Base SAS 9.3 Procedures Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Sas Institute; SAS Publishing;

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页数:536

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价格:$ 56.44

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isbn号码:9781607648963

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《现代数据分析与应用实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书《现代数据分析与应用实践》旨在为广大数据从业者、统计分析师、商业智能专家以及希望深入理解和掌握前沿数据处理与分析技术的读者，提供一套全面、深入且极具操作性的实战指南。本书将视角聚焦于当前工业界和学术界广泛采用的、面向现代计算环境和复杂数据结构的高级分析方法，内容设计力求覆盖从数据准备到复杂模型构建、再到结果解释与部署的完整流程。 本书的结构设计遵循“理论基础—核心技术—高级应用—案例实战”的递进逻辑，确保读者能够在建立扎实的理论框架的同时，迅速掌握实际操作技能。我们避开了对单一、传统统计软件特定版本过程的详尽描述，转而强调分析思想、算法原理及其在通用、高效环境下的实现。 第一部分：数据基础工程与高效处理 数据质量是分析的生命线。本部分深入探讨了现代数据生态系统中的数据获取、清洗、转换和管理的技术。 第一章：大数据环境下的数据获取与集成 本章首先介绍当前主流的数据源类型，包括关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）、数据湖架构（HDFS, S3）以及流式数据源（如Kafka）。重点讲解如何使用现代编程框架（如Python的`pandas`库或R的`tidyverse`生态系统）高效地连接、读取和初步探索这些异构数据源。内容覆盖数据管道（Data Pipeline）的基本概念、ETL（提取、转换、加载）的现代实践，以及处理大规模数据集时内存管理和性能优化的基础策略。 第二章：数据清洗与预处理的高级技术 数据清洗是分析过程中最耗时但最关键的环节。本章详细阐述了处理缺失值（Missing Values）的高级插补技术，例如多重插补（Multiple Imputation）的统计学基础及其在实际操作中的应用。针对异常值（Outliers）的处理，我们对比了基于统计学距离（如Mahalanobis距离）和基于模型（如Isolation Forest）的检测方法。此外，本章还深入讲解了数据标准化、归一化、离散化（Binning）以及文本数据的初步清洗和分词处理，为后续建模奠定坚实基础。 第三章：特征工程与维度管理 特征工程被誉为数据科学的“艺术”。本章侧重于如何从原始数据中提取出对模型有预测力的特征。内容包括：时间序列特征的提取（滞后、滚动统计量）、分类变量的高效编码（如Target Encoding、Weight of Evidence）、文本特征的向量化表示（TF-IDF、Word Embeddings的初步概念）。同时，本章介绍了维度缩减技术，如主成分分析（PCA）的原理与应用，以及在保持信息量的前提下实现特征选择的各种方法（如Filter、Wrapper和Embedded方法）。 第二部分：统计建模与机器学习核心 本部分是全书的技术核心，涵盖了从经典统计推断到尖端机器学习算法的广泛内容。 第四章：推断性统计与回归分析的深化 本章回顾并深化了线性回归（Linear Regression）和广义线性模型（GLM）的原理，重点在于模型诊断和诊断图的深度解读，包括残差分析、多重共线性（Multicollinearity）的检测与处理（如岭回归Ridge和Lasso）。此外，我们探讨了非参数回归方法（如局部加权回归LOWESS）以及生存分析（Survival Analysis）中的Cox比例风险模型，这些是医学和金融领域不可或缺的工具。 第五章：分类建模与判别分析 分类问题是数据分析的常见场景。