Cody's Data Cleaning Techniques Using Sas Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Cody, Ronald P.

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页数:0

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价格:39.95

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isbn号码:9781580256001

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• SAS
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深入探索数据清洗与预处理的艺术：利用现代编程范式提升数据质量的实践指南 图书名称：数据精炼之道：基于Python与R的现代数据清洗与转换实战 图书简介： 在当今数据驱动的世界中，数据的质量直接决定了分析结果的可靠性和商业决策的有效性。尽管许多早期资源侧重于特定遗留软件（如SAS）的特定功能，但现代数据科学领域已经全面转向了更灵活、更强大、更具社区支持的编程语言和生态系统，尤其是Python和R。本书《数据精炼之道：基于Python与R的现代数据清洗与转换实战》正是在这一背景下应运而生，它旨在为读者提供一套全面、深入且完全基于当前主流工具的数据清洗、整理、转换和质量保证（QA）的实战方法论。 本书的核心目标是打破对传统、特定平台依赖的思维定式，聚焦于数据清洗的通用原理、前沿技术和高效实践。我们不讨论任何特定于SAS的语法、过程或宏语言，而是将全部篇幅献给如何利用Python的Pandas/NumPy/Polars库以及R的Tidyverse（dplyr, tidyr）包族，以编程化的、可重复的方式解决现实世界中遇到的所有数据脏乱问题。 第一部分：数据质量的基石与清洗哲学 本部分将为读者奠定坚实的数据清洗理论基础，强调“预防胜于治疗”的原则。我们首先探讨数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、时效性、有效性），并介绍如何建立一套系统化的数据治理流程，确保数据在摄取之初就符合标准。 关键内容概述： 清洗的范式转变： 从批处理思维到数据管道（Data Pipeline）和“即时”清洗的过渡。 数据血缘追踪基础： 如何使用版本控制和元数据管理来追踪清洗步骤的有效性。 初始诊断与剖析： 使用Python的`df.info()`, `df.describe()`的增强版应用，以及R的`skimr`包，进行详尽的结构性检查，识别缺失模式、异常分布和潜在的数据类型冲突。 第二部分：Python：Pandas与Polars驱动的高性能数据处理 本部分将深入探讨Python生态系统中用于数据清洗的主力工具。重点将放在性能优化和处理大规模数据集的技术上，这是传统工具难以企及的优势。 2.1 缺失数据（Missing Data）的精细化处理： 我们将超越简单的删除（Dropping），深入探讨先进的插补技术（Imputation）。 基于模型的插补： 使用Scikit-learn的`IterativeImputer`（MICE方法）和`KNNImputer`，针对不同类型变量（数值、分类）选择最优插补策略。 时间序列的上下文插补： 使用前向填充（FFill）和后向填充（BFill）的组合，结合滑动窗口平均值进行更合理的估计。 缺失模式的可视化分析： 利用`missingno`库可视化缺失数据的相关性，指导插补决策。 2.2 异常值（Outlier）的检测与处理： 本书拒绝使用单一的阈值判断法。