SAS程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:王惠群 李韵华

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2002-3

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030102010

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 统计
• 程序设计
• microeconomics
• SAS编程
• 数据分析
• 统计分析
• 数据处理
• 程序设计
• 统计软件
• 数据挖掘
• 商业分析
• 量化分析
• SAS语言

编程与数据科学的广阔天地：一部探索现代软件工程与数据驱动决策的指南 图书名称： 编程与数据科学的广阔天地 图书简介： 本书旨在为读者描绘一幅横跨现代软件工程、数据处理、算法设计与新兴计算范式的全景图。它摒弃了对特定商业软件或单一编程语言的深入钻研，转而聚焦于支撑所有现代信息系统的核心原理、通用方法论以及跨领域的技术思维模式。本书的深度和广度，使其成为所有希望在快速迭代的技术浪潮中保持竞争力的开发者、分析师乃至技术管理者的必备参考。 第一部分：软件构建的基石——理论与实践的交汇 本部分深入探讨了软件工程领域中那些不随时间而衰减的本质。我们首先从计算理论的数学基础切入，阐释图灵机、复杂性理论（P vs NP问题）、可计算性等概念，它们是理解所有现代程序设计限制与潜能的哲学起点。 接着，我们将讨论程序设计范式的演变与核心思想。这不仅仅是罗列面向对象（OOP）、函数式编程（FP）或过程式编程的语法差异，而是深入剖析它们背后的思维模型。例如，FP中的不可变性（Immutability）如何影响并发处理的安全性，以及OOP中的多态性如何服务于灵活的系统设计。我们会详细解析设计模式（Design Patterns）的通用结构，如工厂模式、观察者模式、策略模式等，并辅以不依赖特定语言的伪代码实例，强调模式的意图与适用场景，而非死板的实现细节。 在软件架构层面，本书将带领读者穿越从单体应用到微服务架构（MSA）的演进历程。重点关注高内聚、低耦合的设计原则如何具体落地，特别是对领域驱动设计（DDD）核心概念的详尽解析，包括限界上下文（Bounded Context）、聚合根（Aggregate Root）和实体（Entity）的辨识与建模，确保系统设计能够精准映射业务需求。我们还会探讨弹性、容错性与可观测性在分布式系统设计中的重要性，讨论诸如Saga模式、熔断器（Circuit Breaker）等机制的原理。 第二部分：数据处理与分析的思维框架 本部分是全书的重中之重，它关注的是如何从原始数据中提取价值，并建立稳健的数据管道。我们不局限于特定的数据库查询语言，而是构建一套通用的数据处理哲学。 数据模型与存储理论： 我们将比较关系型（ACID保证）、NoSQL（CAP定理下的权衡，如键值存储、文档数据库、图数据库）以及列式存储的内在逻辑和适用场景。本书会深入讨论数据规范化与反规范化的权衡艺术，以及数据仓库与数据湖的概念差异与集成策略。 算法与效率分析： 核心内容集中在数据结构的抽象操作、时间与空间复杂度分析（大O表示法）。我们将探讨搜索、排序、图遍历（如Dijkstra、A算法）在不同数据结构上的性能差异，并引入近似算法和启发式搜索的概念，以应对大规模、非精确解的现实问题。 大规模数据处理的原理： 鉴于现代数据的体量，本书会阐述并行计算的底层逻辑。这包括MapReduce模型的抽象流程，以及流处理（Stream Processing）与批处理（Batch Processing）在延迟、吞吐量和状态管理上的根本区别。重点会放在数据一致性、容错机制以及数据分区策略的通用原则上，而非聚焦于特定框架的API。 统计推断与机器学习基础： 本部分将介绍统计学的核心工具——概率论、假设检验（T检验、卡方检验）和回归分析。随后，深入探讨经典机器学习模型的数学原理，例如线性模型（最小二乘法）、决策树的工作原理（信息增益、基尼不纯度）、以及支持向量机（SVM）的核技巧。我们关注的重点是模型的选择标准、偏差与方差的权衡，以及交叉验证的必要性，从而培养读者对模型性能的批判性评估能力。 第三部分：跨越边界——新兴计算范式与工程实践 随着技术的边界不断拓展，本部分关注那些正在重塑行业格局的前沿领域和通用的工程实践。 系统级抽象与性能调优： 深入解析操作系统中的内存管理（虚拟内存、分页机制）、并发与同步（锁、信号量、无锁结构）以及I/O模型（阻塞、非阻塞、异步I/O）如何影响应用程序的实际运行效率。我们将探讨如何通过系统级的理解来定位性能瓶颈，而不仅仅是依赖上层工具的报告。 分布式系统中的一致性与共识： 这是构建可靠系统的关键。我们将详尽分析拜占庭将军问题的背景，并详细阐述Paxos和Raft等共识算法的核心逻辑，解释它们如何在网络分区和节点故障下维护系统状态的统一性。 安全与隐私计算的伦理与技术基础： 本章探讨现代信息安全的基本要素，包括加密学的基本原语（对称与非对称加密、哈希函数），以及在设计系统时如何内置安全考量（如身份验证、授权机制）。同时，本书也会触及差分隐私（Differential Privacy）等新兴技术，以在数据分析价值和个人隐私保护之间找到平衡点。 DevOps与持续交付的哲学： 最后，我们将目光投向代码投入生产的流程。这部分讨论的不是具体的CI/CD工具链，而是其背后的哲学：自动化一切、快速反馈循环、基础设施即代码（IaC）的思想基础。重点在于如何构建一个能够快速、安全、可靠地迭代软件产品的组织与技术流程。 本书旨在培养读者成为一个能够独立思考、跨越技术栈的问题解决者，理解“为什么”而非仅仅知道“怎么做”。它为构建健壮、高效、可维护的现代信息系统提供了全面的理论武器库与方法论框架。

