SAS Programming by Example pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Ronald P. Cody

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:1995-3-8

价格:USD 54.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555446819

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 软件编程
• 美国
• 经济学
• Statistics
• 2012
• SAS
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• 示例
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• 数据挖掘

《数据分析的基石：SAS语言入门与实践》 本书并非一本涵盖SAS编程所有细节的百科全书，而是旨在为那些渴望掌握数据分析核心技能的读者提供一个扎实且易于理解的起点。我们深知，面对海量数据和复杂的分析需求，选择合适的工具至关重要。SAS，作为数据分析领域的“常青树”，以其强大的数据处理能力、丰富的统计方法以及在金融、医疗、科研等多个行业的广泛应用，赢得了无数专业人士的青睐。然而，对于初学者而言，SAS的学习曲线可能显得有些陡峭。 《数据分析的基石：SAS语言入门与实践》正是为了弥合这一差距而生。本书摒弃了冗长、理论性过强的叙述，转而聚焦于SAS语言最核心、最实用的部分，通过精心设计的实例，引导读者一步步构建起扎实的SAS编程基础。我们相信，学习编程的最佳途径就是动手实践，理论与实践相结合才能真正掌握知识。《数据分析的基石：SAS语言入门与实践》正是遵循这一原则，每一个概念的引入都伴随着清晰易懂的代码示例，每一个重要功能的讲解都通过实际操作场景来呈现。 本书的独特价值与核心内容： 从零开始，循序渐进： 本书假定读者对SAS编程没有任何基础。从SAS软件的安装与基本界面介绍开始，逐步引导读者熟悉SAS的运行环境。我们从最基础的SAS语句、数据集的创建与管理入手，让读者在最短的时间内掌握SAS的基本操作。无论是输入原始数据、读取外部文件（如Excel、CSV），还是对数据集进行基本的查看和编辑，本书都将提供清晰的步骤和实用的代码。 掌握数据处理的核心： 数据分析的第一步永远是数据处理。本书将花费大量篇幅讲解SAS强大的数据处理能力。我们将深入介绍 `DATA` 步，这是SAS中最基础也是最重要的部分。读者将学会如何使用各种SAS函数（如字符函数、数值函数、日期函数）对数据进行清洗、转换和重塑。如何合并、连接（Join）、追加（Append）来自不同数据源的数据？如何根据特定条件筛选、创建新的变量？如何处理缺失值和异常值？这些在实际数据分析中遇到的普遍性问题，本书都将通过大量的实例一一攻克。 理解SAS的强大功能： SAS不仅仅是一个数据处理工具，它还蕴含着丰富的统计分析能力。