我们将教授基于统计学和机器学习的异常检测方法。 统计学方法： 应用修正的Z分数、IQR法则的鲁棒扩展以及Grubbs' Test的原理实现。 隔离森林（Isolation Forest）与One-Class SVM： 如何使用这些无监督学习算法来识别高维数据中的结构性异常。 影响分析： 在修正异常值之前，评估移除或替换异常值对下游模型（如回归系数）的影响。 2.3 文本数据的标准化与清洗： 在处理非结构化数据（如客户反馈、产品描述）时，标准化的文本清洗至关重要。 正则表达式（Regex）的深度应用： 使用Python的`re`模块进行复杂模式的提取、替换和验证（如电话号码、邮政编码、URL的清洗）。 自然语言预处理： 词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、停用词移除，并使用NLTK和SpaCy库实现高效批处理。 Unicode和编码问题： 识别并解决跨平台数据导入导致的字符编码错误（如乱码处理）。 第三部分：R：Tidyverse生态下的声明式数据转换 本部分专注于R语言及其Tidyverse哲学，强调代码的可读性、链式操作和声明式数据转换的优雅性。 3.1 Tidyverse工作流的清洗实践： 深入使用`dplyr`进行数据操作和`tidyr`进行数据重塑。 数据整形（Reshaping）： 精确掌握`pivot_longer()`和`pivot_wider()`，解决数据布局不一致的问题。 字符串的精确控制： 利用`stringr`包进行命名规范化、大小写统一、前缀/后缀去除，并进行批量格式验证。 因子（Factor）与分类数据管理： 如何安全地合并、重新命名和处理具有大量水平（Levels）的分类变量，避免因子水平意外增加。 3.2 数据一致性与合并的挑战： 处理来自不同源头的数据集，确保它们之间的逻辑一致性是核心挑战。 模糊匹配（Fuzzy Matching）： 使用R的`stringdist`包，实现基于Levenshtein距离等算法的记录匹配和合并，解决拼写差异导致的重复记录问题。 约束检查与数据验证： 编写自定义函数，检查业务规则（例如：订单日期不能早于发货日期，库存量不能为负），并进行批量修复或标记。 第四部分：高级清洗：跨域集成与自动化 最后一部分将目光投向更宏观的清洗挑战：如何将清洗过程系统化、自动化，并处理复杂的数据结构。 4.1 结构化数据转换与嵌套数据： JSON/XML数据的解构： 演示如何使用Python的`json_normalize`或R的`jsonlite`包，将深度嵌套的半结构化数据扁平化为可分析的表格格式。 日期和时间的高级解析： 使用Python的`dateutil`或R的`lubridate`包，统一处理混乱的日期格式（如"MM/DD/YY"、"YYYY-DD-MM HH:MM"等），并计算复杂的时间间隔特征。 4.2 构建可重复的清洗管道： 本书强调清洗工作流的可重复性和透明度。 函数化清洗逻辑： 将每一个清洗步骤封装成独立的、可测试的函数（Python中的`def`或R中的`function`）。 使用现代管道操作符： 在Python中，利用`pipe()`方法链进行清晰的操作流程构建；在R中，充分利用`%>%`（管道操作符）确保代码逻辑一目了然，便于调试和维护。 数据质量报告自动化： 编写脚本，自动生成描述数据清理前后变化的摘要报告，包括缺失值百分比变化、异常值处理数量等关键指标，确保工作成果的可验证性。 通过本书的学习，读者将掌握一套独立于任何特定商业软件的、基于开源和行业标准工具的全面数据清洗技能包，能够自信地应对任何复杂数据集带来的挑战，真正实现“数据驱动的决策”——前提是数据本身是可靠且精炼的。本书提供的知识体系是面向未来的，强调效率、准确性和可维护性。