评分☆☆☆☆☆

差不多是我看到的第一本有关SAS编程的书，原版是台湾的，翻译成中文的。 在saslist里面有篇文章http://saslist.net/archives/79是对几乎所有的中文的总体的评价。 “纯编程仅仅是那本2002年台湾作者王惠群的《SAS程式设计》，大陆名为《SAS程序设计》的那本。1996年的梁德馨《...

评分☆☆☆☆☆

差不多是我看到的第一本有关SAS编程的书，原版是台湾的，翻译成中文的。 在saslist里面有篇文章http://saslist.net/archives/79是对几乎所有的中文的总体的评价。 “纯编程仅仅是那本2002年台湾作者王惠群的《SAS程式设计》，大陆名为《SAS程序设计》的那本。1996年的梁德馨《...

评分☆☆☆☆☆

差不多是我看到的第一本有关SAS编程的书，原版是台湾的，翻译成中文的。 在saslist里面有篇文章http://saslist.net/archives/79是对几乎所有的中文的总体的评价。 “纯编程仅仅是那本2002年台湾作者王惠群的《SAS程式设计》，大陆名为《SAS程序设计》的那本。1996年的梁德馨《...

评分☆☆☆☆☆

差不多是我看到的第一本有关SAS编程的书，原版是台湾的，翻译成中文的。 在saslist里面有篇文章http://saslist.net/archives/79是对几乎所有的中文的总体的评价。 “纯编程仅仅是那本2002年台湾作者王惠群的《SAS程式设计》，大陆名为《SAS程序设计》的那本。1996年的梁德馨《...

评分☆☆☆☆☆

差不多是我看到的第一本有关SAS编程的书，原版是台湾的，翻译成中文的。 在saslist里面有篇文章http://saslist.net/archives/79是对几乎所有的中文的总体的评价。 “纯编程仅仅是那本2002年台湾作者王惠群的《SAS程式设计》，大陆名为《SAS程序设计》的那本。1996年的梁德馨《...

