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出版者:SAS Publishing

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-08

价格:USD 125.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781590474600

丛书系列:

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• SAS
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• 数据分析
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数据分析的全面指南：洞悉数据，驱动决策 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最重要的资产之一。能否有效地收集、处理、分析和解读数据，直接关系到决策的科学性、战略的精准性以及竞争的优势。本书正是为希望掌握数据分析核心技能，从海量数据中挖掘价值、驱动业务增长的专业人士和学习者量身打造。 本书不局限于任何特定的软件工具，而是专注于数据分析方法论、统计学原理以及高级分析技术的深入讲解。我们的目标是帮助读者建立坚实的数据思维框架，理解各种分析方法的内在逻辑、适用场景以及优劣势，从而在面对不同类型的数据问题时，能够选择最恰当的工具和技术，并对其结果进行准确的评估和解读。 第一部分：数据分析的基础与思维 本部分将带您从数据分析的宏观视角出发，理解数据分析在现代社会中的关键作用，以及掌握一套科学的数据分析思维模式。 数据分析的价值与应用： 我们将探讨数据分析如何渗透到商业、科研、医疗、社会治理等各个领域。您将了解到，无论是优化营销策略、预测销售趋势、提升客户满意度，还是发现疾病早期迹象、预测自然灾害、改进城市规划，数据分析都扮演着至关重要的角色。我们将通过鲜活的案例，展示数据分析如何将数据转化为可操作的洞察，驱动切实的业务成果。 数据分析的流程与方法论： 本章将系统介绍一个完整的数据分析项目通常遵循的流程，从问题的定义、数据的收集与理解，到数据的清洗与预处理、探索性数据分析（EDA），再到模型选择与构建、模型评估与优化，以及最终的洞察解读与报告呈现。我们将深入讲解每个环节的关键步骤和注意事项，帮助您建立清晰的项目认知。 数据思维的培养： 数据分析不仅仅是技术，更是一种思维方式。本节将引导您培养数据驱动的决策习惯，学会用数据的视角看待问题，提出假设，设计实验，并通过数据来验证或证伪。您将学习如何区分相关性与因果性，理解统计学中的偏差与误差，并建立严谨的逻辑推理能力。 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”——数据质量直接影响分析结果的可靠性。我们将强调数据质量的重要性，并介绍常见的低质量数据问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致的格式等，为后续的数据处理奠定基础。 第二部分：数据预处理与探索性数据分析（EDA） 在进行任何高级分析之前，充分理解和准备数据是不可或缺的步骤。本部分将聚焦于数据预处理的技术，以及如何通过探索性数据分析来揭示数据的潜在模式。 数据收集与理解： 这一节将讨论不同类型的数据来源，如数据库、API、文件（CSV, Excel, JSON等）、网络抓取等，并指导您如何有效地收集和初步理解数据的结构、字段含义和数据类型。 数据清洗与转换： 这是数据分析中最耗时但至关重要的环节。我们将详细介绍处理缺失值（删除、填充）、异常值（检测与处理）、重复值、数据类型转换、格式统一（日期、文本）、编码处理等多种技术。您将学会如何系统地识别和修复数据中的各种“脏”问题。 特征工程与选择： 特征是模型学习的基础。本章将介绍如何创建新的、更有意义的特征（如组合特征、多项式特征），以及如何对现有特征进行转换（如对数变换、平方根变换）。同时，我们还会探讨特征选择的方法，如过滤法、包裹法和嵌入法，以剔除冗余或无关的特征，提高模型效率和性能。 探索性数据分析（EDA）： EDA是理解数据分布、识别变量之间关系、发现潜在模式和异常的关键步骤。我们将重点介绍： 描述性统计： 计算均值、中位数、标准差、方差、百分位数等，以量化数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化： 这是EDA的核心。您将学习如何利用各种图表（直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图、热力图、地理图等）来直观地展示数据的分布、趋势和关系。我们将强调选择合适图表的重要性，以清晰有效地传达信息。 变量间的关系分析： 分析数值型变量之间的相关性（Pearson相关系数、Spearman相关系数），以及分类变量与数值变量、分类变量之间的关系（交叉表、卡方检验）。 