SAS for Dummies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:McDaniel, Stephen

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2010-4

价格:217.00元

装帧:

isbn号码:9780470539682

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• SAS
• 数据分析
• 统计软件
• 编程入门
• 数据处理
• 商业分析
• 统计学
• 初学者
• 数据挖掘
• 哑瓜书系

《SAS for Dummies》是一本旨在帮助初学者快速掌握SAS（Statistical Analysis System）这一强大统计分析软件的书籍。SAS是一款在全球范围内被广泛应用的数据分析和商业智能工具，无论是在学术研究、金融行业、医药研发还是市场营销等领域，SAS都扮演着至关重要的角色。这本书的出现，便是为了降低SAS的学习门槛，让那些对数据分析感兴趣，但又对复杂编程望而却步的读者，能够轻松入门，并逐步建立起自己的SAS技能体系。 核心目标：普及SAS，赋能个体 这本书的核心目标非常明确：普及SAS的使用，让更多人能够借助SAS的力量进行高效的数据分析。它摒弃了传统技术书籍中冗长晦涩的理论和艰深的数学公式，而是采用了一种更加直观、易懂的方式来介绍SAS。通过大量的实例、清晰的步骤指导和实用的技巧，读者可以逐步理解SAS的各项功能，并将其应用于实际问题中。这本书的目标读者群体非常广泛，包括学生、研究人员、市场分析师、数据科学家以及任何需要处理和分析数据的专业人士。即使你没有任何编程背景，也可以通过阅读这本书，逐步培养起数据分析的能力。 内容概览：从基础到进阶，循序渐进 《SAS for Dummies》的内容设计遵循循序渐进的原则，确保读者能够稳步提升。 第一部分：SAS入门之旅 认识SAS： 这一部分会首先介绍SAS是什么，它能做什么，以及它在不同行业中的应用场景。读者将了解到SAS的强大之处，以及学习SAS的必要性和价值。 SAS环境介绍： 详细介绍SAS的图形用户界面（GUI）和基本操作。读者将学习如何打开SAS软件，熟悉其主要窗口（如Editor、Log、Output等），并了解如何创建、保存和运行SAS程序。 SAS数据步（DATA Step）： 数据步是SAS中最基础也是最重要的部分之一。本书将从最简单的SAS数据集创建开始，讲解如何读取不同格式的数据（如CSV、Excel），如何进行数据转换（如变量重命名、类型转换），以及如何进行数据筛选和排序。读者会学习到如何使用各种SAS语句，如`INPUT`、`SET`、`WHERE`、`BY`等，来构建和处理数据集。 SAS过程步（PROC Step）： 过程步是SAS进行数据分析的核心。本书会介绍一些最常用和最基础的过程，例如： PROC PRINT： 用于查看数据集的内容。 PROC FREQ： 用于生成频率表格和交叉表，进行描述性统计。 PROC MEANS/SUMMARY： 用于计算均值、标准差、最大值、最小值等描述性统计量。 PROC SORT： 用于对数据集进行排序。 SAS宏（Macros）： 对于一些重复性的任务，宏可以大大提高效率。本书会适当地介绍宏的基本概念和使用方法，例如如何创建简单的宏变量和宏过程，帮助读者理解宏的强大之处。 第二部分：数据处理与转换的艺术 数据集的合并与连接： 实际工作中，数据往往分散在不同的数据集中。本书将详细讲解如何使用`MERGE`语句将多个数据集按键合并，以及如何使用`SQL`过程（PROC SQL）进行更复杂的数据集连接（如内连接、左连接、右连接）。 数据转换的进阶技巧： 除了基本的数据转换，本书还会深入探讨一些更复杂的转换，例如： 条件语句（IF-THEN-ELSE）： 如何根据条件创建新变量或修改现有变量。 DO循环： 如何批量处理数据。 日期和时间变量处理： SAS在日期和时间变量的处理上有独特的优势，本书会介绍如何进行日期计算、格式化等操作。 缺失值和异常值处理： 如何识别、处理和管理数据集中的缺失值和异常值。 SAS数据集的输出： 除了直接在SAS环境中查看结果，读者还会学习如何将SAS数据集导出为各种格式，如CSV、Excel、文本文件等，方便与其他软件进行数据交换。 第三部分：深入数据分析与可视化 描述性统计的拓展： 除了基本的描述性统计量，本书还会介绍如何使用SAS进行更深入的描述性分析，例如如何计算百分位数、众数等，以及如何通过SAS生成各种统计图表。 数据可视化： 数据可视化是理解数据的重要手段。本书将介绍SAS的图形过程，如`PROC GCHART`和`PROC GPLOT`，以及更现代的`PROC SGPLOT`和`PROC SGRENDER`，教导读者如何创建散点图、折线图、柱状图、饼图、直方图等，以直观的方式展示数据特征和分析结果。 