Getting Started With SAS/ACCESS Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute, Incorporated

作者:SAS Publishing

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-04-28

价格:USD 7.98

装帧:Paperback

isbn号码:9781555446017

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• SAS/ACCESS
• 数据访问
• 数据库
• 编程
• 数据分析
• 统计
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• 教程

深入探索数据管理与分析的广阔天地：一本面向实践的指南 书名：《数据驱动决策：从基础到高级的数据管理与分析实践》 作者： [在此处留空或使用虚构作者名] ISBN： [在此处留空或使用虚构ISBN] --- 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业洞察、科学发现乃至社会进步的核心资产。然而，原始数据的价值往往被其复杂性、异构性与海量所掩盖。《数据驱动决策：从基础到高级的数据管理与分析实践》 正是为填补这一鸿沟而生，它并非一本聚焦于单一软件工具的入门手册，而是一部全面、系统、注重实践操作的综合指南，旨在培养读者从数据采集、清洗、整合到深入分析并最终转化为可执行商业洞察的完整能力链。 本书的目标读者群广泛，覆盖了数据分析师、商业智能专家、IT专业人员，以及任何希望利用数据提升工作效率和决策质量的专业人士。我们摒弃了冗长枯燥的理论堆砌，转而采用“问题驱动、案例支撑”的教学方法，确保每一章节的内容都能直接应用于现实世界中的复杂场景。 全书内容结构严谨，层层递进，分为四个主要部分，共计十八章： 第一部分：数据基础与环境构建 (Foundations and Environment Setup) 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础。我们首先深入探讨了数据生命周期的各个阶段，从数据治理的原则到不同类型数据的特征与挑战。 第一章：数据世界的全景概览 本章详细剖析了现代数据生态系统（如数据湖、数据仓库、数据中台）的架构演进与核心概念。重点阐述了数据质量（Data Quality）的重要性，并引入了评估数据准确性、完整性、一致性和时效性的关键指标体系（DQ Dimensions）。我们还将讨论合规性要求（如GDPR, CCPA）对数据处理流程的约束。 第二章：高效的数据采集与集成策略 在实践中，数据往往分散在不同的源头。本章详细对比了批量处理（Batch Processing）与实时流处理（Stream Processing）的适用场景与技术选型。内容涵盖了从关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库到API接口获取数据的标准流程。此外，我们探讨了ETL（抽取、转换、加载）与ELT（抽取、加载、转换）范式的优劣，并介绍了构建稳定数据管道的初步设计原则。 第三章：面向分析的数据建模 优秀的数据模型是高效分析的前提。本章重点讲解了维度建模（Dimensional Modeling）的原理，特别是星型模型和雪花模型的设计规范。内容包括事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的构建策略，以及缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions, SCD）处理的各种类型（Type 1, 2, 3）及其在业务场景中的实际应用。 第二部分：数据清洗、转换与准备 (Data Wrangling and Preparation Mastery) “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本部分是本书的核心实践环节，专注于如何将原始、混乱的数据转化为可供建模和分析的干净数据集。 第四章：结构化数据的清洗与规范化 本章详细介绍了处理缺失值（Missing Values）的策略，包括删除法、均值/中位数填充、以及基于模型预测的插补技术。重点讲解了异常值（Outliers）的识别方法（如Z-Score, IQR，箱线图分析）及其对统计结果的潜在影响。同时，涵盖了文本数据的标准化、日期时间格式的统一转换等常见挑战。 第五章：数据转换的高级技术 本章深入探讨数据透视（Pivoting）、逆透视（Unpivoting）操作在重塑数据结构中的应用，这对于从宽表转换为长表进行时间序列分析至关重要。我们还介绍了数据聚合（Aggregation）的艺术，如何通过多级分组和计算（如滚动平均、百分位数）来揭示隐藏的趋势。 第六章：处理非结构化与半结构化数据 面对JSON、XML等半结构化数据，本章提供了解析与提取关键字段的实用技巧。