The Essential Guide to SAS Dates and Times pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sas Inst

作者:Morgan, Derek P.

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:

价格:$ 37.23

装帧:Pap

isbn号码:9781590478844

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• SAS
• Dates
• Times
• Programming
• Data Analysis
• Statistics
• Reference
• Tutorial
• Beginner
• Intermediate
• Essential Guide

SAS日期与时间处理：实用指南 这本指南深入剖析了SAS中日期与时间数据的复杂性，旨在帮助用户掌握处理和分析这些关键数据的全面技能。从基础概念到高级技巧，本书提供了一系列实用方法，让您能够高效、准确地从数据中提取有价值的时间相关洞察。 核心内容概览： 第一部分：SAS日期与时间基础 理解SAS日期值： 揭示SAS如何存储和表示日期，阐述其内部数值表示法，并介绍常用的SAS日期格式（如YYMMDD, MMDDYY, DDMMYY等），帮助您清晰地认识和解读日期数据。 SAS时间值与日期时间值： 深入讲解SAS如何处理时间（精确到秒）和混合日期时间值，解释其内部表示方式和常用格式（如HHMMSS, HH:MM:SS.S等），为处理更精细的时间序列数据奠定基础。 日期与时间的转换： 详细介绍SAS中内置的函数，用于在不同日期、时间格式之间进行灵活转换。我们将重点讲解`INPUT`和`PUT`函数的强大功能，以及如何利用它们将字符串形式的日期时间数据转换为SAS可识别的数值格式，反之亦然。 日期与时间的算术运算： 学习如何进行日期和时间相关的数学运算，例如计算两个日期之间的天数差，在特定日期上增加或减少天数、月数或年数，以及计算时间间隔。这部分将覆盖`INTCK`、`INTNX`等核心函数的用法，并提供大量实际应用场景示例。 SAS的日期与时间函数库： 全面介绍SAS提供的一系列强大日期时间函数，包括但不限于： 日期提取与组合： `YEAR()`、`MONTH()`、`DAY()`、`HOUR()`、`MINUTE()`、`SECOND()`，以及如何使用`MDY()`、`DATE()`、`TODAY()`等函数创建日期值。 时间计算： `TIME()`、`TIMEPART()`、`DT`系列函数等。 格式化输出： 深入理解`FORMAT`语句在显示日期时间数据时的作用，以及如何自定义日期时间格式以满足特定报表需求。 工作日与周末计算： 介绍如何识别和处理工作日、周末以及法定节假日，这在项目管理、业务周期分析等领域至关重要。 时区处理（基础）： 触及SAS对时区的基本支持，为处理跨时区数据打下基础（虽然SAS在时区处理上可能需要与其他工具结合，但本书会提供入门指南）。 第二部分：高级日期与时间应用 缺失值处理： 探讨SAS中日期时间数据的常见缺失模式，并提供有效的处理策略，包括识别、填充或删除缺失日期时间值，以保证数据分析的准确性。 日期与时间在数据合并与连接中的应用： 讲解如何在进行数据合并（MERGE）或连接（JOIN）操作时，利用日期时间字段作为关键匹配条件，实现精确的数据集成。 时间序列分析基础： 介绍日期时间数据在时间序列分析中的基础应用，如数据排序、分组、周期性统计（月度、季度、年度总计/平均值）的计算。 数据验证与清洗： 提供一套系统性的方法来验证日期时间数据的有效性，识别异常值、逻辑错误，并进行清洗，确保分析数据的质量。 SAS宏语言与日期时间： 演示如何结合SAS宏语言，自动化处理大量日期时间相关任务，例如批量生成报告、动态构建查询条件等，极大提升工作效率。 SQL与SAS日期时间： 阐述如何在SAS SQL环境中运用日期时间函数和语句，进行复杂的数据查询和分析，例如提取特定时间段内的数据、计算时间差等。 第三部分：实际案例与最佳实践 金融数据分析： 运用日期时间处理技术，分析股票价格波动、交易量变化、到期日计算等金融场景。 市场营销分析： 通过日期时间数据，识别客户购买周期、活动响应时间、季节性销售趋势等，优化营销策略。 生产制造与运营管理： 利用日期时间数据，分析生产周期、设备维护间隔、交货准时率，提升运营效率。 报表生成与可视化： 讲解如何将处理好的日期时间数据用于生成直观的报表和图表，清晰地呈现时间维度上的趋势和模式。 性能优化与代码规范： 提供关于如何优化SAS日期时间处理代码的建议，以及编写清晰、可维护代码的最佳实践。 目标读者： 本书适合所有需要处理SAS中日期与时间数据的用户，包括数据分析师、统计师、程序员、研究人员以及任何希望深化SAS数据处理技能的专业人士。无论您是SAS新手还是有一定经验的用户，本书都能为您提供宝贵的指导和实用的解决方案。 