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出版者:Sas Inst

作者:SAS Publishing

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页数:0

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:Pap

isbn号码:9781590479223

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• SAS
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• SAS认证
• 数据分析
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《掌握数据洞察：SAS高级应用与实战指南》 这本书并非一本认证考试的准备手册，而是为你提供一个深入理解和运用SAS强大的数据分析能力、构建复杂统计模型并解决实际业务问题的全面指南。如果你希望从数据分析的初学者进阶到能够独立处理复杂数据挑战的高手，无论你的目标是优化企业决策、挖掘市场趋势、进行精准营销，还是在学术研究中展现数据的力量，这本书都将是你不可或缺的伙伴。 本书的核心价值在于： 超越基础，直击高级分析： 我们将深入探讨SAS中那些能够真正驱动业务价值的高级统计技术和建模方法。这包括但不限于： 高级回归技术： 逻辑回归、泊松回归、Cox比例风险模型等，以及如何根据不同业务场景选择最合适的模型，并深入理解模型的假设和诊断。 时间序列分析： ARIMA模型、指数平滑法、季节性分解等，掌握预测未来趋势、分析季节性波动和周期性变化的方法。 聚类分析与因子分析： 如何识别数据中的潜在群体、降低数据维度，发现隐藏的变量和关系。 决策树与随机森林： 构建强大的分类和回归模型，理解其在预测和风险评估中的应用。 主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)： 探索数据降维的艺术，理解如何提取关键信息，简化复杂模型。 生存分析： 深入理解事件发生的时间分布，在医学、金融、工程等领域进行寿命预测和风险评估。 SAS编程实战：MACRO与SQL精通： SAS Macro语言： 掌握宏编程的威力，学习如何编写可重用、自动化、参数化的SAS代码，极大地提升你的工作效率，让你能够处理大规模、重复性的数据任务。我们将从基础的宏变量、宏函数讲起，逐步深入到复杂的宏编程技巧，帮助你构建灵活的数据处理流程。 SAS SQL： 学习如何利用SAS内置的SQL引擎高效地执行数据库查询、数据转换和整合。掌握JOIN、SUBQUERY、CREATE TABLE AS等高级SQL语句，让你能够轻松地从各种数据源中提取、合并和整理所需数据。 大数据处理与性能优化： 在数据量爆炸的时代，处理大数据是关键。本书将介绍SAS在处理大规模数据集时的最佳实践，包括： 高效的数据读取与写入： 学习使用不同的SAS数据集引擎，优化I/O性能。 内存管理与工作空间优化： 掌握SAS的内存管理机制，避免内存溢出，提升程序运行速度。 并行处理与分布式计算 (如SAS Grid)： 了解SAS如何利用多核处理器和分布式环境加速数据分析，处理PB级别的数据。 数据可视化与报告生成： 光有数据分析结果是不够的，清晰的呈现同样重要。本书将指导你如何利用SAS强大的图形能力： SAS/GRAPH与ODS (Output Delivery System)： 学习创建各种专业、美观的统计图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，并能根据业务需求进行定制。 ODS的灵活性： 掌握ODS如何将SAS分析结果输出为PDF、HTML、Excel等多种格式，方便生成各类报告。 实际业务场景应用案例： 本书最大的特色在于，每一项技术和方法都将通过真实的业务场景进行讲解和示范。我们将涵盖： 客户细分与精准营销： 利用聚类分析和预测模型，识别高价值客户，优化营销策略。 风险管理与欺诈检测： 构建信用评分模型、异常检测模型，识别潜在风险。 市场趋势预测与销售分析： 应用时间序列分析，预测未来销售额，分析市场动态。 用户行为分析与个性化推荐： 理解用户行为模式，实现个性化内容推荐。 A/B测试与实验设计： 设计和分析科学的实验，评估营销活动或产品变更的效果。 谁应该阅读本书？ 数据分析师： 希望提升SAS编程技能，掌握更高级的数据分析技术，解决更复杂业务问题的分析师。 数据科学家： 寻求在SAS环境中进行建模、预测和大数据分析的专业人士。 统计学专业学生和研究人员： 希望将理论知识应用于实际数据，利用SAS进行严谨统计分析的学生和研究者。 业务分析师： 需要从数据中提取有价值的洞察，为业务决策提供支持的业务专业人士。 IT专业人士： 负责管理和维护SAS环境，需要深入了解SAS数据处理和分析能力的IT从业者。 阅读本书，你将收获： 扎实的高级SAS编程能力： 能够熟练运用SAS进行数据清洗、转换、建模和报告生成。 精通多种高级统计分析方法： 能够根据业务问题选择并应用合适的统计模型。 解决实际业务问题的信心： 能够将SAS分析能力转化为可行的商业洞察和解决方案。 高效的数据处理技巧： 能够应对大规模数据集，优化程序性能。 清晰的数据可视化和报告制作能力： 能够有效地向不同受众传达数据分析结果。 本书摒弃了枯燥的理论堆砌，以解决实际问题为导向，通过大量代码示例和详细的步骤解析，带你一步步走进SAS高级应用的殿堂。无论你是希望在数据分析领域更进一步，还是希望利用SAS解决你的特定业务挑战，这本书都将为你提供最实用、最深入的支持。