本章详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）在线性可分性之外的局限性，并引入了更强大的判别模型。内容包括K近邻（KNN）算法的原理、朴素贝叶斯（Naive Bayes）在文本分类中的应用，以及支持向量机（SVM）的关键概念，如核函数（Kernel Trick）的选择与优化。 第六章：集成学习与提升方法（Boosting） 集成学习通过结合多个弱学习器来构建一个强学习器，是当前竞赛和工业应用中的主流技术。本章聚焦于随机森林（Random Forest）的构建原理，并深入剖析了提升（Boosting）方法的演进，包括AdaBoost的迭代权重调整机制，以及梯度提升机（GBM）的核心思想。随后，本章将重点介绍XGBoost、LightGBM等高性能框架的结构优化、正则化技术以及参数调优策略。 第七章：无监督学习：聚类与密度估计 在没有标签的数据中发现结构是无监督学习的目标。本章详细介绍了K-Means算法的收敛性问题与优化，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝胶和分裂方法。对于密度分布的探索，本章讲解了DBSCAN算法在识别任意形状簇方面的优势，以及高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法原理。 第三部分：时间序列、非结构化数据与模型评估 本部分扩展了分析的应用边界，涵盖了对时间依赖数据和复杂数据的处理，以及对模型性能的科学评估。 第八章：时间序列分析与预测 时间序列数据需要专门的处理方法来捕捉其自相关性和趋势。本章讲解了时间序列的分解（趋势、季节性、随机波动），平稳性的检验（ADF检验）。核心内容包括经典ARIMA/SARIMA模型的建立、参数识别（ACF/PACF图）和预测。此外，本章还介绍了向量自回归（VAR）模型在多变量时间序列间的相互影响分析中的应用。 第九章：模型选择、验证与性能度量 一个好的模型不仅要预测准确，更要具有良好的泛化能力。本章系统地介绍了交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法）。针对分类问题，我们详细解读了混淆矩阵（Confusion Matrix）及其衍生指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC值的含义。对于回归问题，则侧重于RMSE、MAE、以及调整后R方在模型比较中的作用。 第十章：模型可解释性（XAI）基础 随着模型复杂度的增加，理解模型“为什么”做出某个预测变得至关重要。本章引入了可解释人工智能（XAI）的概念。内容包括特征重要性（Feature Importance）的计算，局部可解释性方法如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的直观理解和应用，帮助读者建立对“黑箱模型”的信任。 第四部分：应用与部署思维 本部分将理论与实践结合，侧重于分析成果如何转化为可操作的洞察并部署到实际业务流程中。 第十一章：实验设计与因果推断简介 数据分析的最终目的往往是支持决策，而决策往往建立在“如果做了A，结果会如何”的因果关系之上。本章介绍了如何通过严谨的实验设计（如A/B测试）来评估干预措施的效果。对于无法进行随机对照实验的场景，本章简要介绍了准实验方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）在估计处理效应中的应用，强调了识别混杂因素（Confounding Factors）的重要性。 第十二章：分析结果的可视化与报告 再复杂的分析，若不能有效传达，价值也无从体现。本章强调了叙事性数据可视化的原则，包括选择恰当的图表类型以适应不同的数据分布和分析目的。重点介绍如何使用交互式工具（如Dashboards）来动态展示分析结果，以及如何构建一份结构清晰、重点突出的技术报告，确保分析师与非技术决策者之间的有效沟通。 总结 《现代数据分析与应用实践》是一本面向未来的指南，它聚焦于通用的、跨平台的分析思维和技术栈，帮助读者构建坚实的现代数据科学技能基础，无论未来技术如何迭代，所掌握的核心分析原理和流程化能力都将是宝贵的财富。本书的每一个章节都旨在通过清晰的阐述和严格的逻辑，引导读者从“使用工具”提升到“理解工具和原理”的更高层次。

