SAS编程技术教程（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:朱世武

出品人:

页数:481

译者:

出版时间:2013-10

价格:56.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302333098

丛书系列:

图书标签:

• SAS
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《数据探索与分析之道：SAS编程实战指南》 前言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创新业务的核心要素。然而，海量数据的价值并非显而易见，它隐藏在复杂的结构和庞大的体量之下，需要借助强大的工具和精湛的技术才能被发掘和解读。SAS，作为业界领先的数据分析软件，凭借其稳定可靠的性能、丰富的数据处理功能以及广泛的应用领域，始终是数据科学家、统计分析师、商业智能专家以及各行各业数据从业者的首选。 本书并非一本简单的SAS语法手册，而是一本旨在引导读者深入理解数据分析流程，掌握SAS编程的精髓，并最终能够独立完成从数据准备到结果解读的全过程的实战指南。我们将聚焦于SAS在实际数据分析场景中的应用，通过大量的案例和代码示例，帮助读者构建扎实的SAS编程能力，并培养敏锐的数据洞察力。 本书特色与内容梗概 《数据探索与分析之道：SAS编程实战指南》将带领您踏上一段系统而深入的SAS编程学习之旅。我们深知，掌握一门编程语言的精髓，不仅在于理解其语法规则，更在于领悟其背后所蕴含的逻辑和思维方式，并将其灵活应用于解决实际问题。因此，本书在内容编排上，力求做到理论与实践相结合，循序渐进，层层深入，旨在帮助读者构建一套完整的数据分析技能体系。 第一部分：SAS编程基础与数据处理 在数据分析的整个生命周期中，数据处理环节往往占据着至关重要的位置，甚至可以说是决定数据分析质量的基石。如果数据不干净、不规范，后续再高级的分析模型也可能得出错误的结论。因此，本书的第一部分将为您打下坚实的SAS编程基础，并重点讲解数据处理的各项关键技术。 SAS环境与基本操作： 我们将从零开始，引导您熟悉SAS的集成开发环境（IDE），包括SAS Enterprise Guide和SAS Studio。您将学习如何创建、编辑、运行SAS程序，理解SAS数据集（SAS Dataset）的概念，掌握SAS库（SAS Library）的管理，以及如何有效地管理SAS输出（SAS Output），例如查看日志（Log）、结果（Results）和列表（List）。我们将通过直观的示例，帮助您快速上手SAS软件，建立对SAS工作流程的初步认识。 数据输入与导入： 真实世界的数据来源多样，格式各异。您需要掌握将外部数据导入SAS环境的各种方法。本书将详细介绍如何使用`INFILE`语句读取文本文件（如CSV、TXT），如何利用SAS过程（如`PROC IMPORT`）导入Excel、DBF、Access等格式的数据，以及如何处理固定宽度文件。我们将强调数据导入过程中的常见问题，例如编码问题、分隔符设置、变量类型判断等，并提供实用的解决方案，确保您的数据能够准确无误地载入SAS。 SAS数据步（DATA Step）详解： 数据步是SAS中最核心、最强大的数据处理工具。我们将深入剖析数据步的执行机制，学习如何使用赋值语句（Assignment Statement）创建和修改变量，理解SAS的内置函数（Built-in Functions）在数据清洗、转换和派生中的强大威力，例如字符串函数、日期时间函数、数学函数等。