SAS统计分析标准教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:330

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出版时间:2010-6

价格:39.80元

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isbn号码:9787115229014

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《数据驱动的商业决策：方法、工具与实践》 内容简介 在这个数据爆炸的时代，仅仅拥有海量数据已不足以在竞争激烈的商业环境中脱颖而出。真正的价值在于如何有效地从数据中挖掘洞察，并将其转化为切实的商业决策。本书《数据驱动的商业决策：方法、工具与实践》正是为了解答这一核心问题而生，它系统地阐述了将数据转化为商业价值的完整流程，涵盖了从数据采集、清洗、分析到可视化呈现与决策落地的各个环节。本书并非专注于某一特定统计软件的理论讲解，而是侧重于商业分析的逻辑框架、核心方法论以及在实际业务场景中的应用。 第一部分：数据驱动决策的基石——理解商业语境与定义问题 在深入数据分析之前，清晰地理解业务目标和挑战是至关重要的第一步。本部分将引导读者认识到，任何数据分析都应服务于明确的商业目的。我们将探讨如何与业务部门有效沟通，准确地识别和界定分析问题，并将模糊的商业诉求转化为可量化、可操作的分析指标。 商业洞察与分析需求对接： 学习如何站在业务的角度思考问题，识别潜在的商业机会与风险。理解不同业务部门（如市场营销、销售、运营、产品研发）在数据分析方面的核心需求。 问题定义与框架构建： 掌握结构化的问题分解方法，将复杂的商业问题拆解为易于分析和回答的子问题。介绍常用的分析框架，如SPSS（Situation, Problem, Solution, Step）分析框架、MECE原则（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）等，帮助读者系统地梳理分析思路。 关键绩效指标（KPIs）设计与应用： 学习如何设计和选择与业务目标高度相关的KPIs，并理解KPIs在衡量业务绩效、驱动决策过程中的重要性。探讨如何区分关键KPIs与辅助性指标。 数据分析的伦理与合规性考量： 在数据分析实践中，合规性与伦理道德是不可忽视的方面。本节将触及数据隐私保护、数据使用规范等关键议题，强调负责任的数据利用。 第二部分：数据的获取、清洗与预处理——构建可靠的分析基础 高质量的数据是准确分析的前提。本部分将聚焦于数据的生命周期早期阶段，即数据的获取、清洗与预处理。我们将强调这些步骤的重要性，并介绍一系列实用的技术和策略，以确保分析结果的可靠性。 数据源识别与获取策略： 探讨不同类型的数据源，包括内部数据库（CRM, ERP）、外部数据（市场调研、社交媒体、公开数据集）、传感器数据等。学习如何根据分析需求选择合适的数据获取方式，并理解数据采集的流程和注意事项。 数据质量评估与诊断： 掌握识别数据质量问题的方法，如缺失值、异常值、重复值、数据不一致性等。介绍常用的数据质量评估工具和技术。 数据清洗与转换技术： 详细讲解如何处理各种数据质量问题，包括缺失值填充（均值、中位数、回归填充）、异常值检测与处理（IQR、Z-score）、重复值删除、数据格式统一、编码转换等。 特征工程入门： 介绍特征工程的基本概念，包括特征提取、特征转换、特征构建等。学习如何根据业务理解和数据特性，创建更有意义的分析特征，以提升模型性能。例如，从日期时间中提取年、月、日、星期、节假日等信息；对分类变量进行编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）；对数值变量进行离散化或标准化。 数据整合与融合： 探讨如何整合来自不同源头的数据，解决数据之间的匹配和关联问题。学习SQL等语言在数据整合中的应用。 第三部分：核心数据分析方法论——从描述性到预测性洞察 本部分是本书的核心，将系统介绍一系列广泛应用于商业分析的统计学和机器学习方法。我们将从基础的描述性统计入手，逐步深入到推断性统计，并最终涵盖预测性建模。本书的目标是让读者理解每种方法的原理、适用场景以及如何解读其输出，而非仅仅是掌握软件操作。 描述性统计：数据概览与特征呈现： 学习如何使用均值、中位数、方差、标准差、百分位数等统计量来描述数据的中心趋势和离散程度。