回归分析入门： 对于需要进行预测和模型构建的读者，本书会提供回归分析的入门介绍，例如如何使用`PROC REG`进行线性回归分析，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。 假设检验基础： 介绍一些常见的统计假设检验方法，如t检验、卡方检验等，以及如何使用SAS过程（如`PROC TTEST`、`PROC FREQ`）来进行这些检验，并解读检验结果。 第四部分：SAS的高级应用与实践 SAS编程技巧与最佳实践： 本部分将分享一些提高SAS编程效率和代码可读性的技巧，例如如何组织代码、使用注释、命名规范等。 错误处理与调试： 学习如何识别SAS程序中的错误，理解SAS日志（Log）中的信息，并掌握基本的调试方法。 SAS ODS（Output Delivery System）： ODS是SAS中一个非常强大的输出管理系统，它允许用户以多种格式（如HTML、PDF、RTF）生成和控制输出，本书将介绍ODS的基本用法。 案例分析： 通过一系列贴近实际的案例，读者将有机会将所学的SAS知识应用于解决真实世界的问题，例如市场数据分析、销售数据报告、生物统计学研究等，从而巩固和深化理解。 独特的学习体验：为什么选择这本书 《SAS for Dummies》之所以能够成为一本受欢迎的SAS入门书籍，得益于其独特的学习体验： “傻瓜式”教学法： 顾名思义，“for Dummies”系列书籍以其“傻瓜式”的教学方法而闻名。它将复杂的概念分解成易于理解的小块，使用简洁明了的语言，避免使用过多的专业术语。 “做中学”模式： 书中提供了大量的可执行的SAS代码示例，读者可以跟随书中的步骤，在自己的电脑上运行这些代码，亲身体验SAS的功能。这种“做中学”的学习模式，能够极大地提高学习效率和知识的记忆。 注重实用性： 本书不拘泥于理论的深度，而是将重点放在SAS的实际应用上。它教导读者如何利用SAS解决实际问题，掌握能够立即投入工作的技能。 清晰的结构和导航： 书籍的章节安排合理，逻辑清晰，并且提供了丰富的索引和目录，方便读者查找所需信息。 贴近读者需求： 书中的内容选择和讲解方式，充分考虑了初学者的需求和痛点，力求让学习过程更加顺畅和愉快。 总结：SAS学习的理想起点 总而言之，《SAS for Dummies》是一本为SAS初学者量身打造的指南。它通过循序渐进的教学方法、丰富的实例和实用的技巧，帮助读者克服对编程的恐惧，快速掌握SAS的基本操作和核心功能。无论你是想进入数据分析领域，还是需要在工作中处理大量数据，这本书都能为你提供一个坚实的基础，让你自信地迈出SAS学习的第一步，并为未来的深入探索打下坚实的基础。通过这本书，你将不再是数据面前的“小白”，而是能够自信地驾驭SAS，从数据中挖掘有价值的信息，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和代码示例的呈现方式，初看起来并不算惊艳，甚至有点朴素到让人怀疑它的时效性。然而，正是这种“不加修饰”反而带来了一种专注感。我特别欣赏它在讲解PROC SQL语句时的清晰度，很多时候，SQL的嵌套查询结构能把人绕晕，但这本书通过非常简化的例子，一步步展示了JOIN和WHERE子句的逻辑关系，配图虽然简单，但逻辑链条非常清晰。我发现自己竟然能独立完成一些基础的数据提取和报告生成任务，这极大地增强了我的信心。书中关于图表生成的章节，虽然展示的图形多是基础的柱状图和散点图，但它详细解释了每个参数（如TITLE、FOOTNOTE、VLABEL）对最终输出效果的影响，这对于制作规范化的研究报告至关重要。我记得有一个地方专门对比了DATA步和PROC步在处理循环逻辑上的差异，这个对比非常精妙，帮助我理解了SAS内部的不同处理机制。整体而言，它更侧重于“教会你如何有效率地完成任务”，而不是“深挖每种算法的数学根源”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格透露着一种老派的、极其严谨的学院气质，行文流畅，但节奏控制得比较平稳，没有太多激动人心的转折点。我感觉作者是那种非常注重“正确性”的工程师类型。最让我受益匪浅的是关于**宏编程（Macro）**的介绍部分。在其他入门书籍中，宏往往被一笔带过，或者被视为高级主题，但这本书将其放在一个相对靠前的位置，并配有大量的实际应用场景，比如如何动态生成文件名、如何循环执行分析。这对我后续处理季度性报告时，节省了大量重复劳动的时间。我尝试着将书中教的宏代码应用到我的实际项目中，一开始遇到了引用错误，但对照书中的调试指南，很快就定位了问题所在。书中对错误代码的常见类型也做了一个小小的汇总，这比查阅厚厚的SAS错误代码手册要方便快捷得多。它教会了我如何“阅读”SAS的日志文件，理解那些看似晦涩的警告和错误信息背后的真正含义，这无疑是编程学习中的一个巨大飞跃。