您将学习如何使用`IF-THEN/ELSE`语句进行条件判断，如何利用`DO`循环进行迭代处理，以及如何使用`ARRAY`语句批量处理变量。 数据集的合并与连接： 在实际的数据分析中，往往需要将来自不同来源的数据集整合到一起。本书将详细讲解SAS中数据集合并的两种主要方式：横向合并（Concatenation）和纵向合并（Merging）。您将学习如何使用`SET`语句按行合并数据集，如何使用`MERGE`语句根据指定的键（Key）将数据集按列合并，并深入理解`IN=`选项在判断数据来源时的作用。我们还将探讨如何在合并过程中处理重复键和不匹配键的情况，以确保数据合并的准确性。 数据清洗与转换： 原始数据往往包含错误、缺失值、异常值等问题，需要经过严格的清洗和转换才能用于分析。本书将提供一系列实用的数据清洗技术，包括如何识别和处理缺失值（Missing Values），如何进行数据类型转换，如何使用SAS函数（如`SUBSTR`、`SCAN`、`TRANWRD`）进行字符串处理，如何进行数据格式化（如日期格式、数值格式），以及如何使用`PROC SORT`对数据进行排序和去重。我们将强调如何通过逻辑判断和条件语句来纠正数据错误，以及如何生成符合分析要求的新变量。 SAS过程（PROC）简介： 除了数据步，SAS还提供了大量强大的过程（PROC）来执行各种数据分析任务。本书将为读者介绍一些最常用和最基础的SAS过程，为后续更深入的学习打下基础。这包括`PROC PRINT`用于显示数据集内容，`PROC CONTENTS`用于查看数据集的结构信息，`PROC FREQ`用于生成频率统计表，`PROC MEANS`和`PROC SUMMARY`用于计算描述性统计量等。 第二部分：统计分析与数据可视化 数据处理完成后，接下来的关键步骤就是利用统计方法对数据进行深入分析，挖掘其中蕴含的模式和规律，并通过直观的可视化手段将分析结果呈现出来。本部分将聚焦于SAS在统计分析和数据可视化方面的强大能力。 描述性统计分析： 理解数据的基本分布特征是进行深入分析的前提。您将学习如何使用`PROC MEANS`和`PROC SUMMARY`来计算均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值等描述性统计量，并学会如何通过`CLASS`语句对分组变量进行统计。我们还将介绍`PROC UNIVARIATE`，它能提供更全面的单变量统计信息，包括分位数、偏度、峰度、直方图和Q-Q图，帮助您全面了解数据的分布情况。 推断性统计基础： 在理解了描述性统计后，我们将引入推断性统计的概念，帮助您从样本数据推断总体特征。您将学习如何进行假设检验，例如t检验（`PROC TTEST`）用于比较两组均值，卡方检验（`PROC FREQ`）用于分析分类变量之间的关联性。 方差分析（ANOVA）： 当您需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析是常用的统计工具。本书将讲解如何使用`PROC ANOVA`和`PROC GLM`进行单因素和多因素方差分析，理解其模型假设和结果解读。 回归分析： 回归分析是预测和建模的基石。您将深入学习线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将使用`PROC REG`和`PROC GLM`来拟合回归模型，讲解模型参数的解释，如何评估模型拟合优度（如R方），如何进行假设检验（如t检验和F检验），以及如何诊断模型诊断（如残差分析）。 数据可视化： “一图胜千言”，直观的数据可视化能够极大地提升信息传达的效率和深度。SAS提供了强大的图形化能力。