介绍频率分布、直方图、箱线图等可视化工具，用以直观地展示数据特征。 推断性统计：从样本到总体： 理解概率论与数理统计的基本概念，包括概率分布、抽样理论、置信区间、假设检验等。学习如何利用统计推断来验证业务假设，评估不同策略的显著性差异（如A/B测试的原理与应用）。 相关性分析与回归分析：探索变量间的关系： 学习如何度量变量之间的线性相关程度（Pearson相关系数），并理解相关性不等于因果性。深入讲解简单线性回归与多元线性回归模型，用以预测目标变量，并解释自变量对因变量的影响程度。介绍回归模型的假设检验、模型拟合优度评估（R²）。 分类分析：识别模式与群体： 介绍常见的分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林。学习如何构建分类模型来预测离散型结果（如客户是否流失、购买意向等），并理解模型的性能评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC）。 聚类分析：发现隐藏的群体： 学习无监督学习方法中的聚类算法（如K-Means），用以发现数据中具有相似特征的群体。探讨聚类在客户细分、市场分区等场景中的应用，并学习如何评估聚类结果的质量。 时间序列分析：洞察趋势与预测未来： 介绍时间序列数据的特点，学习基本的时序模型（如移动平均、指数平滑）以及更高级的模型（如ARIMA）。应用于销售预测、需求预测、股票价格分析等场景。 关联规则挖掘：发现事物间的联系： 介绍Apriori算法等关联规则挖掘技术，用于发现数据集中项与项之间的频繁出现模式。常见于购物篮分析，如“购买了A商品的用户也常购买B商品”。 第四部分：数据可视化与沟通——让数据说话，驱动决策 再精妙的分析，如果不能被清晰有效地传达，其价值将大打折扣。本部分将强调数据可视化的力量，以及如何将分析结果转化为引人入胜、易于理解的故事，最终驱动决策。 数据可视化原则与最佳实践： 学习优秀图表的设计原则，包括选择合适的图表类型（条形图、折线图、散点图、饼图、热力图等）来准确传达信息。强调图表的简洁性、清晰性与准确性。 探索性数据分析（EDA）的可视化： 利用各种图表来快速理解数据分布、识别异常、发现潜在模式。 仪表盘（Dashboard）设计： 学习如何构建动态、交互式的数据仪表盘，实时监控关键业务指标，为管理层提供决策支持。 数据故事讲述： 掌握将数据分析结果转化为引人入胜的故事的技巧，通过逻辑清晰的叙述、恰当的可视化，向不同受众（技术人员、业务人员、高管）清晰地传达分析的发现、见解与建议。 沟通与呈现技巧： 学习如何自信、有效地进行数据分析结果的口头和书面报告。 第五部分：将洞察转化为行动——数据驱动的业务实践 本部分将超越理论分析，聚焦于如何将数据分析的成果实际落地，并融入到企业的日常运营与战略决策中。 案例研究与行业应用： 通过多个不同行业的真实案例，展示数据分析在市场营销、客户关系管理、运营优化、风险控制、产品创新等方面的具体应用。例如，如何利用数据分析优化营销活动ROI，如何通过客户行为分析提升客户忠诚度，如何利用数据驱动供应链管理。 A/B测试与实验设计： 详细阐述A/B测试的流程、原理与实践，学习如何科学地设计和执行实验，以验证产品特性、营销策略或用户界面的有效性。 构建数据驱动的企业文化： 探讨如何建立鼓励数据驱动决策的组织文化，包括人才培养、流程优化、技术赋能等。 数据分析的持续改进与迭代： 强调数据分析是一个持续迭代的过程，需要不断地学习、反馈和优化模型与方法。 前沿趋势展望： 简要介绍机器学习、深度学习、大数据技术在商业分析中的最新发展趋势，为读者指明未来的学习方向。 本书特色： 商业导向： 始终围绕商业目标展开，强调分析方法的应用价值。 方法论与实践结合： 深入讲解分析原理，并辅以丰富的实践指导。 全面性： 覆盖数据分析的整个流程，从问题定义到决策落地。 易于理解： 避免过于晦涩的数学推导，注重概念的清晰阐述。 通用性： 方法论适用于多种分析工具和平台，帮助读者建立通用的分析思维。 《数据驱动的商业决策：方法、工具与实践》旨在赋能读者，使其能够自信地驾驭数据，将冰冷的数据转化为炙热的商业洞察，最终在日新月异的商业环境中取得成功。本书适合企业管理者、业务分析师、市场营销人员、产品经理、数据科学家以及任何希望提升数据素养，做出更明智商业决策的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

