具体描述
周爽、贾克云、阮桂海编著的《SAS数据挖掘与分析(高等院校信息技术规划教材)》囊括了SAS编程方面极为详尽的命令语句，是数据的科学挖掘和统计分析方面的一本不可多得的教科书。
《SAS数据挖掘与分析(高等院校信息技术规划教材)》的前8章介绍了数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。
本书面向全国高校统计学、医学、心理学、市场营销学、人文社会学、信息管理学及财经学等专业的本科生和研究生，可作为这些专业及其他非计算机专业学生必选的统计教材，也是数据挖掘和信息分析方面的利器。
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读后感
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用户评价
这本书的收尾部分，关于模型部署和性能监控的章节，让我耳目一新。很多分析书籍写到模型训练完成就戛然而止，留给读者一个“如何落地”的巨大空白。然而，这本书却勇敢地填补了这个空缺，详细阐述了如何将训练好的模型转化为实际生产环境中的API接口，以及后续的性能漂移（Model Drift）监测机制。作者甚至引入了一些轻量级的模型验证框架，教导读者如何设计自动化的预警系统，以便在真实数据分布发生变化时能够及时介入和重新训练。这种对分析生命周期全流程的关注，体现了作者对现代数据科学工作流的深刻理解。阅读完这部分，我感觉自己不再只是一个“建模师”，而更像是一个能够交付完整、可维护的分析产品的工程师。这本书的价值不仅在于教你如何建立模型，更在于教你如何让你的分析成果在真实世界中持续稳定地发挥作用，这才是衡量一个分析工作者专业性的最高标准。
评分我花了整整一个周末来啃读其中关于分类算法的部分，老实说，最初我对梯度提升决策树（GBDT）的理解还停留在停留在“集成学习”这个概念层面，感觉有点抽象难懂。但是，这本书对SMO（顺序最小优化）算法的推导和解释，简直是教科书级别的清晰！作者没有直接跳到复杂的公式堆砌，而是先用非常形象的比喻来解释了核函数和对偶变量的引入过程，这种循序渐进的讲解方式，让原本晦涩的数学原理变得触手可及。读到后面关于交叉验证和模型调参的部分，我立刻拿起了我的分析软件，按照书中的步骤一步步操作，发现那些困扰我已久的参数选择难题，竟然迎刃而解。这种即学即用的效果，是很多理论书籍无法比拟的。更让我惊喜的是，作者还穿插了一些关于模型解释性（XAI）的讨论，这在当前的业界是非常热门且关键的一环，它帮助我们不仅知道模型“预测”了什么，更要明白模型“为什么”这么预测。这种对算法深度和应用广度的兼顾，体现了作者深厚的专业功底和对行业前沿的敏锐把握。
评分这本书在处理大规模数据集和高维数据时的策略讲解，绝对是为我这种正在向大数据领域迈进的从业者量身定做的。特别是关于降维技术，比如PCA（主成分分析）和t-SNE的应用场景对比，作者的论述非常精辟。他没有简单地罗列公式，而是着重分析了降维后信息损失的可接受范围以及不同方法对数据结构保留的偏好。让我感到非常实用的是，书中介绍了几种处理高维特征向量的正则化方法，这些方法在模型训练速度和防止过拟合方面起到了立竿见影的效果。我的一个项目，特征维度高达数千，模型训练异常缓慢且泛化能力差，按照书中的建议，采用了一种特定的L1正则化组合策略后，模型的收敛速度提高了近四成，同时关键指标也有了显著提升。这不仅仅是理论的介绍，更是实战经验的结晶，作者显然是在大规模数据集的实战中摸爬滚打了多年，才能提炼出如此高效且经过验证的解决方案。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那深邃的蓝色调，配上简洁有力的字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里沉甸甸的质感，也让人感觉内容一定非常扎实可靠。我本来还在为手头一个棘手的项目寻找突破口，对各种传统统计方法感到力不从心，期待着能有些新颖的视角。刚翻开目录，那些关于数据预处理和特征工程的章节就让我心里一动，作者在这些基础步骤上的讲解细致入微，完全不是那种泛泛而谈的教科书式描述，而是结合了大量实际案例，手把手地教你如何识别和清洗那些隐藏在数据深处的“脏点”。尤其是对于缺失值和异常值的处理策略，作者提供的不仅仅是几种标准方法，更重要的是对每种方法的适用场景和潜在风险进行了深入的剖析，这一点对于我们这些经常与真实、混乱数据打交道的实践者来说，简直是福音。我特别欣赏作者在行文过程中流露出的那种务实精神，他似乎一直在强调，再花哨的算法，如果基础不牢，最终也只是空中楼阁。这本书的开篇部分，就成功地为接下来的复杂内容打下了坚实的地基，让我对后续的学习充满了信心和期待。
评分说实话，市面上关于数据分析的书籍汗牛充栋，很多要么是理论过于深奥，要么是操作过于简单，让人感觉读完后依然无法在真实世界中落地生根。这本书的独特之处在于它对“分析思维”的培养，这一点在它论述数据可视化那一章体现得淋漓尽致。作者并没有把数据可视化仅仅当作是生成漂亮图表的工具，而是将其定位为探索数据、发现问题和沟通结果的核心手段。他深入探讨了如何根据不同的业务目标选择合适的图表类型，比如在展示时间序列的波动性时，应如何巧妙地运用对数坐标轴来凸显关键的相对变化，而不是仅仅展示绝对值差异。我印象特别深刻的是关于“叙事性图表”的构建，作者强调了图表的标题、注释和标注在引导读者理解分析结论中的关键作用。读完这部分，我立刻回过头审视了我过去做的几份报告，发现自己在“讲故事”的能力上确实有所欠缺，这本书成功地帮我搭建起了一座从原始数据到有效商业洞察的桥梁，让我的分析成果更具说服力和影响力。
评分就是命令堆砌
评分已读部分，不错-----不错的好书
评分就是命令堆砌
评分已读部分，不错-----不错的好书
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