您将学习如何使用`PROC SGPLOT`和`PROC SGPANEL`创建各种类型的统计图表，包括散点图、折线图、条形图、饼图、箱线图、直方图等。我们将演示如何自定义图表的标题、轴标签、图例，以及如何创建多面板图来比较不同组别的数据。 SAS ODS（Output Delivery System）： ODS是SAS中一项非常重要的功能，它允许您将SAS的输出（结果、表格、图形）以多种格式输出，例如HTML、PDF、RTF、Excel等。您将学习如何使用ODS控制SAS的输出，如何创建定制化的报告，这将极大地提升您工作效率和报告的专业性。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了SAS编程的基础和统计分析方法后，本书将进一步引导您探索SAS在更高级领域的应用，以及一些实用的技巧。 宏（Macro）编程： 当您需要重复执行相似的SAS代码，或者希望使您的SAS程序更加灵活和自动化时，宏编程将是您的得力助手。我们将介绍SAS宏的基本概念，如何定义宏变量和宏函数，如何创建宏程序，以及宏的参数传递。通过宏，您可以大大提高SAS编程的效率和可维护性。 SQL in SAS： SAS内置了强大的SQL接口，允许您使用SQL语句来查询、操作和管理SAS数据集。本书将讲解如何在SAS中执行SQL查询，包括`SELECT`、`FROM`、`WHERE`、`GROUP BY`、`HAVING`、`ORDER BY`等常用子句，以及如何使用`JOIN`来合并SAS数据集。这对于熟悉SQL的读者来说，将是快速上手SAS数据处理的捷径。 SAS/STAT 模块探索： SAS提供了丰富的统计分析模块，其中SAS/STAT模块提供了更加高级和专业的统计方法。我们将简要介绍SAS/STAT模块中的一些常用过程，例如用于生存分析的`PROC LIFETEST`和`PROC PHREG`，用于时间序列分析的`PROC ARIMA`，以及用于聚类分析的`PROC CLUSTER`。 数据挖掘与机器学习入门（SAS视角）： 随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术变得越来越重要。本书将从SAS的角度，为您介绍一些基础的数据挖掘和机器学习概念，以及SAS提供的相应工具。这可能包括决策树（`PROC TREE`）、关联规则挖掘（`PROC APRIORI`）等，为您打开数据挖掘和机器学习的大门。 代码效率与最佳实践： 编写高效、可读性强的SAS代码是成为一名优秀SAS程序员的关键。我们将分享一些编写SAS代码的最佳实践，包括如何命名变量和数据集，如何编写清晰的注释，如何优化SAS程序的执行效率，以及如何进行代码调试。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 初学者： 对数据分析感兴趣，希望系统学习SAS编程，从零开始掌握数据处理和统计分析技能的初学者。 在校学生： 计算机科学、统计学、数学、经济学、生物学、医学、社会科学等专业，需要掌握数据分析工具的学生。 职场人士： 需要利用数据进行决策分析的各行业从业者，包括市场分析师、金融分析师、生物统计师、医学研究人员、商业智能分析师、数据科学家等。 有其他编程语言基础者： 希望快速掌握SAS，将其作为数据分析的又一利器，或者需要将SAS与其他编程语言结合使用的开发者。 结语 数据是现代社会的宝贵财富，而SAS则是挖掘这些财富的强大工具。通过学习《数据探索与分析之道：SAS编程实战指南》，您将不仅掌握SAS编程的实用技术，更将培养起严谨的数据思维和解决实际问题的能力。我们相信，这本书将成为您在数据分析领域不断探索和前进的得力伙伴。愿您在数据分析的旅途中，收获满满，洞见深刻！

