留在表面的操作层面。

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这本书给我最大的感受就是“专业”与“实用”的完美结合。它没有像一些教材那样，将SAS的功能切割得过于零散，而是通过流畅的叙事和逻辑清晰的章节划分，构建了一个完整的SAS知识体系。在介绍SAS数据步（DATA Step）时，作者细致地讲解了SAS数据集的结构，变量的类型和属性，以及如何在数据步中进行各种复杂的数据转换和变量计算。我特别喜欢书中关于SAS数据集合并（SET、MERGE、UPDATE）的讲解，它清晰地展示了不同合并方式的区别和适用场景，并通过大量的实例，让我彻底理解了如何根据实际需求选择最合适的合并方法。这对于处理来自不同源头的数据非常重要。此外，书中的SAS宏（Macro）部分也做得非常精彩，它不仅仅是介绍了宏的语法，更是通过实际案例，展示了宏在自动化重复性任务、提高代码可维护性和可读性方面的巨大价值。我已经开始尝试在我的日常工作中应用书中学到的宏技巧，效果显著。这本书让我深刻体会到，SAS不仅仅是一个工具，更是一种强大的数据分析思维方式。

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我必须承认，在拿到这本《SAS Certification Prep Guide》之前，我对SAS的认知还停留在一些非常表面的层面，觉得它只是一个用于统计分析的软件，操作起来也比较复杂。但这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常系统且全面的方式，展现了SAS的强大功能和广泛应用。最让我赞叹的是，这本书在讲解每一个SAS过程（PROC）时，都会深入剖析其背后的统计学原理，并结合实际数据集进行演示。比如，在讲解PROC FREQ时，它不仅介绍了如何生成频率表和交叉表，还详细解释了卡方检验、Fisher精确检验等统计方法的意义和适用条件。这让我不仅仅是学会了“如何操作”，更重要的是理解了“为什么这么操作”。而且，书中的章节安排非常有逻辑性，从数据导入、清洗、转换，到各种统计分析方法，再到高级的数据挖掘技术，循序渐进，非常适合我这样希望全面掌握SAS技能的读者。虽然我尚未参加SAS认证，但通过这本书的学习，我已经能够独立完成一些较为复杂的数据分析项目，并且对SAS的信心倍增。

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这本书简直就是为想要深入理解SAS核心功能，并渴望在实际工作中提升数据处理和分析效率的专业人士量身定做的。它不仅仅是一本“为了考试而准备”的指南，更像是一本关于SAS编程艺术的百科全书。我印象最深刻的是它对SAS宏（Macro）的讲解，这部分内容通常是很多SAS书籍中比较晦涩难懂的部分，但在这本书里，作者用非常直观的方式，从宏的定义、变量、语句，到如何编写复杂的宏程序，再到实际应用中的宏技巧，层层递进，让原本令人生畏的宏编程变得清晰明了，甚至充满了乐趣。我尝试着根据书中的例子编写了一些宏，效果出奇地好，极大地提高了我的工作效率，减少了重复劳动。此外，书中的数据可视化部分也做得非常出色，SAS的图形功能非常强大，而这本书详细介绍了如何利用PROC SGPLOT、PROC GPLOT等过程来创建各种专业、美观的图表，这对于数据呈现和沟通至关重要。它不仅仅是教你如何画图，更重要的是教你如何通过图表来讲述数据背后的故事。我强烈推荐给所有正在使用SAS，或者即将使用SAS的同学们，这本书绝对能让你事半功倍。

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也么看完，考过了就停了

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真真的考试必备，内容详细得无可挑剔，就是内容太多想记住太难……挺实用的，不过工作中涉及的细节还是少数～

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