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用户评价
这本书的实用性体现在它能够直接解决我在日常SAS数据处理工作中遇到的各种挑战。通过学习本书，我不仅掌握了如何高效地合并来自不同来源的数据，比如将客户信息表与交易记录表进行合并，还学会了如何对现有数据集进行清洗和转换，以满足数据分析模型的要求。例如，书中关于“数据质量检查与修正”（data quality checking and correction）的章节，为我提供了很多实用的方法，来识别和处理异常值、重复记录、数据类型不匹配等问题。这些技能的提升，直接转化为工作效率的提高和分析结果的准确性。
评分这本书在对数据合并（Combining Data Sets）这一核心概念的讲解上，展现出了极高的专业性和实用性。作者不仅详细介绍了`PROC APPEND`和`PROC MERGE`这两个最常用的SAS过程，还深入探讨了它们各自的应用场景和注意事项。对于`PROC APPEND`，书中不仅展示了如何将一个数据集的观测值添加到另一个数据集的末尾，还强调了在进行追加操作前，确保两个数据集变量结构一致的重要性，以及如何处理变量不匹配的情况。而对于`PROC MERGE`，这本书可以说是将其“玩”到了极致。从简单的按键合并（key merging），到多键合并（multi-key merging），再到匹配（match-merge）和非匹配（non-match-merge）的处理，每个场景都配有详实的代码示例和清晰的结果分析。我尤其欣赏作者在讲解如何处理多对多关系（many-to-many relationships）时，如何使用`IN=`选项来跟踪合并过程中哪些观测值来自哪个原始数据集，以及如何避免因重复观测值而产生的错误。
评分《Combining and Modifying SAS Data Sets》的语言风格非常专业且易于理解。作者在保持学术严谨性的同时，运用了大量生动的比喻和实际案例，将枯燥的技术概念变得活泼有趣。书中提供的代码示例都经过了精心设计，不仅简洁明了，而且能够清晰地展示SAS语句的功能和效果。每段代码后面都有详细的解释，说明了代码的每个部分的作用，以及它们如何共同完成数据处理任务。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我不仅仅是学会了如何写SAS代码，更是理解了代码背后的原理，从而能够举一反三，解决更复杂的问题。
评分总而言之，《Combining and Modifying SAS Data Sets》这本书为我提供了一个全面且深入的SAS数据集操作学习平台。它不仅仅是一本技术指南，更是一次思维的启迪。我从中学到的不仅仅是SAS代码的语法，更是数据处理的逻辑和策略。这本书的价值在于它能够帮助SAS用户，无论是初学者还是有经验者，都能更自信、更高效地处理和转换SAS数据集，从而在数据分析领域取得更大的成功。我强烈推荐所有SAS用户，特别是那些希望提升数据处理技能的人，阅读这本书。
评分《Combining and Modifying SAS Data Sets》不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的SAS导师。它不仅教会了我“做什么”，更教会了我“为什么这么做”。作者在书中对SAS最佳实践（SAS best practices）的强调，让我受益匪浅。比如，在进行数据合并时，如何合理命名变量以避免冲突，如何使用`FORMAT`语句和`LABEL`语句来增强数据集的可读性，以及如何进行详细的日志记录和代码注释，这些都是在实际工作中提高代码可维护性和可重用性的关键。这些经验性的指导，是那些纯粹的技术书籍所无法提供的。
评分我尤其欣赏本书在讲解SAS数据集操作时，所体现出的“由浅入深，循序渐进”的教学理念。它不是一下子抛出所有复杂的概念，而是从最基础的SAS数据集结构开始，逐步引导读者掌握更高级的数据合并与修改技术。书中对于每一次新概念的引入，都会先给出清晰的定义和示例，然后再深入探讨其应用场景和注意事项。这种结构化的学习路径，让我感到学习过程非常顺畅，能够扎实地掌握每一个知识点。例如，在介绍`PROC TRANSPOSE`（转置过程）时，作者首先解释了什么是“宽格式”（wide format）和“长格式”（long format）的数据，以及为什么需要进行转置，然后才展示如何使用`PROC TRANSPOSE`来实现两种格式之间的转换。
评分这本书在讲解SAS数据集操作时，非常注重细节和潜在的陷阱。作者就像一位经验丰富的向导，提前指出了在数据合并和修改过程中可能遇到的各种问题，并提供了解决方案。例如，在处理缺失值（missing values）时，书中详细解释了SAS如何表示和处理缺失值，以及在数据合并时，缺失值可能会如何影响匹配结果。对于字符串数据的处理，书中也提供了很多实用的技巧，比如如何使用`SUBSTR`、`SCAN`、`REPLACE`等函数来提取、分割和修改字符串，以及如何处理大小写不一致、前导/后导空格等常见问题。这些细节的处理，使得这本书的指导不仅具有理论深度，更具备极强的实践指导意义。
评分在数据修改（Modifying Data Sets）方面，《Combining and Modifying SAS Data Sets》同样提供了详尽的指导。这本书涵盖了从基本的变量操作到复杂的数据转换。对于变量的创建、删除、重命名、修改数据类型等操作，书中都提供了清晰的SAS代码示例，并解释了每种操作背后的逻辑。我特别喜欢书中关于“创建派生变量”（creating derived variables）的章节，作者展示了如何利用现有变量通过算术运算、逻辑表达式、SAS函数等创建新的变量，以满足特定的分析需求。例如，如何根据日期计算年龄，或者如何根据多个条件创建分类变量。此外，书中还深入讲解了如何使用`DATA`步中的各种语句，如`SET`、`MERGE`、`BY`、`IF-THEN/ELSE`、`DO`循环等，来对数据集进行精细化的控制和修改。
评分除了数据合并和修改的基础操作，《Combining and Modifying SAS Data Sets》还为我打开了更多数据处理的“新世界”。书中对“数据集操作的策略”（strategies for data manipulation）的讨论，让我认识到在实际工作中，如何根据数据量、性能要求和最终目标来选择最合适的技术。例如，在处理大型数据集时，作者提示了使用索引（indexes）来优化`PROC MERGE`的性能，以及如何通过预先排序（pre-sorting）来提高数据合并的效率。书中还介绍了如何使用SAS宏（SAS macros）来自动化重复性的数据处理任务，这极大地提高了我的工作效率。对于SAS新手来说，这部分内容可能会显得有些高级，但对于有一定SAS基础的用户来说，这无疑是锦上添花，能够帮助他们更上一层楼。
评分作为一名SAS用户，我一直渴望找到一本能够深入剖析SAS数据集组合与修改的权威指南，而《Combining and Modifying SAS Data Sets》正是这样一本让我爱不释手、受益匪浅的书籍。首先，这本书在概念的梳理上做得非常到位。它没有直接抛出复杂的代码，而是从最基础的原理出发，清晰地阐述了SAS数据集的本质，以及在数据分析和处理过程中，为什么需要对数据集进行组合和修改。作者以一种非常引人入胜的方式，将抽象的数据操作转化为易于理解的逻辑流程，让我对SAS数据集的内部运作有了前所未有的深刻认识。例如，书中关于“SAS数据集结构”的章节，详细解释了观察值（行）和变量（列）的概念，以及SAS如何存储和访问这些数据，这为后续学习各种组合和修改技术奠定了坚实的基础。
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