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作为一名有着多年数据工作经验的老兵，我原本以为这类基础性的备考书籍对我帮助有限，但我错了。这本书的价值体现在它对“标准”的强调上。在实际工作中，我们经常为了快速出结果而牺牲代码规范性，导致后期的维护成为噩梦。而这本书非常注重培养规范化的编程习惯，它所展示的每一个代码示例，都遵循了业界公认的最佳实践，无论是变量命名、注释风格还是过程的调用顺序，都清晰有力。它不仅仅是在教你“能跑起来的代码”，更是在教你“健壮、可读、可维护的代码”。对于那些希望将自己的SAS能力提升到专业级别的人来说，这种对细节的打磨是至关重要的。我发现自己开始有意识地去重构以前那些“凑合着用”的代码段，引入了更多高效的数组操作和内存管理技巧，这些都是从书中那些看似不起眼的“高级技巧”部分学到的。这本书的深度足以让资深用户查漏补缺，广度又足够覆盖所有新手需要的基础知识，是一种非常难得的平衡。

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这本书的排版和设计细节，体现了出版方对读者的尊重。在面对海量的技术信息时，清晰的结构至关重要，而这本书在这方面做得堪称典范。不同层级的知识点使用了不同的字体加粗、缩进或者颜色块进行区分，使得我在快速翻阅查找特定主题时，效率极高。它很巧妙地将核心概念的定义、详细的语法说明、一个简洁的示例，以及一个更复杂的应用场景，紧密地串联起来。我尤其欣赏它在每章末尾设置的“易错点警示栏”，这些都是血的教训总结，能帮助我们避开那些在考试中常见但又难以察觉的陷阱。更重要的是，它没有将所有内容堆砌在一起，而是遵循了从易到难、循序渐进的逻辑顺序。当我第一次尝试那些关于宏变量和复杂数据集操作的章节时，原本以为会望而却步，但作者通过层层递进的例子，让我顺利地攻克了这些难关。这本书的价值，绝不仅仅是帮你通过考试，它更像是一个严谨的“SAS技术词典”和“实战手册”的完美结合体。

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说实话，我购买这本书之前，内心是充满忐忑的，毕竟“备考指南”这个品类鱼龙混杂，很多都是应景之作，缺乏深度。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它的叙事风格非常活泼且极具亲和力，读起来完全没有那种传统技术书籍的沉闷感。作者很擅长用类比和生活化的语言来解释那些看似高深的统计学概念和SAS语句的底层逻辑，这对于我这种偏文科背景的考生来说，简直是福音。它没有过度纠结于复杂的数学推导，而是将重点放在“如何用SAS高效、准确地实现目标”上。我发现书中对一些容易混淆的函数和过程（比如PROC SQL和DATA步的对比，或者不同回归模型的适用条件）的区分讲解得极其到位，那些我过去反复出错的地方，通过这本书的阐述，一下子茅塞顿开。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一套完整的思维框架，让你理解为什么这么做，而不是死记硬背语法。我甚至已经开始在日常的数据分析工作中，不自觉地引用书中的某些“最佳实践”来优化我的代码结构了。

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这本书简直是为我量身打造的“救星”！我一直对SAS的各种认证考试感到无从下手，市面上的资料要么太理论化，要么就是题海战术，缺乏系统性和实战性。但当我翻开这本书时，那种踏实感油然而生。它不像那些枯燥的教科书，而是更像一位经验丰富、耐心十足的导师，一步步引导你穿越SAS认证的迷雾。作者似乎完全洞悉了考生的痛点，从最基础的数据处理逻辑，到复杂的宏编程技巧，再到高阶的统计建模应用，脉络清晰得令人赞叹。尤其值得一提的是，书中的案例设计得非常贴近实际工作场景，不是那种虚拟出来的、脱离实际的“完美数据”，而是充满了真实世界中的“脏数据”和“棘手问题”，这才是我们真正需要学习的。我特别喜欢它对每个知识点讲解后的“自测模块”，能即时检验我的理解程度，让我发现那些自以为掌握了但其实模糊不清的知识盲区。读完前几章，我感觉自己对SAS的信心值瞬间飙升，不再是那个面对代码编辑器就手足无措的新手了。这本书不仅仅是准备考试的工具，更是构建扎实SAS技能体系的基石。

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我必须强调这本书在“模拟考试环境”方面的出色表现。很多备考书只是简单地给出一堆练习题，但这本书不同，它提供的模拟测试题在难度梯度、知识点覆盖率以及题型设置上，都高度贴合实际的官方考试风格。我尤其喜欢它对错误答案的详细解析，它不仅仅告诉你“正确答案是C”，而是会深入剖析为什么A、B、D选项是错误的，以及它们分别对应了哪一类常见的知识误区。这种“刨根问底”的解析方式，极大地加深了我对知识点之间相互联系的理解。在考前最后冲刺阶段，我几乎完全依赖这本书的模拟测试部分进行压力测试。通过反复做题和回顾解析，我不仅熟悉了考试的节奏，更重要的是，心理上建立起了一种强大的自信感，知道自己已经全面覆盖了所有可能被考察的知识点。拿到成绩单的那一刻，我毫不犹豫地将这本书推荐给了所有正在考虑或准备投身SAS认证领域的同行们，它物超所值，是通往成功的捷径，但这条捷径建立在扎实的知识构建之上。

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