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析的爱好者，我一直渴望掌握一门强大而灵活的数据分析工具，SAS无疑是其中之一。《SAS程序设计》这本书为我提供了绝佳的学习平台。我尤其欣赏书中对SAS数据步（DATA Step）的深入讲解，它详细介绍了如何进行数据提取、转换、加载（ETL）等操作，并且提供了大量实用的代码示例，让我能够轻松上手。书中的统计分析部分也非常出色，从基础的描述性统计到高级的回归分析、聚类分析等，都讲解得非常透彻，并配有详细的SAS代码实现和结果解读，这让我能够更好地理解统计学理论在实际应用中的价值。我正在利用这本书来学习如何利用SAS进行客户行为分析，例如如何进行客户细分、流失预测、购买行为分析等。书中关于SAS/GRAPH的介绍也让我能够创建出各种可视化图表来展示我的分析结果，使我的数据分析报告更具说服力。我还会经常翻阅书中关于SAS宏的章节，学习如何编写宏来自动化一些重复性的数据处理和分析任务，这极大地提高了我的学习效率。这本书不仅是学习SAS编程的入门指南，更是一本能够提升数据分析能力的实用宝典，让我能够更有效地从数据中挖掘价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年SAS使用经验的数据分析师，我一直希望找到一本能帮助我提升SAS编程技能的书籍。在朋友的推荐下，我购买了《SAS程序设计》，这本书真的给了我不少惊喜。我尤其对书中关于SAS SQL语句的详细介绍印象深刻，我过去一直依赖PROC SQL，但这本书让我认识到SAS SQL的强大之处，以及如何更灵活地运用它来处理复杂的数据操作。书中的数据步（DATA Step）讲解也相当深入，特别是关于数组、合并和排序的各种技巧，让我学到了很多我之前不知道的优化方法，这对于提高SAS程序的运行效率非常有帮助。而且，这本书对SAS/STAT模块的讲解也非常全面，从基本的回归分析到更复杂的多元统计方法，都有详细的介绍和实际案例，这对我来说是极其宝贵的资源，能够直接指导我的数据分析实践。我喜欢它不仅仅停留在语法的层面，更注重对SAS语言背后逻辑的阐述，让我能够理解“为什么”要这样做，而不是仅仅“怎么”做。我还会时不时地翻阅书中的SAS宏编程章节，书中提供的宏编程技巧和模板，让我能够更快地构建出可复用的代码，大大提升了工作效率。它还包含了一些我之前从未接触过的SAS过程，例如一些高级的统计建模过程，这为我今后的学习打开了新的方向。我正在计划将书中的一些高级技巧应用到我目前正在进行的一个项目中，相信一定会带来意想不到的效果。这本书的内容深度和广度都非常适合有一定基础的用户，能够帮助我们突破瓶颈，迈向更高的层次。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学有着浓厚的兴趣，并且一直希望通过学习SAS来深化我的理解。《SAS程序设计》这本书简直是为我量身定做的。它用非常清晰易懂的语言，将复杂的SAS语法和统计概念娓娓道来。我尤其喜欢书中关于SAS/STAT中各种统计检验的详细说明，例如t检验、卡方检验、ANOVA等等，不仅解释了它们的原理，还给出了具体的SAS代码实现和结果解读，让我能够真正理解这些检验的含义和应用场景。我正在用这本书来辅助我的统计学课程学习，书中的例子和练习非常丰富，能够帮助我巩固课堂上学到的知识，并将其应用到实际的数据分析中。我发现书中还包含了一些关于SAS/GRAPH的章节，这让我可以创建各种漂亮的图表来可视化我的数据，例如散点图、条形图、饼图等等，这让我的统计分析结果更加生动和易于理解。我还会经常翻阅书中关于SAS宏的章节，学习如何编写宏来自动化一些重复性的数据处理和分析任务，这极大地提高了我的学习效率。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，让我对统计学和SAS编程充满了学习的热情。