SAS统计分析与应用从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:汪海波

出品人:

页数:485

译者:

出版时间:2013-1-1

价格:75.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115290380

丛书系列:

图书标签:

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数据驱动决策的基石：现代数据分析与应用实践指南 书籍定位： 本书旨在为渴望掌握现代数据分析技能、并将其应用于实际业务场景的读者提供一套全面、系统且高度实战化的知识体系。我们聚焦于数据从采集、清洗、探索到建模与可视化部署的全流程，强调理论与实践的紧密结合，帮助读者构建扎实的数据思维和高效的问题解决能力。 目标读者： 初级数据分析师或商业智能（BI）专业人员： 寻求系统性提升技能，掌握主流工具和分析框架。 希望进行数据驱动转型的业务人员、项目经理： 需要理解数据分析的价值链，并能有效解读分析报告，指导决策。 计算机科学、统计学相关专业的高年级学生或研究生： 弥补课堂教学与工业界实际应用之间的差距。 所有对数据科学领域感兴趣，希望通过动手实践快速入门的自学者。 --- 第一部分：数据分析思维与基础构建 (The Foundation) 本部分是整个分析旅程的起点，重点在于建立正确的思维模式和必备的工具基础。我们不会陷入单一软件的细节，而是着眼于通用的分析方法论。 第一章：数据思维的建立与分析项目流程梳理 数据驱动决策的本质： 理解“描述性、诊断性、预测性、规范性”分析的层级差异及其在企业中的应用价值。 CRISP-DM 框架的深入解析： 详细拆解从业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估到部署的六大阶段，强调业务目标如何指导技术选择。 数据素养与伦理考量： 探讨数据隐私、偏见识别（Bias Identification）在现代分析中的核心地位。 环境搭建与工具生态概览： 不限于特定工具，而是介绍主流的计算环境（如云服务、本地工作站配置）和语言生态（如Python、R、SQL的协同作用）。 第二章：高效数据获取与存储基础 关系型数据库基础与SQL精进： 深入讲解JOIN、子查询、窗口函数（Window Functions）在复杂报表生成中的应用。本书侧重于性能优化和复杂查询的逻辑构建，而非基础语法复述。 非结构化数据源的初步接触： 介绍API调用、网络爬虫的基本原理与合法性考量，如何将非结构化信息结构化以供分析。 数据仓库与数据湖概念辨析： 了解OLAP与OLTP的区别，以及现代数据架构对分析效率的影响。 第三章：数据清洗、转换与特征工程的艺术 数据的“肮脏”真相： 识别缺失值、异常值（Outliers）的类型（点异常、情景异常、上下文异常）及处理策略（插补、剔除、模型敏感性测试）。 数据转换与标准化： 深入探讨对数转换、Box-Cox转换等在满足模型假设中的作用；Z-Score标准化与Min-Max缩放的适用场景对比。 特征工程的核心技巧： 重点介绍特征交叉（Feature Crossing）、特征编码（One-Hot, Target Encoding, Feature Hashing）的高级用法，以及如何根据业务知识创造高价值特征。 --- 第二部分：核心统计推断与模型构建 (Statistical Inference & Modeling) 本部分侧重于从数据中提取可靠洞察，并构建能够解释和预测现象的模型。强调对模型假设的理解和结果的解释力。 第四章：描述性统计与数据探索性分析（EDA） 分布的深度解读： 不止于均值和标准差，深入探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布形态的影响。 假设检验的实战应用： 掌握T检验、方差分析（ANOVA）的原理与应用边界，重点在于如何设置零假设和备择假设，并正确解读P值和置信区间。 探索性数据可视化（EDA Visualization）： 运用散点图矩阵、密度图、箱线图等，高效发现变量间的关系、模式和潜在的异常集群。 第五章：回归分析：从线性到广义线性模型 多元线性回归的深入剖析： 讲解多重共线性（Multicollinearity）的诊断（VIF）与处理；异方差性（Heteroscedasticity）的检验与修正（如WLS）。 