SAS这类工具对做模型分析和预测非常适合。但是要阅读这类的书，都要以较为扎实的专业的统计学知识为基础。如果基础知识比较好的话，就能很快地理解SAS工具的很多功能模块，并且能够很好地阅读和编写代码。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书的风格，我想我会选择“务实”。它几乎没有使用任何夸张的宣传口吻或者过度的理论拔高，一切都紧密围绕着“如何用SAS完成统计分析”这个核心目标。我注意到书中对数据可视化部分的介绍也十分到位，它教你如何使用PROC SGPLOT和PROC GCHART来生成符合学术规范的图表，而不是那些花里胡哨、不具信息量的图形。更值得称赞的是，书中很多案例的数据集似乎都来源于真实的社会科学或商业领域，这让读者在学习代码的同时，潜移默化地接触到了不同学科的分析背景和数据特点。总而言之，对于任何想要系统性掌握SAS软件进行严肃数据分析的人来说，这本书提供了一个既扎实又全面的路线图。它不是让你学会几个命令，而是让你真正成为一个能独立驾驭SAS环境进行统计建模的实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上的深度和广度，确实体现了其“标准教程”的定位。很多入门书籍往往在描述性统计和基础的T检验、方差分析后就开始打住，留下一个巨大的知识黑洞。然而，这本书勇敢地迈入了更复杂的领域，例如多元回归、逻辑回归，甚至还触及了一些时间序列分析的初步概念。最让我感到惊喜的是，它对SAS输出结果的解读部分，这往往是自学者最容易迷失的地方。它并没有仅仅满足于打印出“P值小于0.05”这样的结论，而是深入到如何批判性地审视模型的假设条件（比如残差的正态性检验、多重共线性诊断），以及在模型不理想时，有哪些调整和优化的策略。作者在讨论这些进阶内容时，语气依然保持着一种沉稳的引导，不会让人觉得内容太过晦涩难懂，仿佛身边有一位经验丰富的前辈在耐心指导你如何像专家一样去看待和处理复杂的数据集，这份专业度和细致入微的关怀，在同类教材中是相当罕见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，几乎没有任何花哨的元素，直接把“SAS统计分析标准教程”这几个大字摆在最显眼的位置，看起来就给人一种非常专业、严谨的感觉。我拿起这本书的时候，首先吸引我的是它排版的清晰度。很多技术类的书籍为了塞进更多的内容，往往把字体弄得密密麻麻，阅读起来非常吃力，但这本书不同，它的页边距和行距都拿捏得恰到好处，即便是初次接触SAS的读者，也能在快速浏览目录时找到重点，不至于被信息过载压垮。随后的翻阅中，我发现它在基础概念的阐述上做足了功课。它没有直接跳入复杂的代码块，而是先用非常生活化的比喻来解释统计学的核心思想，比如“抽样调查就像品尝一锅汤的味道，你不需要把整锅汤喝完才能判断好坏”。这种循序渐进的教学方式，极大地降低了统计学的学习门槛，让人感觉这门学科并非高不可攀的象牙塔里的学问，而是日常工作和科研中实实在在能用得上的工具。对于我这种零基础的学习者来说，这种“搭台子”的引导方式是极其重要的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者的匠心和对教学艺术的深刻理解。它不是一本干巴巴的技术手册，而更像是一本充满“教学智慧”的工具书。在处理SAS宏语言（Macro）这一公认的学习难点时，作者采取了极其巧妙的策略。他们没有一开始就抛出复杂的宏定义和%MACRO语句，而是先用一个简单、重复的数据处理任务来展示手工操作的低效和重复性，然后再引入宏的概念作为“自动化”的解决方案。这种“痛点-解决方案”的叙事结构，一下子就抓住了读者的注意力，让宏的概念不再是抽象的编程技巧，而是解决实际效率问题的利器。这种对读者学习心理的精准把握，贯穿了全书始终，使得原本枯燥的学习过程变得富有目标感和成就感。这本书的价值，已经超越了单纯的软件教学，更像是一本关于“如何科学地处理和分析数据”的思维训练手册。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的实操性绝对是它的强项，它不像某些理论书籍那样只停留在公式推导和概念辨析上，而是完完全全地将SAS软件的操作流程无缝嵌入到每一个章节中。我尤其欣赏它对PROC步和DATA步的讲解逻辑。作者似乎深知初学者在面对SAS庞大而略显古板的语法时会产生的挫败感，因此，它不是简单地罗列命令，而是构建了一套完整的案例驱动的学习路径。每一个新的分析方法出现时，紧随其后的就是一套完整的、可复制粘贴的代码示例，这些示例的代码风格非常规范，注释详尽到每一个参数的含义都解释得清清楚楚。我尝试着跟着书上的步骤敲了一遍回归分析的案例，从数据准备、数据清洗到模型运行、结果解读，整个过程行云流水，完全没有卡壳。这本书真正做到了“授人以渔”，它教会的不仅仅是语法，更是如何用SAS这个工具去系统性地解决一个实际的统计问题，这对于我未来独立开展数据分析工作至关重要。

评分☆☆☆☆☆

痛苦 一逼

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