评分☆☆☆☆☆

实名反对三星以上的所有评论，你们的良心是都让自己吃了吗？这本书真的是毫无逻辑可言，内容各种跳跃，案例也不清晰。我之前看过小白学SAS以及The Little SAS Book 中文版，但是看这本所谓的教程，依旧一头雾水，实在想不通作者是出于什么样的脑回路，才能写出这么一本灾梨祸枣...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。我对比了好几本市面上的SAS教程，这本书在知识体系的构建上最为完整和连贯。它并没有急于展示那些炫酷的高级功能，而是花了大量的篇幅来夯实基础——变量的定义、数据集的属性、流程控制的逻辑。对于我这种需要培养团队新人的管理者来说，这本书简直是福音。我可以放心地将它作为我们部门新人培训的指定教材，因为它保证了每个人都能站在同一个坚实的基础上。再往后看，作者对宏语言（Macro）的讲解，清晰度令人印象深刻。宏编程往往是SAS学习中的一座大山，但这本书通过一系列递进的小项目，逐步构建起宏的复杂结构，让人在不知不觉中掌握了这项强大的技能。我感觉这本书的价值在于它提供的不仅仅是“做什么”的答案，更是“为什么这样做”的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

作为一个常年与数据打交道的分析师，我不得不说，这本书在方法论上的阐述极其到位。很多时候，我们写代码追求的是“能跑就行”，但这本书却引导我们去思考“如何更高效、更健壮地实现目标”。它不仅告诉你怎么写`PROC SQL`，还深入剖析了不同连接方式在性能上的差异，这种对底层逻辑的挖掘，对于提升代码质量至关重要。我记得有一次我在处理一个TB级别的数据集时遇到了性能瓶颈，翻阅这本书中的性能优化章节，找到了针对性地优化方案，效果立竿见影。书中对各种统计过程（如GLM, MIXED）的介绍，也不是简单的语法罗列，而是结合了统计原理进行讲解，让人明白为什么这样写代码，背后的数学逻辑是什么。这种深度解析，让这本书超越了一般的“速查手册”，更像是一位经验丰富的前辈在耳边指点迷津，非常受用。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚入手不久，还在摸索中，但初步印象非常不错。首先，从装帧设计上看，就透露着一种专业和严谨。纸张质量很好，印刷清晰，阅读起来非常舒服，长时间盯着屏幕看累了，翻开书本，眼睛的负担明显减轻了不少。内容组织上，感觉作者对SAS这门语言的理解非常透彻，它不像一些教科书那样堆砌知识点，而是有明确的逻辑线索，层层递进。特别是对于初学者来说，前几章对SAS基本概念和数据步的讲解，简直是手把手地带着你走，那些复杂的宏编程和过程的介绍，也用了很多生动的例子来辅助理解。我尤其欣赏它在实际应用案例上的设计，很多都是贴近实际工作场景的，比如数据清洗、报表制作，这让我觉得学到的知识不是孤立的，而是立即可用的。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，既有基础的巩固，也有高阶技巧的探讨，真是一本值得珍藏的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远远超出了它的定价。我特别关注了其中关于ODS（Output Delivery System）的部分，这部分内容在很多教程里往往被一笔带过，但这本书却给予了足够的重视。作者详细演示了如何利用ODS定制化输出报告的格式、样式，甚至包括如何嵌入外部资源，这对于需要向高层汇报的专业人士来说，简直是雪中送炭。我尝试着按照书中的步骤，将原本杂乱无章的分析结果，通过ODS转换成了一份结构清晰、美观大方的PDF报告，效果惊艳。此外，书中对SAS/STAT模块的应用介绍也非常到位，没有停留在理论层面，而是通过实际数据分析案例，展示了如何选择合适的统计模型，并正确解读输出结果。总而言之，这本书是那种你可以放心地把它放在手边，随时翻阅，并总能从中找到新的启发和解决方案的“常青树”级别的参考书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对学习SAS有点抗拒，总觉得这玩意儿有点“老派”，不如Python或者R那么时髦。但读了这本书后，我对SAS的看法彻底改观了。它让我看到了SAS在企业级数据处理和监管报告领域的不可替代性。这本书的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调，更像是朋友间的交流。作者似乎深知读者可能遇到的痛点，比如数据导入导出的那些“坑”，书中都详细地标记了出来，并提供了标准化的解决方案。我最喜欢的是它对数据可视化模块的介绍，虽然SAS的图形功能不如专业绘图软件强大，但书中展示的那些定制化图表，足以满足大多数商业分析的需求。而且，作者在讲解每个新概念时，总是不忘提醒我们注意潜在的陷阱和最佳实践，这种细致入微的关怀，让阅读体验倍增。

评分☆☆☆☆☆

五星级入门书，SAS黄金教材。这本书在proc sql和macro上有更为详细的讲解，可以作为读完the little SAS book想要进阶学习时的补充。当然，后面几章也有很多日常工作完全用不到的东西

评分☆☆☆☆☆

最有用的好像是目录。。。 不建议初学者第一本看这本。。。 我是作为第二本书看的，但不明白的还得翻the little sas（算是第三本）。。。

评分☆☆☆☆☆

五星级入门书，SAS黄金教材。这本书在proc sql和macro上有更为详细的讲解，可以作为读完the little SAS book想要进阶学习时的补充。当然，后面几章也有很多日常工作完全用不到的东西

评分☆☆☆☆☆

真的是没想到竟然这么垃圾。

评分☆☆☆☆☆

五星级入门书，SAS黄金教材。这本书在proc sql和macro上有更为详细的讲解，可以作为读完the little SAS book想要进阶学习时的补充。当然，后面几章也有很多日常工作完全用不到的东西