模型诊断与残差分析： 掌握残差的正态性、独立性检验，以及Cook's距离等对离群点影响力的评估。 逻辑回归与生存分析简介： 介绍处理二分类和时间事件数据的模型选择，侧重于优势比（Odds Ratio）和风险比（Hazard Ratio）的业务解读。 第六章：进阶建模：分类、聚类与降维 分类算法的性能评估： 深入剖析混淆矩阵（Confusion Matrix）之外的评估指标，如ROC曲线下面积（AUC）、精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve），以及F1 Score的权衡。 决策树与集成学习： 详细解析随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM/XGBoost）的工作原理，理解Bagging与Boosting的区别。 非监督学习的实际作用： 掌握K-Means、DBSCAN等聚类算法的选择标准，以及主成分分析（PCA）在特征降维和数据可视化中的应用。 --- 第三部分：结果的沟通与商业化应用 (Communication & Deployment) 数据分析的价值最终体现在能否被理解和应用。本部分关注如何将技术成果转化为有影响力的商业洞察。 第七章：时间序列分析与趋势预测 时间序列的分解与平稳性： 掌握差分法处理非平稳性；通过ADF检验确定序列特性。 经典模型与现代方法： 介绍ARIMA模型的结构（p, d, q），并对比指数平滑法（Exponential Smoothing）和状态空间模型的适用场景。 模型评估与滚动预测： 强调时间序列预测中样本内/样本外验证（In-Sample vs. Out-of-Sample Evaluation）的重要性。 第八章：数据可视化与叙事的力量 图表选择的原则： 针对不同的数据类型和想要传达的信息（比较、分布、构成、关系），选择最恰当的可视化形式。 交互式仪表板设计： 介绍构建有效仪表板的布局原则（Storytelling with Data），避免信息过载，聚焦关键绩效指标（KPI）。 避免视觉误导： 识别并纠正常见的可视化陷阱，如不恰当的轴截断、颜色选择对情感传达的影响。 第九章：从分析到行动：模型部署与A/B测试实践 模型可解释性（XAI）： 理解LIME和SHAP值，如何在“黑箱”模型中向业务方解释单个预测结果的驱动因素。 A/B测试的统计严谨性： 掌握如何设计对照组、计算所需样本量，以及如何进行显著性判断，确保实验结果的可靠性。 自动化与持续监控： 探讨如何将分析流程脚本化、任务化，并建立模型性能衰减（Model Drift）的监控机制，实现分析成果的持续价值交付。 --- 本书特色： 方法论先行： 始终强调“为什么”要用某种方法，而非仅仅展示“如何”操作。 跨工具视野： 内容设计不局限于单一编程语言或软件，侧重于通用的分析逻辑，使读者能够轻松迁移到新的技术栈。 贴近工业界的案例驱动： 所有理论均配以结构化的商业案例进行解析，确保知识点落地，直击痛点。 通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭复杂的数据集，构建稳健的分析模型，并以清晰、有力的叙事方式，将数据转化为驱动业务增长的实际行动力。

评分☆☆☆☆☆

因为所谓大数据时代，也因为从事职业的原因，SAS、R，Python，都需要快速入门和实际应用，然后，问题来了，SAS作为一种数据分析的工具，而且在有固定函数和程序调用的情况下，市面上就找不到一本合适的工具书。每次打开这些工具书总有一种想吐血的冲动，写的简单实用，放在手边...

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社会学一般用SPSS，很少提到其他统计方式，语言出身的民族学学生表示从来没有接触到统计，之前修过社会科学研究方法，老师只讲了思路，具体统计让我们自己去看，说只要初中数学没问题看统计就没问题。静下心来看一遍很多东西还是不清楚，但是基本逻辑可以看懂，之前思索的几个问题也有了头绪，也开始明白问卷设计的重要性，知道了问题设计时定量和定序的原因，如何指标设计，也越来越知道我想做的课题有多难做，不过这次不想要知难而退了

评分☆☆☆☆☆

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