模式与异常检测： 通过可视化和统计方法，初步识别数据中的趋势、周期性、聚类以及潜在的异常点。 第三部分：统计学基础与推断性分析 本部分将深入讲解统计学的核心概念，使您能够进行严谨的数据推断，并对样本数据做出有意义的结论。 概率论基础： 理解概率的基本概念、条件概率、贝叶斯定理，以及常见的概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布、t分布等）在数据分析中的作用。 抽样方法与分布： 学习不同的抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等），以及中心极限定理如何解释样本均值的分布，为推断性统计打下基础。 参数估计： 掌握点估计和区间估计的概念，理解置信区间的意义，以及如何通过样本数据来估计总体参数。 假设检验： 这是推断性统计的核心。您将学习如何提出零假设和备择假设，理解P值和显著性水平，并掌握t检验、z检验、卡方检验、F检验等常用统计检验方法，用于比较均值、方差和比例。我们将深入讲解每种检验的适用条件和结果解读。 方差分析（ANOVA）： 学习如何使用ANOVA来比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，以及如何分析不同因素对结果的影响。 回归分析基础： 引入回归分析的概念，用于探索一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。我们将介绍简单线性回归，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（R²）。 第四部分：高级数据分析技术 本部分将超越基础分析，介绍更复杂的统计模型和数据挖掘技术，以应对更具挑战性的数据分析问题。 多元线性回归： 扩展到多个自变量的情况，理解多重共线性、交互项、虚拟变量等概念，并学习如何选择和优化多元回归模型。 广义线性模型（GLM）： 介绍如何处理非正态分布的因变量，如逻辑回归（用于二分类问题）和泊松回归（用于计数数据）。 时间序列分析： 学习如何分析具有时间顺序的数据，识别趋势、季节性、周期性，并进行预测。我们将介绍ARIMA模型等经典方法。 聚类分析： 探索将相似的数据点分组的方法，如K-means、层次聚类等，用于用户细分、市场分割等场景。 分类与预测模型： 深入探讨各种监督学习算法，用于预测离散的输出变量。我们将介绍： 决策树： 理解其工作原理，以及如何构建和剪枝决策树。 随机森林与梯度提升树： 学习集成学习的思想，如何通过组合多个模型来提高预测精度和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 掌握其在高维空间中的分类能力。 朴素贝叶斯： 理解其基于概率的分类方法。 关联规则挖掘： 学习发现数据项之间频繁出现的关联关系的算法，如Apriori算法，常用于购物篮分析。 降维技术： 介绍主成分分析（PCA）等方法，用于减少数据的维度，去除冗余信息，同时保留大部分方差。 第五部分：模型评估、选择与部署 任何模型都需要经过严格的评估和验证，才能确保其在实际应用中的有效性。本部分将聚焦于此。 模型评估指标： 针对不同的模型类型，学习使用合适的评估指标。例如： 回归模型： MSE, RMSE, MAE, R²。 分类模型： 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线、混淆矩阵。 模型选择策略： 学习如何权衡模型的复杂度与泛化能力，避免过拟合和欠拟合。我们将介绍交叉验证（K折交叉验证）等技术。 模型优化与调参： 探讨如何通过调整模型的超参数来提升性能，如网格搜索、随机搜索。 模型部署与监控： 简要介绍模型如何从分析环境走向实际应用，以及在部署后如何进行监控和迭代更新，以适应数据变化。 第六部分：数据可视化与沟通 再好的分析结果，如果无法有效地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本部分将重点提升您的数据沟通能力。 数据可视化原则： 学习如何设计清晰、准确、有说服力的数据图表，避免误导性可视化。 叙事性数据可视化： 如何通过图表和文字的结合，讲述一个引人入胜的数据故事，引导观众理解分析结论。 报告撰写与呈现： 学习如何构建结构清晰、逻辑严谨的数据分析报告，以及如何自信地向不同受众（技术团队、业务领导）呈现分析结果。 使用统计工具的思考： 在本书的各个章节中，我们将穿插介绍如何在实际分析中应用各种统计概念和技术。虽然不局限于特定软件，但我们会强调使用这些工具时，开发者需要具备的深厚的理论基础和批判性思维，以便能够准确地选择函数、理解输出、判断结果的合理性。重要的是理解“为什么”这样做，而不是仅仅“怎么做”。 本书旨在为您提供一个系统、深入、实用的数据分析知识体系。通过学习本书，您将能够自信地处理各类数据挑战，从数据中提炼有价值的洞察，并最终驱动更明智、更具前瞻性的决策。无论您是初学者还是希望深化专业知识的从业者，本书都将是您数据分析之旅的可靠伙伴。