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**第九段评价：** 这是一本《Base SAS 9.3 Procedures Guide》，它在我SAS的学习道路上扮演了至关重要的角色，简直是我不可或缺的“秘密武器”。书中的讲解方式非常直观，它并没有堆砌复杂的理论，而是通过大量生动形象的例子，一步一步地引导读者掌握SAS的各种过程。我尤其对书中关于数据转换和预处理过程的讲解印象深刻，例如PROC TRANSPOSE、PROC APPEND、PROC FORMAT等，每一个过程的讲解都包含了清晰的步骤、详细的参数说明以及多种应用场景的演示。我之前在处理一些特殊格式的数据时常常感到头疼，但这本书提供的解决方案让我茅塞顿开。书中还强调了ODS（Output Delivery System）的重要性，让我得以以前所未有的方式控制SAS输出的格式和内容，这对于我之前需要进行大量报告制作的工作来说，是一次巨大的福音。它让我能够轻松地生成精美的PDF、Word或HTML报告，极大地提高了我的工作效率。这本书的独特之处在于其操作性和实用性，它能够帮助读者快速地将SAS知识转化为实际应用，并解决工作中遇到的各种数据处理难题。

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**第七段评价：** 在我看来，《Base SAS 9.3 Procedures Guide》不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发学习兴趣的宝典。它以一种非常友好的方式引导读者进入SAS的世界，即使是之前对SAS一无所知的人，也能在它的帮助下快速上手。书中对SAS数据集的基本操作，如数据创建、读取、修改等，都做了非常详细的讲解，并且提供了多种实现方式，让读者可以根据自己的习惯和需求选择最合适的方法。我尤其喜欢它对SAS宏变量和宏程序的介绍，虽然只是基础的讲解，但已经足够让我体会到SAS的强大和灵活性，并激发了我进一步学习宏编程的兴趣。书中还提供了大量的练习题和案例分析，让我能够在实践中巩固所学的知识。我常常会在完成一个章节的学习后，尝试书中的练习，并通过书中的答案进行比对，这极大地提高了我的学习效率。这本书的优点在于其循序渐进的教学方法和丰富的实践练习，它能够帮助读者建立起扎实的SAS基础，并培养自主学习的能力。它是一本值得反复阅读和深入研究的优秀教材。

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**第一段评价：** 这本《Base SAS 9.3 Procedures Guide》简直是我SAS学习路上的“指路明灯”，自从拿到它，我就感觉之前那些零散的知识点突然找到了归宿。书中对每一个SAS过程（PROC）的讲解都细致入微，不仅仅是罗列参数和选项，更重要的是它会通过大量的实际案例来阐释这些过程的应用场景。我尤其喜欢它在介绍PROC SQL时，将SQL的强大功能与SAS数据集紧密结合，让我第一次真正理解了如何用SQL的思维来处理和分析SAS数据。以前总觉得PROC SQL只是一个附加功能，看了这本书才知道，它简直是数据处理的“瑞士军刀”。从数据抽取、合并、转换到生成报告，书中的每一个例子都经过精心设计，既能展现过程的核心功能，又能涵盖常见的实际操作难题。例如，在讲解PROC FORMAT时，它不仅仅是教你如何创建自定义格式，还详细说明了如何将这些格式应用到报表中，使其更具可读性。书中的插图和代码示例也十分清晰，即使是新手也能轻松跟随。我常常会在遇到一个复杂的数据处理任务时，先翻阅这本书，总能找到最适合的PROC和最优的实现方法。它让我少走了很多弯路，也提升了我解决实际问题的能力。它不是一本泛泛而谈的说明书，而是一本真正能够帮助读者掌握SAS实际操作的书籍，我强烈推荐给任何想要深入了解Base SAS过程的读者，无论是初学者还是有一定经验的用户，都能从中获益良多。

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**第十段评价：** 《Base SAS 9.3 Procedures Guide》无疑是我在SAS学习过程中遇到的一本“神书”，它以一种极其易于理解和操作的方式，将SAS的各种过程展现在我面前。我之前总是觉得SAS的学习门槛很高，学习过程也很枯燥，但这本书彻底颠覆了我的看法。书中对基本数据操作过程的讲解，例如PROC PRINT、PROC SORT、PROC COPY等，都非常详细，并且提供了各种选项来满足不同的需求。我印象最深刻的是书中关于PROC SQL的讲解，它将SQL的强大查询能力与SAS数据集紧密结合，让我能够以前所未有的方式来处理和分析SAS数据。我之前总是需要花费大量时间来手工处理数据，但现在通过几行SAS代码就能轻松完成。此外，书中对SAS宏的初步介绍，也为我打开了新的学习方向，让我开始思考如何利用SAS的自动化功能来提高工作效率。这本书的优点在于其内容的深度和广度，以及对实际应用场景的强调，它能够帮助读者快速地掌握SAS的核心技能，并解决工作中遇到的各种数据分析问题。我强烈推荐这本书给所有SAS的学习者，无论是初学者还是有一定经验的用户，都能从中获益匪浅。