通过本书的学习，您将能够 confidently 地驾驭SAS中的日期与时间数据，解锁其背后隐藏的丰富信息，从而做出更明智的决策，提升数据分析的深度与广度。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，SAS在处理金融和交易数据时，其日期时间功能经常被其他更现代的语言（如Python或R）的光芒所掩盖。直到我深入研究了这本书，才意识到SAS在底层数据处理上的鲁棒性有多么强大。这本书的价值不仅体现在如何计算两个日期之间的天数，更体现在它如何构建健壮的、可审计的报告框架。比如，它关于“时间窗口分析”的章节，详细介绍了如何设定动态的、基于业务周期的观察窗口，这对于风险管理和绩效评估至关重要。作者没有停留在基础的`MDY`函数，而是深入探讨了如何利用SAS的PROC SQL结合日期函数进行高效的数据切片和聚合，这在处理PB级交易记录时，性能优势是压倒性的。这本书让我对SAS的潜力有了全新的认识，它不再是一个过时的工具，而是一个在处理大规模、高精度时间序列数据时，依然保持着强大战斗力的瑞士军刀。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是“豁然开朗”。过去我处理跨月、跨年、甚至跨季度报告时，总是在日期函数前犹豫不决，生怕算错一个工作日或一个节假日。这本书系统性地梳理了SAS如何处理日历的复杂性。它不仅仅是教你“怎么做”，更是告诉你“为什么SAS要这么设计”。那种对底层逻辑的揭示，让原本机械性的编程操作变成了一种对时间结构的理解。我特别喜欢它对“时间间隔”和“时间点”之间界限划分的清晰阐述，这在制定业务规则，比如“合同生效满6个月的哪一天”这类问题时，提供了坚实的基础。这本书的结构设计非常巧妙，从基础概念到高级应用，层层递进，使得即便是那些需要经常使用但很少深入理解的函数，也能在你脑海中建立起一个逻辑清晰的知识体系。它极大地减少了我在实际工作中因日期计算错误而返工的次数，真可谓是节省了宝贵的工时和心力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名经验相对丰富的统计师，处理过海量复杂的临床试验数据，对我来说，时间戳的精确对齐和时区转换一直是噩梦般的存在。我以为自己对SAS的`INTCK`和`INTCPLOT`函数已经了如指掌，直到我遇到了跨越夏令时和不同地理区域数据整合的难题。市面上很多声称专业级的参考书，往往在处理这些边缘情况时显得力不从心，或者只是简单地罗列函数语法。但《The Essential Guide to SAS Dates and Times》在这方面展现了惊人的深度和广度。它详细讨论了`DTMIN`、`DTSHIFT`等函数的微妙差异，尤其是在处理涉及到闰年或格里高利历改革的特定时间段时，作者的解释严谨到令人信服。我通过书中一个关于全球多中心研究数据清洗的章节，成功优化了我正在进行的一个项目中的数据合并流程，不仅提高了准确性，还显著缩短了运行时间。对于追求极致数据准确性的专业人士而言，这本书的价值无法估量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是抱着试试看的心态买的这本书，因为我对编程有一种天生的畏惧感。我更喜欢图形化界面操作，对那些满屏代码的书籍总是提不起兴趣。然而，这本书的排版和叙事风格出乎意料地友好。它没有一开始就抛出复杂的宏代码或者晦涩的系统变量。相反，它从一个普通用户能理解的“记录下一次约会”的角度切入，慢慢引入了如何用SAS记录和计算“上次聚会到现在过了多久”的概念。每一章的小节都像一个独立的知识点，配有清晰的截图和即时反馈的代码块，让你在阅读的同时就能动手实践。我发现自己竟然能流畅地理解那些我以前觉得高不可攀的“时间序列建模预处理”步骤。这本书真正做到了“授人以渔”，让我从一个被动的代码使用者，转变成了一个能够主动设计日期时间处理逻辑的分析师。对于像我这样需要快速上手并解决实际问题的职场新人来说，这简直是救命稻草。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据分析界的“圣经”！我刚接触SAS的时候，光是处理日期和时间格式就能把我搞得晕头转向，感觉就像是在解一个永远也解不开的密码。市面上那些零散的教程总是顾此失彼生，要么讲得过于理论化，要么就是只有代码没有解释。然而，这本《The Essential Guide to SAS Dates and Times》完全不同。它以一种极其直观、循序渐进的方式，把日期时间处理的复杂性彻底解构了。作者似乎完全理解新手在面对“DATETIME”和“TIME”变量时的那种无助感，所以书中每一个概念的引入都伴随着清晰的实际案例。我特别欣赏它对“SAS Date Value”这个核心概念的深入剖析，它让你明白日期不仅仅是数字，而是一个基于1960年1月1日的计数系统。读完前几章，我立刻对如何进行时间序列分析充满了信心，感觉我的数据处理能力提升了一个档次。这本书不仅仅是工具书，更像是一位耐心且知识渊博的导师在身边指导。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