本书将重点介绍SAS中最常用、最具代表性的几个过程步（Procedures），例如： 描述性统计： 使用 `PROC MEANS` 和 `PROC FREQ` 来快速生成均值、中位数、标准差、频率分布表等，让你快速了解数据的基本特征。 数据探索与可视化： 介绍如何使用 `PROC UNIVARIATE` 进行更深入的单变量分析，以及如何利用 `PROC SGPLOT` 和 `PROC SGPANEL` 绘制各种统计图表（如直方图、散点图、箱线图、条形图），直观地展示数据分布和变量间的关系。 简单回归分析： 学习使用 `PROC REG` 进行线性回归分析，理解模型拟合、参数估计、假设检验等基本概念，为进行更复杂的建模打下基础。 精选实用案例： 本书最大的亮点在于其丰富的、贴近实际应用场景的案例。我们不会罗列枯燥的理论公式，而是将SAS编程技能应用于解决真实世界中的数据问题。例如： 市场营销数据分析： 如何导入客户购买记录，进行客户细分，分析产品销售趋势？ 金融数据处理： 如何处理股票价格数据，计算收益率，分析风险？ 医疗数据管理： 如何导入患者信息，分析疾病发病率，评估治疗效果？ 科研数据整理： 如何处理实验数据，进行统计检验，撰写分析报告？ 每一个案例都从实际问题出发，引导读者一步步使用SAS代码来解决。这些案例不仅展示了SAS的强大功能，更重要的是让读者能够将所学知识融会贯通，应用于自己的工作和研究中。 培养良好的编程习惯： 除了技术层面的讲解，本书还将注重培养读者良好的SAS编程习惯。这包括如何编写清晰、易于理解和维护的代码，如何有效地利用SAS宏（Macros）来提高代码的复用性和效率（宏的介绍将基于实际需求，以简化重复性操作为目标），以及如何利用SAS的调试工具来查找和修复代码中的错误。 面向未来，持续进阶： 本书并非SAS的终点，而是SAS学习的起点。在掌握了本书的内容后，读者将具备独立解决大多数数据分析问题的能力。本书将在结尾处为读者指明进一步学习的方向，例如更高级的统计建模、SAS企业级解决方案（如SAS Enterprise Guide, SAS Viya）、大数据处理等，帮助读者在SAS的世界中不断探索和成长。 谁适合阅读本书？ 数据分析初学者： 零基础，希望系统学习SAS编程，掌握数据处理和基本统计分析方法。 统计学、数学、计算机科学等相关专业学生： 作为课程学习的辅助教材，加深对数据分析工具的理解和实践能力。 需要处理和分析数据的研究人员： 无论是在科研、金融、市场营销、医疗还是其他领域，本书都能帮助您高效地进行数据处理和初步分析。 希望转行数据科学领域的人士： SAS是数据科学领域的重要工具之一，本书将为您打下坚实的SAS基础。 已经接触过其他数据分析工具，但想学习SAS的专业人士： 本书将帮助您快速掌握SAS的核心功能和独特优势。 本书的阅读建议： 阅读本书的最佳方式是边读边练。在阅读每一章节时，请务必打开SAS软件，亲手敲入并运行书中的代码示例。尝试修改参数，观察结果的变化，甚至尝试用学到的方法解决自己遇到的实际数据问题。只有通过大量的实践，您才能真正内化SAS的知识，并将其转化为解决问题的能力。 《数据分析的基石：SAS语言入门与实践》不仅是一本技术书籍，更是一位您在数据分析之旅中的良师益友。我们相信，通过本书的学习，您将能够信心满满地驾驭SAS，开启您精彩的数据分析篇章。