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**第四段评价：** 《Base SAS 9.3 Procedures Guide》是一本让我重新认识SAS数据处理能力的书籍。我之前总是习惯于使用Excel等工具进行简单的数据整理，但自从我深入研读了这本书，我才发现SAS在处理大规模数据集和复杂数据转换方面的强大之处。书中对数据管理过程的讲解，如PROC SORT、PROC MERGE、PROC DATASETS等，都非常详尽，并且提供了大量的示例，展示了如何高效地进行数据筛选、排序、合并以及数据集的管理。我尤其欣赏书中对PROC SQL的讲解，它将SQL的强大查询能力与SAS的本地数据处理结合起来，大大提高了我的数据处理效率。我曾经需要花费大量时间手工处理的数据集，现在通过几行SAS代码就能轻松完成。书中还强调了ODS（Output Delivery System）的重要性，让我能够以前所未有的灵活性来控制SAS输出的格式和内容，无论是生成PDF、Word文档还是HTML报告，都变得轻而易举。这对于我之前需要频繁将SAS结果导出并进行格式调整的工作来说，是一次巨大的解放。这本书不仅仅是一本技术手册，它更像是一门关于如何高效、灵活地进行数据管理的哲学。它让我看到了SAS的潜力和可能性，也提升了我在这个领域内的专业能力。

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**第二段评价：** 坦白说，一开始拿到《Base SAS 9.3 Procedures Guide》的时候，我以为会是一本枯燥乏味的官方手册，但很快我就被它所吸引了。这本书的伟大之处在于，它并没有把SAS过程当作孤立的命令集合，而是将它们置于一个完整的数据分析流程中进行讲解。举个例子，在介绍完数据导入（如PROC IMPORT）和数据预处理（如PROC SORT, PROC FREQ）后，它会紧接着讲解如何利用PROC MEANS和PROC TABULATE进行描述性统计分析，并且会强调在不同场景下选择哪种统计方法更为合适。这种循序渐进的讲解方式，让我能够更好地理解各个过程之间的逻辑联系，以及它们是如何协同工作的。最让我印象深刻的是，书中对PROC REPORT的介绍，它不仅仅展示了如何生成基本的列表报告，更深入地探讨了如何通过各种选项创建复杂的多层分组报告，以及如何运用ODS（Output Delivery System）来定制报告的格式和输出。这对于我来说是一个巨大的提升，因为我之前总是被报告的格式化问题困扰。这本书让我认识到，SAS的报告功能远比我想象的要强大得多。此外，书中对错误处理和调试的建议也非常实用，让我能够更有效地解决实际工作中遇到的问题。这本书的优点在于其内容的深度和广度，以及对实际应用的重视，它是一本值得反复阅读和参考的宝贵资源。

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**第五段评价：** 这本书，也就是《Base SAS 9.3 Procedures Guide》，为我打开了SAS可视化世界的大门。我一直认为SAS只是一个统计分析的工具，对于数据可视化方面了解不多。然而，这本书对 gráficos (图形) 过程的深入阐述，彻底改变了我的看法。它不仅仅介绍了PROC GPLOT、PROC SGPLOT等传统绘图过程，更详细地讲解了如何利用这些过程创建各种统计图表，例如散点图、折线图、柱状图、饼图等，并且能够通过各种选项精细地控制图表的颜色、样式、标签等细节，使其更加美观和信息丰富。让我特别惊喜的是，书中对PROC SGPLOT的讲解，它能够生成交互式的图形，这对于数据探索和结果展示来说，是革命性的。我之前总是需要依赖其他软件来制作动态图表，现在我可以完全在SAS内部完成，并且效果毫不逊色。书中还提供了很多关于如何选择合适图表类型来展示不同类型数据的建议，这对于提升我的数据沟通能力非常有帮助。它让我明白，SAS不仅仅是处理数字的工具，它同样是描绘数据故事的强大画笔。这本书的价值在于它能够帮助读者将枯燥的数据转化为直观、有吸引力的可视化信息，从而更好地理解数据并与他人沟通。