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这本书在数据步（DATA Step）的讲解深度上确实下了不少功夫，这是我非常欣赏的一点。它花了好几章的篇幅来专门讨论输入语句（INFILE, INPUT）的不同样式和它们的陷阱。我尤其喜欢作者对“隐含输入”和“明确输入”的对比分析，他没有简单地罗列出不同的INPUT修饰符（如`$`, `@@`, `/`），而是通过一系列精心设计的、充满“陷阱”的样本数据文件，来展示如果用错了输入语句会导致什么样的灾难性后果。这种“反面教材”的教学方法，虽然过程比较痛苦，但记忆深刻，一旦掌握，未来在处理格式混乱的外部文本文件时，就能下意识地规避错误。不过，在涉及更高效的数据操作方法时，比如使用数组（Arrays）或者集合（Sets）进行批量操作时，感觉介绍得有些蜻蜓点水。对于那些已经掌握了基础DATA步，但希望能优化代码执行速度的读者来说，这部分内容可能无法提供他们想要的性能提升技巧。它更像是一位耐心的大师傅，手把手教你如何用最传统、最稳妥的方式把面粉和水混合，而不是教你如何用最先进的机器快速揉面。

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我花了大概一周的时间来消化前三章的内容，感觉作者在解释数据类型和变量赋值这两个核心概念时，采用了非常细致入微的笔法。特别是关于字符型变量和数值型变量在SAS内部存储和处理上的区别，书里用了好几个图示和表格来辅助说明，这点非常赞赏，因为这是很多初学者容易混淆的知识点。作者似乎非常理解新手学习编程语言时的思维定势，他不会直接抛出一个复杂的代码块让你去硬记，而是通过一个实际的业务场景——比如处理一份包含缺失值和错误录入的客户调查表——来驱动你学习如何清洗和转换数据。这种“情景教学法”让原本枯燥的语法学习变得有了目的性。然而，我也发现，在讲解SAS逻辑控制语句，比如IF-THEN-ELSE和DO循环时，篇幅稍显不足，例子的复杂度和变化性不够丰富，稍微复杂一点的嵌套逻辑，书里就没有深入展开了。如果能增加一些更贴近实际工作中的“疑难杂症”处理案例，比如如何用循环来自动化生成报告的某几个固定部分的修改，那么这本书的实用价值会更上一层楼。目前来看，它更像是一个坚实的基石，后续的“装修”还需要读者自己去摸索。

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关于过程步（PROC Step）的介绍，这本书的处理方式体现了其“入门导向”的定位。它详尽地覆盖了SAS中最常用的几个PROC，比如`PROC PRINT`、`PROC MEANS`、`PROC FREQ`以及基础的`PROC SORT`。作者在讲解这些过程时，重点放在了如何使用最基础的选项（Options）来控制输出的格式和内容。例如，在`PROC MEANS`中，如何利用`CLASS`语句进行分组统计，以及如何用`VAR`语句指定要分析的变量，这些都讲解得非常到位，图文并茂地展示了输出结果的表格样式。然而，当我翻到统计分析部分时，略感失望。它似乎只是简单地介绍了`PROC GLM`或`PROC REG`的调用格式，并没有深入探讨回归诊断（如残差分析、多重共线性诊断）背后的统计学原理，也没有深入讲解如何解释复杂的输出统计量。对于一个侧重于“学习”（Learning）的书籍来说，这种对统计严谨性的回避显得有些保守了。它能让你知道如何运行一个T检验并得到结果，但可能无法让你理解为什么这个T检验的结果是可靠的，或者在什么情况下应该选择Z检验而不是T检验。

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这本书的配套资源和学习支持系统，是我个人体验中一个比较模糊的地带。我主要是在没有网络辅助的情况下独立阅读，所以对于它是否提供了在线的习题解答或者社区支持并不清楚。在书的后部，确实提供了一些章节末的练习题，这些练习题的难度曲线设计得比较平滑，从简单的语法填空到需要写出完整数据步的小项目都有涵盖。但遗憾的是，我没有找到这些练习题的官方参考答案或详细的解题思路。这对于自学者来说是一个不小的挑战，因为在编程学习中，及时的反馈至关重要——你不知道自己的代码为什么运行失败，或者为什么会得到一个看起来很奇怪的结果，很容易产生挫败感。如果这本书能提供一个清晰的、带有代码注释的答案手册，那么它在“自学工具书”这个分类中的竞争力会大大增强。目前来看，它更像是一本设计精良的课堂讲义，需要一位经验丰富的老师在旁边随时指导和纠错，否则学习的效率会大打折扣。

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这本书的装帧设计非常朴实，封面是那种经典的深蓝色调，字体选择也偏向于传统教科书的风格，一看就知道它走的是实用主义路线，一点也不花哨。内页的纸张质量倒是中规中矩，印刷清晰，这一点值得肯定，毕竟长时间阅读，眼睛不容易疲劳。我刚拿到手的时候，首先翻阅了目录结构，感觉编排得非常有逻辑性。它似乎是从最基础的SAS系统环境介绍开始，逐步深入到数据步（DATA Step）的精髓，然后才引向过程步（PROC Step）的各种应用。这种层层递进的布局，对于完全没有接触过SAS的新手来说，应该是一个比较友好的引导。不过，我也留意到，这本书似乎更侧重于讲解基础语法和标准操作流程，对于那些希望快速掌握高级统计建模或者复杂宏编程技巧的读者来说，可能需要寻找更专业的进阶读物。总体而言，从外观和结构上看，它给我的印象是一个扎实、可靠的入门教材，踏踏实实地想把基础知识讲明白，而不是急于展示那些光怪陆离的“黑科技”。我希望接下来的内容能够兑现这种结构上的承诺，用清晰的例子来支撑起这些理论框架。

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