对于日志文件、网页抓取数据等非结构化文本，我们介绍了文本清洗的关键步骤，包括分词、停用词移除、词干提取等基础自然语言处理（NLP）预处理流程，为后续的文本挖掘打下基础。 第三部分：统计分析与模型构建 (Statistical Analysis and Modeling) 在数据准备就绪后，本部分引导读者进入数据科学的核心领域，学习如何应用统计学原理和机器学习方法来提取深度见解。 第七章：描述性统计与数据探索（EDA） 本章强调探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的重要性。通过分布图、散点图矩阵、相关性热力图等可视化工具，系统性地指导读者如何理解数据的内在结构、识别潜在的变量关系以及检验统计假设。 第八章：推断性统计基础 本章讲解了从样本推断总体的统计学方法，包括置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释。详细介绍了假设检验的流程（零假设与备择假设的设定），并重点阐述了t检验、方差分析（ANOVA）在不同组间均值比较中的应用。 第九章：回归分析的实践与解读 本章深入线性回归模型，包括简单线性回归和多元回归。内容涵盖了模型假设的检验（如多重共线性、异方差性）、系数的解释以及R²与调整R²的正确理解。我们还引入了逻辑回归，用于处理分类结果的预测问题。 第十章：时间序列数据的分析框架 针对具有时间依赖性的数据，本章介绍了时间序列分解（趋势、季节性、残差）的方法。重点讲解了平稳性检验（如ADF检验）和自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）的应用，为构建ARIMA/SARIMA等经典预测模型做准备。 第十一章：基础分类与聚类算法 本部分开始引入机器学习概念。我们详细讲解了K-近邻（KNN）分类器的原理与参数选择，以及决策树（Decision Trees）如何直观地进行变量划分。在无监督学习方面，本章深入剖析了K-均值（K-Means）聚类算法，并讨论了如何通过轮廓系数（Silhouette Score）评估聚类效果。 第四部分：高级应用与决策支持 (Advanced Applications and Decision Support) 本部分聚焦于将分析结果转化为实际业务价值的流程，涵盖了数据可视化、报告自动化以及性能优化。 第十二章：数据可视化：讲故事的艺术 有效的可视化是沟通复杂分析结果的关键。本章超越了基础图表，重点讲解了如何根据分析目的（比较、分布、构成、关系）选择最合适的图表类型。内容包括构建交互式仪表板的设计原则、色彩心理学在数据展示中的应用，以及如何避免误导性的视觉表达。 第十三章：报告自动化与生产化流程 分析结果需要定期、一致地交付给决策者。本章指导读者如何设计和实施报告的自动化流程，包括数据刷新调度、异常警报的设置，以及如何确保分析管道的健壮性（Robustness）和可重复性（Reproducibility）。 第十四章：性能优化：高效处理大数据集 在处理大型数据集时，效率至关重要。本章从底层原理出发，探讨了数据存储格式（如列式存储）对查询性能的影响。内容涉及索引的优化策略、查询语句的编写技巧，以及如何利用内存计算或分布式计算的初步概念来加速分析进程。 第十五章：业务场景案例分析：客户流失预测 本章以一个完整的业务案例——客户流失预测——贯穿全书所学的知识。从定义目标变量、特征工程、模型训练、性能评估（准确率、召回率、AUC）到最终的业务建议，提供了一个端到端的实战演练。 第十六章：A/B测试与实验设计 商业决策往往依赖于实验结果。本章详细介绍了如何科学地设计A/B测试，包括确定样本量、选择显著性水平，以及正确解释测试结果，避免常见的统计陷阱。 第十七章：数据治理与伦理考量 随着数据使用的深入，数据治理和伦理责任日益突出。本章讨论了模型的可解释性（Explainability）与公平性（Fairness）问题，特别是当模型用于信贷审批或招聘等敏感领域时，必须履行的责任和应采取的措施。 第十八章：面向未来的数据技能 本书的收尾章节展望了数据分析领域的最新趋势，如自动化机器学习（AutoML）、联邦学习（Federated Learning）的初步概念，并为读者规划了持续学习的路径图，强调了批判性思维在数据驱动决策中的核心地位。 --- 本书的特色： 1. 实践驱动，拒绝空泛： 书中穿插了数十个来自金融、零售、医疗等行业的真实世界案例，所有代码示例和步骤均可立即在工作环境中复现。 2. 工具无关，原理为王： 虽然涉及了诸多技术方法，但本书的重点在于阐述底层统计学、数据结构和算法原理，使读者能够轻松适应未来可能出现的新技术栈。 3. 全面覆盖数据生命周期： 确保读者不仅会分析，更懂得如何采集、清洗、建模和部署结果，形成完整的“数据产品”思维。 通过研读《数据驱动决策：从基础到高级的数据管理与分析实践》，读者将能够自信地驾驭复杂的数据挑战，将原始数据转化为清晰、可靠、具有前瞻性的业务洞察。

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