我计划在掌握这本书的内容后，继续深入学习SAS在机器学习和大数据分析方面的应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个拥有多年SAS使用经验的行业用户，我一直在寻找一本能够帮助我进一步精进SAS编程技能的书籍。《SAS程序设计》这本书确实给了我很多启发。我尤其对书中关于SAS数据处理的优化技巧印象深刻，例如如何更高效地使用DATA Step中的语句、如何利用SAS SQL进行更复杂的连接和子查询、以及如何优化SAS数据集的存储和访问方式。这些技巧对于处理大规模数据集，提高SAS程序的运行效率至关重要。我喜欢书中对SAS宏编程的深入讲解，它不仅介绍了宏的基本语法，还提供了许多实用的宏模板和高级应用技巧，这让我能够编写出更灵活、更具复用性的SAS程序。我正在尝试将书中介绍的高级SAS统计方法应用到我目前正在进行的一个项目中，例如多层次模型、生存分析等，这能够帮助我更深入地挖掘数据中的信息。书中还包含了关于SAS/GRAPH和SAS/BI（商业智能）的介绍，这为我提供了更多的数据可视化和商业决策支持的工具。我还会时不时地回顾书中关于SAS代码规范和效率优化的章节，这有助于我写出更易读、更高效的SAS代码，从而提升我的整体工作效率。这本书的内容深度和广度都非常适合有一定基础的用户，它能够帮助我们突破瓶颈，迈向更高的SAS编程境界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热爱学习新技术的IT从业者，对数据分析领域一直抱有浓厚兴趣。在朋友的推荐下，我购买了《SAS程序设计》这本书，它为我提供了深入了解SAS世界的绝佳途径。我尤其对书中关于SAS数据管理和预处理的详细讲解印象深刻，书中介绍了如何进行数据清洗、转换、合并、拆分等多种操作，并提供了多种实现方法和最佳实践，这对于处理各种复杂的数据场景非常实用。我喜欢书中对SAS统计分析方法的系统介绍，从描述性统计到推断性统计，再到各种回归模型和方差分析，都讲解得非常清晰透彻，并配有大量的实际案例，让我在学习过程中能够真正理解统计理论在SAS中的应用。我正在利用这本书来学习如何利用SAS进行业务数据分析，例如如何进行销售数据分析、库存数据分析、客户关系管理数据分析等。书中关于SAS/GRAPH的介绍也让我能够创建出各种专业、精美的图表来展示我的分析结果，为我的决策提供有力支持。我还会经常翻阅书中关于SAS宏的章节，学习如何编写宏来自动化一些重复性的数据处理和分析任务，这极大地提高了我的工作效率。这本书不仅是学习SAS编程的工具书，更是一本能够提升数据分析能力的指南，让我能够更自信地面对各种数据挑战，并为我的职业发展增添新的技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的统计学研究生，SAS是我的必修课程之一，也是我未来职业发展的重要工具。《SAS程序设计》这本书无疑是我目前为止接触到的最优秀的一本SAS教材。它不仅涵盖了SAS的基础知识，更深入探讨了SAS在实际数据分析中的应用。我尤其欣赏书中对于SAS数据管理和预处理的细致讲解，例如如何处理缺失值、异常值，如何进行变量转换和编码，这些都是数据分析中最基础也是最关键的步骤。书中的例子都非常贴合实际数据分析的场景，让我能够更好地理解SAS在现实世界中的价值。我特别喜欢书中对SAS过程（PROC）的分类和介绍，让我能够清晰地了解不同过程的功能和适用范围，避免在实际分析中“乱用”SAS。例如，关于PROC FREQ、PROC MEANS、PROC UNIVARIATE等基础过程的详细解释，以及它们各种选项的使用场景，都让我受益匪浅。我正在积极地利用这本书来完成我的毕业论文数据分析部分，书中提供的统计分析方法和SAS实现都给了我很大的启发。我还可以从书中学习到如何编写规范、高效的SAS代码，这对我未来的编程习惯有着深远的影响。我甚至发现了书中对于SAS图形（PROC Gplot, PROC Gchart等）的介绍，这让我可以创建更具视觉冲击力的数据可视化结果，为我的研究报告增添光彩。这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够激发我学习兴趣的读物。