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我必须说，这本书在数据可视化和报告生成方面的处理，简直达到了教科书级别的标准。很多统计软件的书籍在图表制作上往往只是蜻蜓点水，但这本书却花费了大量篇幅，深入讲解了如何利用PROC SGPLOT和PROC GPLOT等工具，结合自定义选项，创建出既美观又具备高度信息传达力的图形。我记得有一次，我需要在报告中展示一个多变量的时间序列趋势对比，传统的图表根本无法清晰表达，但书中关于“图层叠加”和“自定义坐标轴”的章节，直接提供了我需要的解决方案模板。更妙的是，它没有止步于静态图表，对宏变量（Macro Variables）在动态报告生成中的应用也做了精辟的论述，这对于需要定期生成标准化报告的专业人士来说，简直是效率的巨大提升。阅读这本书的过程，更像是一场与经验丰富的导师并肩作战的学习之旅，他总能在你即将迷失在复杂的参数设置中时，适时地指出最简洁、最高效的路径。对于那些追求报告专业度和美观度，希望让自己的分析结果“脱颖而出”的人来说，这本书的价值是无可估量的。

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从我个人的角度来看，这本书最宝贵的地方在于它展现了一种“解决问题的思维定式”。它并非简单地罗列了SAS的所有功能，而是围绕着分析师在职业生涯中会遇到的典型难题，精心设计了对应的解决方案蓝图。比如，在处理时间序列数据时，它不仅仅介绍了基本的滞后操作（LAG），更深入探讨了如何利用序列相关性的检验和更复杂的平稳性测试过程，为更深层次的时间序列建模打下了坚实的基础。这本书的语言风格非常平实而专业，没有晦涩的术语堆砌，所有关键概念都通过实际的SAS代码和输出结果来佐证，使得理论与实践之间零距离对接。对于那些希望从“会用”SAS升级到“精通”SAS，并希望自己的分析工作流程更加标准化、可重复和自动化的人来说，这本书绝对是案头必备的参考书。它提供的不仅仅是代码片段，更是一套经过时间检验的、可靠的分析方法论。

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坦白讲，作为一名多年在金融风控领域摸爬滚打的分析师，我对于工具书的要求是极其苛刻的——我需要的是能直接落地的、关于“如何构建稳健模型”的指导，而不是空泛的理论堆砌。这本书在这方面给了我极大的惊喜。它对于PROC GLM、PROC REG乃至更高级的混合模型（Mixed Models）的讲解，完全是围绕着实际应用场景展开的。例如，在讨论多重共线性问题时，书中并未停留在解释概念，而是展示了如何通过方差膨胀因子（VIF）的计算，并结合逐步回归（STEPWISE REGRESSION）的选项，来系统性地优化模型结构。让我印象特别深刻的是，书中对模型诊断（Model Diagnostics）部分的论述，它详细解释了残差分析的每一步含义，以及如何通过特定的图表来判断模型假设是否被违反，这种严谨性对于依赖模型进行决策的行业至关重要。读完这些章节，我感觉自己对回归分析的理解不再停留在“能跑出结果”的层面，而是上升到了“能解释结果背后的统计学意义并确保模型可靠性”的高度。

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这本书的组织结构安排得非常巧妙，它像一个层层递进的迷宫，每通过一个难关（章节），你都会获得新的能力。我特别欣赏它对“数据获取与导入”这一基础环节的重视，这往往是许多教程轻描淡写带过的部分。书中详细对比了从Excel、文本文件，乃至于SQL数据库中抽取数据时，使用不同的INFILE选项和LIBNAME引擎的优劣和陷阱。这一点对于处理跨部门、多源异构数据的我来说，简直是雪中送炭。它不仅教你如何把数据“弄进来”，更重要的是教你如何确保数据“正确地、高效地”进来。此外，书中对SAS宏编程（Macro Programming）的介绍，也是渐进式的，从简单的%LET语句开始，逐步过渡到复杂的%MACRO定义、参数传递和条件逻辑控制，这种由浅入深的设计，使得即便是对编程概念感到畏惧的统计人员也能逐步掌握这门“提效利器”。总而言之，它构建了一个完整的、从数据源头到最终分析产出的闭环学习体验。

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这本书简直是统计分析爱好者的福音！从拿到手的那一刻起，我就被它那种直击核心、不绕弯子的实战精神所折服。作者似乎深谙我们这些渴望快速上手、少走弯期的学习者心理，每一章节的例子都像是精心挑选的“实战演练场”。比如，在处理缺失值和异常值时，书中没有大篇幅铺陈理论，而是直接给出了几种在真实数据集中极为常见的场景，然后一步步拆解如何利用SAS的高级过程（PROC）来优雅地解决问题。我尤其欣赏它对数据清洗和准备的详尽阐述，这部分内容往往是初学者最头疼、却又是项目中最耗时的环节。它不仅仅是教你写代码，更重要的是培养你“像数据科学家一样思考”的习惯，让你明白为什么选择某种方法比单纯知道语法更重要。书中对数据步（DATA Step）的掌控力展示得淋漓尽致，从复杂的数组操作到高效的合并与转换，每一个细节都打磨得如同艺术品，让人在实践中深刻体会到SAS语言的强大与严谨。读完这本书，我感觉自己不再是那个面对海量数据手足无措的新手了，而是有了一套坚实的武器库，能够自信地应对各种复杂的商业分析挑战。

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又一本很好的入门书

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