评分☆☆☆☆☆

从一个经常与统计软件打交道的人的角度来看，这本书的价值在于它成功地平衡了“理论指导”和“即时应用”之间的鸿沟。它没有试图去教授复杂的多元回归模型背后的严密数学推导，而是将精力放在了**如何使用PROC REG或PROC GLM模块的常用选项**上。例如，它详细解释了在回归分析中，如何正确地选择和解释残差图，以及如何通过选项来控制输出表格的紧凑程度。对于那些需要快速将数据分析结果可视化并汇报给非技术背景的同事来说，这种实用性极强。书中对于数据步中**MERGE**和**SET**语句的差异讲解，我个人认为达到了教科书级别。它通过流程图和数据流向的动画（虽然是静态图片模拟的），清晰地展示了有序合并和无序合并的区别，避免了我在实际操作中因为合并数据而出错的尴尬局面。总的来说，这是一本适合那些有一定数据背景，但缺乏SAS特定语法知识的进阶初学者的优良读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当直白，色彩搭配中规中矩，那种熟悉的“For Dummies”系列风格，一看就知道是想把复杂的东西掰开揉碎了讲。我当时刚接触SAS，面对那些密密麻麻的语法和庞大的数据集时，心里是七上八下的。我期望它能像一个耐心且知识渊博的邻家长辈，手把手地带我入门，而不是直接把我扔进专业人士的讨论圈里。读完前几章，我最大的感受是作者在数据准备和导入环节花费了大量的篇幅，这对于一个初学者来说是至关重要的，因为现实中的数据往往是“脏”的，格式五花八门。作者用了不少篇幅解释如何处理缺失值、如何重新编码分类变量，这些实操层面的内容非常接地气。书中穿插了一些小技巧，比如如何使用宏变量来提高代码的复用性，这些细节之处体现了作者对新手学习路径的深刻理解。虽然在统计学理论的深度上可能有所欠缺，但它成功地搭建了一个坚实的编程基础框架，让我敢于打开SAS系统，不再畏惧那些闪烁的光标和陌生的命令。它更像是一本“工具箱”手册，而不是一本“理论百科全书”，这正是我当时最需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其“可操作性”，但若论及“趣味性”，恐怕要略逊一筹。文字描述多于生动的案例，更像是一本操作手册的升级版。然而，正是这种平铺直叙，保证了信息传递的纯粹性。我尤其喜欢它在介绍**PROC MEANS**和**PROC SUMMARY**时的对比分析。很多用户会混淆这两个过程步的用途，这本书清晰地指出了`BY`组处理和输出格式上的细微差别，并给出了在特定报告要求下应如何选择的建议。此外，书中对SAS数据集的底层结构——SAS文件格式的简单介绍，虽然篇幅不长，却解答了我长期以来关于LIBNAME引擎和WORK/SASUSER库的困惑。它让你明白，你写下的代码最终是以何种形式存储在硬盘上的。这种对底层机制的浅尝辄止，比那些只教皮毛却不讲原理的书籍，更有助于构建扎实的知识体系。它不是一本能让你立刻成为数据科学家的书，但绝对能让你成为一个合格、高效的SAS程序员。

评分☆☆☆☆☆

The most powerful tools of SAS i think are SAS BI or SAS OLAP Sever, SAS EG provides the simple ways to manage data and generate reports, advoiding programming or SQL. But if taking programming or Data Mining Skill into consideration, R may be the mainstream in the future rather than SAS EG, which just a simple tool for data and reports

评分☆☆☆☆☆

The most powerful tools of SAS i think are SAS BI or SAS OLAP Sever, SAS EG provides the simple ways to manage data and generate reports, advoiding programming or SQL. But if taking programming or Data Mining Skill into consideration, R may be the mainstream in the future rather than SAS EG, which just a simple tool for data and reports

评分☆☆☆☆☆

The most powerful tools of SAS i think are SAS BI or SAS OLAP Sever, SAS EG provides the simple ways to manage data and generate reports, advoiding programming or SQL. But if taking programming or Data Mining Skill into consideration, R may be the mainstream in the future rather than SAS EG, which just a simple tool for data and reports

评分☆☆☆☆☆

The most powerful tools of SAS i think are SAS BI or SAS OLAP Sever, SAS EG provides the simple ways to manage data and generate reports, advoiding programming or SQL. But if taking programming or Data Mining Skill into consideration, R may be the mainstream in the future rather than SAS EG, which just a simple tool for data and reports

评分☆☆☆☆☆

The most powerful tools of SAS i think are SAS BI or SAS OLAP Sever, SAS EG provides the simple ways to manage data and generate reports, advoiding programming or SQL. But if taking programming or Data Mining Skill into consideration, R may be the mainstream in the future rather than SAS EG, which just a simple tool for data and reports