评分☆☆☆☆☆

在数据驱动的时代，掌握高效的数据分析工具至关重要。《SAS程序设计》这本书为我提供了坚实的基础。我尤其对书中关于SAS数据管理和预处理的详尽描述感到满意，书中详细介绍了如何进行数据清洗、转换、合并、拆分等操作，并提供了多种实现方法和最佳实践，这对于处理各种复杂的数据场景非常实用。我喜欢书中对SAS统计分析方法的系统介绍，从描述性统计到推断性统计，再到各种回归模型和方差分析，都讲解得非常清晰透彻，并配有大量的实际案例，让我在学习过程中能够真正理解统计理论在SAS中的应用。我正在利用这本书来学习如何利用SAS进行市场调研数据分析，例如如何进行用户画像构建、满意度分析、营销活动效果评估等。书中关于SAS/GRAPH的介绍也让我能够创建出各种专业、精美的图表来展示我的分析结果，为我的决策提供有力支持。我还会经常翻阅书中关于SAS宏的章节，学习如何编写宏来自动化一些重复性的数据处理和分析任务，这极大地提高了我的工作效率。这本书不仅是学习SAS编程的工具书，更是一本能够提升数据分析能力的指南，让我能够更自信地面对各种数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经使用SAS一段时间的科研人员，我深知掌握SAS编程对于数据处理和分析的重要性。我入手《SAS程序设计》这本书，主要是看中了它在数据分析领域的专业性和权威性。书中的内容，从数据录入、清理、转换，到各种统计方法的实现，都写得非常清晰透彻。我尤其对书中关于SAS/STAT模块的深度讲解感到满意，它详细介绍了各种统计模型的SAS实现，包括但不限于线性回归、逻辑回归、方差分析、时间序列分析等，这些都是我科研工作中经常会用到的工具。书中的案例分析非常贴近实际科研需求，让我能够直接将学到的知识应用到我的研究项目中。我喜欢它不仅仅停留在理论层面，更注重代码的实现和结果的解读，这让我能够更好地理解SAS的分析过程和结果的意义。我还会经常翻阅书中关于SAS宏的章节，它提供了很多实用的宏定义和技巧，能够帮助我自动化一些重复性的数据处理和分析任务，极大地节省了我的时间。我发现书中还包含了一些关于SAS/GRAPH和SAS/INSIGHT的介绍，这为我提供了更多的数据可视化和探索性分析的手段，让我的研究成果更加直观和有说服力。这本书的深度和广度，足以满足我作为一个科研人员在数据分析方面的各种需求，并且为我提供了进一步学习的思路和方向。它是我工作台上的必备参考书，也是我提升SAS技能的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名SAS初学者，一直想系统地学习SAS编程，在朋友的推荐下，我终于入手了这本《SAS程序设计》。拿到书的第一感觉就是厚实，内容一定很扎实。翻开目录，我看到了从SAS基础语法、数据管理、统计分析到高级应用等各个方面，涵盖了SAS的几乎所有核心内容。我最期待的是关于SAS宏编程的部分，据说这本书对宏的讲解非常透彻，这对于我这种需要处理大量重复性任务的人来说，简直是福音。而且，书中还穿插了不少实际案例，这对我这种动手能力比较弱的初学者来说，非常有指导意义。我特别喜欢它循序渐进的教学方式，从最简单的语句讲起，一步步深入，让我感觉学习起来不会那么吃力。而且，书中的代码示例清晰明了，我可以在学习的过程中边看边敲，加深理解。我曾尝试过其他一些SAS入门书籍，但总感觉它们要么太理论化，要么案例不够实用。这本书不一样，它更贴近实际工作场景，让我觉得学到的知识可以直接应用到工作中去。我准备按照书中的章节顺序，一点点地消化吸收，相信不久的将来，我一定能熟练运用SAS解决各种数据问题。我尤其看重书中关于SAS数据集管理的部分，了解如何高效地创建、修改和合并数据集，对我来说至关重要。书中的解释非常细致，甚至包括了各种选项的含义和用途，这在其他书中是很难看到的。我甚至开始幻想，等我完全掌握了这本书的内容，我就可以尝试分析我工作中的实际数据，找出隐藏在数据背后的规律和洞察。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我学习SAS的道路上指引方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名金融行业的从业者，数据分析在我的日常工作中占据着重要的地位。在朋友的推荐下，我购买了《SAS程序设计》这本书，这本书为我打开了SAS编程的新世界。我之前对SAS的了解仅限于一些基本的查询操作，而这本书则让我看到了SAS的强大之处，尤其是在金融数据分析方面的应用。书中的数据管理和预处理部分，对于处理海量的金融交易数据非常实用，比如如何进行时间序列数据的清洗、重采样，如何进行风险模型的构建和验证。我特别喜欢书中关于SAS/ETS（计量经济学和时间序列分析）模块的讲解，它详细介绍了如何使用SAS进行经济预测、风险建模、资产定价等，这对我从事金融风险管理工作非常有帮助。我正在利用这本书学习如何用SAS构建更复杂的金融模型，例如蒙特卡洛模拟、因子分析等，这能帮助我更好地理解和预测金融市场的动态。书中还提供了很多关于SAS/OR（运筹学）的介绍，这对于我进行投资组合优化、资源配置等决策非常有价值。我还会时不时地回顾书中关于SAS数据可视化和报告生成的章节，这有助于我更有效地向团队和管理层展示我的分析结果。这本书不仅是技术手册，更是一本能够帮助我提升工作效率和决策质量的宝贵资源。它让我能够更自信地应对金融数据分析的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