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**第八段评价：** 《Base SAS 9.3 Procedures Guide》是我在SAS学习生涯中遇到的最令人惊喜的一本书。它以一种非常系统和全面的方式，将Base SAS的各种过程进行了详细的阐述。我之前在使用SAS时，常常会遇到各种各样的问题，不知道如何解决，或者不知道最有效的解决方案是什么。自从阅读了这本书，我感觉我的SAS技能得到了质的飞跃。书中对数据聚合和分组分析过程的讲解，比如PROC SUMMARY和PROC TABULATE，都非常透彻，让我能够轻松地进行各种汇总和交叉分析。我特别喜欢书中关于PROC FREQ的详细介绍，它不仅仅展示了如何生成频率表，还深入探讨了如何进行卡方检验、Fisher精确检验等，并解释了这些检验的适用条件和结果解读。这对于我之前在进行假设检验时常常感到困惑的情况，有了很大的改观。此外，书中对SAS宏的初步介绍，也为我打开了新的视野，让我开始思考如何利用SAS的自动化功能来提高工作效率。这本书的价值在于其内容的深度和广度，以及对实际应用场景的强调，它能够帮助读者真正掌握SAS的核心技能，并解决实际工作中遇到的各种数据分析问题。

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**第三段评价：** 作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我对SAS工具可谓是又爱又恨。《Base SAS 9.3 Procedures Guide》的出现，无疑是让我对SAS的“爱”又加深了一层。它不仅仅是简单地列出SAS的各个过程，更重要的是它提供了一种“思考SAS”的方式。书中对统计过程的讲解，比如PROC GLM，它不仅仅告诉你如何输入变量和模型，还深入浅出地解释了线性模型的基本原理，以及如何解读输出结果中的F统计量、p值等关键信息，这对于理解统计分析的本质至关重要。我记得在研究某个复杂模型的拟合情况时，我翻到了这本书关于PROC REG的章节，书中对残差分析和诊断图的详细解释，让我茅塞顿开，找到了模型存在问题的关键所在。这本书的语言风格非常亲切，不像某些技术书籍那样冷冰冰，它更像是一位经验丰富的老大哥在传授自己的独门秘籍。它还强调了SAS的灵活性，展示了如何组合不同的过程来实现更复杂的分析任务。例如，它会展示如何使用PROC TRANSPOSE来重塑数据，以便后续进行特定的分析。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，让我受益匪浅。它让我不再仅仅是“会用”SAS，而是“懂”SAS，并能更有效地利用SAS来解决实际问题。

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**第六段评价：** 《Base SAS 9.3 Procedures Guide》是一本极其实用的SAS过程参考书，它贯穿了数据分析的整个生命周期，从数据准备到结果呈现，几乎涵盖了所有基础和关键的SAS过程。我特别欣赏它在介绍宏（macro）处理的章节，虽然这本书的主要内容是过程，但它并没有回避SAS的宏功能，并给出了如何利用宏来提高代码的重用性和效率的初步指导。这对于我这样的初学者来说，是一个非常重要的启示，让我开始思考如何编写更“智能”的SAS代码。书中对各种统计检验过程的介绍，例如PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC CORR，都非常清晰，并且提供了如何正确设定参数和解释结果的详细说明。它让我不再仅仅是复制粘贴代码，而是真正理解了每个统计检验背后的逻辑。此外，书中对SAS数据集管理的描述，比如如何处理数据集的缺失值、如何进行数据类型转换，都非常具有操作性。它让我能够更从容地面对各种格式的数据，并进行有效的预处理。这本书的优点在于其内容的全面性和操作性的兼顾，它能够帮助读者在实际工作中快速找到所需的信息，并将其转化为解决问题的能力。

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就这样莫名其妙考完了…

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