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这本书我确实是抱着极大的兴趣翻开的，因为SAS在数据处理领域的分量毋庸置疑，而“数据清理”更是整个分析流程中至关重要的一环。我一直觉得，再精妙的模型，如果输入的数据本身混乱不堪，最终的结果也只能是“垃圾进，垃圾出”。所以，当看到Cody推出的这本书时，我第一时间就把它加入了书单。刚开始阅读时，我就被书中那种循序渐进的讲解方式深深吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的代码和概念，而是从最基础的数据导入和格式检查入手，一步步引导读者认识到数据脏乱的各种表现形式，比如缺失值、异常值、重复记录，以及各种不一致的编码方式等等。每一个小的知识点都配有清晰的SAS代码示例，而且这些示例都非常贴合实际工作场景，让我感觉这本书不是空泛的理论说教，而是实实在在的工具箱。我尤其欣赏的是，作者在讲解每一种数据清理技术时，都会详细阐述其背后的原理和适用场景，而不是简单地罗列函数。比如，在处理缺失值时，他会对比均值填充、中位数填充、回归填充等不同方法的优缺点，并给出SAS实现的代码，让读者能够根据实际情况做出最佳选择。这种深度和广度的结合，让我受益匪浅。

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这本书带给我的最大感受，是一种“豁然开朗”的感觉。作为一名长期从事数据分析的人，我一直都清楚数据清洗的重要性，但总觉得它是一个耗时耗力、且充满“脏活累活”的工作。但Cody的这本书，让我看到了数据清洗背后蕴含的精妙和力量。他不仅仅是在讲解SAS的语法和函数，更是在传授一种处理数据的思维方式。他强调了“理解你的数据”是进行有效数据清洗的前提，并提供了多种方法来深入挖掘数据的内在规律和潜在问题。书中关于“异常值检测”的章节，让我耳目一新。我一直认为异常值就是那些远离正常范围的数值，但作者的讲解远不止于此，他深入分析了异常值的可能成因，以及如何通过统计学的方法和SAS工具来识别不同类型的异常值，并且给出了相应的处理策略。例如，对于那些看起来是异常值但实际上是有意义的特殊情况，如何进行区分和保留，而不是简单地删除。这种 nuanced 的处理方式，是我以前从未深入思考过的。此外，书中对于数据合并和重塑的技巧，也为我解决实际工作中遇到的数据整合难题提供了强大的支持。

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我拿到这本书的时候，心里其实是带着一点点“看热闹”的心态，因为SAS软件本身在我看来，已经是一款比较成熟的工具了，而且“数据清洗”听起来总有点像是在“修修补补”。但阅读之后，我不得不承认，自己之前的想法是多么片面。Cody在这本书中，将SAS软件的应用提升到了一个新的高度，不再是简单的统计计算或报表生成，而是真正地将它变成了一个强大而精密的“数据质检员”和“数据美容师”。他通过大量的实例，展示了如何利用SAS强大的数据处理能力，来应对各种现实世界中遇到的数据难题。我尤其欣赏书中关于“重复数据检测与处理”的讲解。在实际工作中，重复数据绝对是数据分析中的一个巨大隐患，但有时候，如何准确地识别出“真正”的重复项，而不是误判，却是一门学问。Cody在这方面给出的SAS解决方案，简洁而有效，让我能够快速地在我的数据集中找出并处理这些问题。更重要的是，他强调了数据清洗过程的“可验证性”和“可维护性”，鼓励读者编写清晰、注释详尽的代码，以便于日后追溯和修改。这对于保证数据分析的可靠性和 reproducibility 来说，是至关重要的。

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坦白讲，我属于那种对SAS语言有一些基础但并不精通的学习者。对于“数据清理”这个概念，我曾经觉得它可能是SAS高级功能的一个分支，或者说是一个相对枯燥的领域，毕竟听起来就不是那么“性感”。然而，Cody的这本书以一种非常友好的姿态，将这个看似复杂的课题变得触手可及。他从最基础的SAS语句入手，比如PROC PRINT, PROC FREQ, PROC MEANS等，如何用来初步审视数据。然后，逐步引入更专业的SAS过程，比如PROC SQL，以及一些更为强大的数据管理语句。我惊喜地发现，很多原本以为很难实现的数据转换和清洗操作，在SAS中竟然有如此简洁高效的实现方式。书中关于处理文本数据和日期/时间数据的一些技巧，对我来说尤其实用。我经常会遇到各种奇奇怪怪的文本格式，需要提取其中的关键信息，或者处理各种日期格式的混乱。Cody在这方面的讲解，可以说是手把手教学，让我茅塞顿开。而且，他没有忽略SAS编程的严谨性，在讲解代码的同时，也反复强调了数据清洗过程的逻辑性和可重复性。这让我觉得，这本书不仅教我“怎么做”，更教我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。

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老实说，我拿到这本书的时候，并没有对“数据清理”这个主题有过特别深入的思考，总觉得不过是把一些格式不对或者有错误的值改一改罢了。但这本书彻底颠覆了我的认知。Cody在书中构建了一个非常宏大的数据清理视角，让我意识到，数据清理远不止我们想象的那么简单。它是一个系统性的工程，涉及数据质量的评估、异常检测、数据转换、数据标准化等等多个层面。他用了很多生动的比喻和实际案例，来揭示数据清洗过程中可能遇到的各种“陷阱”，例如，我印象最深刻的是关于“数据一致性”的讲解。以往我只关注单条记录的数值是否正确，但书中强调了跨记录、跨数据集之间信息的一致性，以及如何通过SAS语言来检测和修复这类问题。这就像是在解一个巨大的拼图，不仅要确保每一块碎片本身完好无损，还要保证它们能准确无误地拼接在一起，形成整体的完整性。书中对于SAS宏的运用也给我留下了深刻的印象，通过宏，很多重复性的数据清洗任务变得自动化和高效化，这对于处理海量数据的情况来说，简直是福音。我开始反思自己以往在数据处理中遇到的很多低效之处，很大程度上都源于对数据清洗系统性认识的不足。

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