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出版者:Sas Inst

作者:Haworth, Lauren E.

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:

价格:$ 58.70

装帧:Pap

isbn号码:9781580253581

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据分析
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• 示例代码

《PROC TABULATE by Example》 探索数据洞察的艺术：以实例驱动的SAS TABULATE过程指南 在当今数据驱动的时代，如何有效地组织、分析和呈现数据，以揭示其内在的模式和趋势，是每一个数据分析师、统计学家以及希望从数据中汲取有价值见解的专业人士所面临的核心挑战。《PROC TABULATE by Example》正是这样一本旨在赋能读者，使其掌握SAS中最强大、最灵活的数据汇总和报告工具之一——PROC TABULATE过程的实用指南。本书以“示例”为核心，力求通过丰富的、贴近实际应用场景的案例，带领读者一步步深入理解PROC TABULATE的强大功能，并学会如何运用它来生成清晰、准确、信息量丰富的数据摘要报告。 本书并非一本枯燥的理论手册，而是以实践为导向，假定读者已经具备 SAS 编程的基础知识，并希望将这些知识转化为生成高质量报告的能力。我们将从 PROC TABULATE 的基本语法和核心概念入手，逐步深入到更复杂的高级功能，每一个概念的讲解都将伴随着一个或多个精心设计的示例。这些示例不仅展示了 PROC TABULATE 的功能，更重要的是，它们教会读者如何根据特定的分析需求来构建恰当的 TABULATE 语句。 核心内容概览： 第一部分：基础入门与核心概念 认识PROC TABULATE： 我们将首先介绍 PROC TABULATE 的定位及其在 SAS 系统中的重要性。与其他过程（如 PROC FREQ、PROC MEANS）相比，TABULATE 的独特之处在于其卓越的灵活性和对多维表格的强大控制力。我们将强调 TABULATE 如何通过一个语句生成复杂的交叉表、汇总统计量以及详细的度量，为数据报告的自动化和标准化奠定基础。 基本语法结构： 详细解析 PROC TABULATE 的基本语法，包括 `PROC TABULATE DATA=...;`、`CLASS ...;`、`VAR ...;`、`TABLE ...;` 以及 `RUN;` 等语句。我们将重点讲解 `CLASS` 变量和 `VAR` 变量的区别与联系，以及它们如何在表格的行、列和内容区域发挥作用。 创建简单交叉表： 从最基础的两维交叉表开始，展示如何使用 `CLASS` 变量来定义表格的行和列。我们会演示如何生成频数统计，以及如何使用 `N` 选项来显示每个单元格的观测数量。 汇总统计量的引入： 学习如何在表格的内容区域引入各种汇总统计量，例如均值（`MEAN`）、中位数（`MEDIAN`）、标准差（`STD`）、总和（`SUM`）、最小值（`MIN`）、最大值（`MAX`）等。本书将通过丰富的示例，展示如何为不同的数值变量选择最合适的统计量，并将其呈现在表格中。 多层级分组： 深入探讨如何构建多层级的行或列分组，利用 `` 操作符将多个 `CLASS` 变量组合起来，创建更具信息量的层级化报表。例如，如何按“性别”和“地区”对数据进行分组，然后在每个分组内再按“职业”进行细分。 第二部分：高级表格构建与格式化 多维表格的艺术： 掌握如何构建三维甚至更高维度的表格，以及如何利用 TABULATE 的强大功能来“折叠”或“展开”维度，以不同的视角来审视数据。我们将演示如何使用 `BY` 语句结合 `TABLE` 语句，生成按特定变量分组的独立表格。 单元格内容的定制： 学习如何精细控制表格中每个单元格的内容。我们将深入讲解各种汇总函数的用法，包括但不限于： 百分比计算： 如何计算行百分比（`ROWPCT`）、列百分比（`COLPCT`）以及总百分比（`TOTALPCT`），这对于理解变量之间的相对关系至关重要。 复合统计量： 如何在一个单元格中同时显示多个统计量，例如同时显示均值和标准差，或者频数和百分比。 用户自定义统计量： 演示如何通过 `STATDEF` 语句创建用户自定义的统计量，以满足更个性化的分析需求。 表格布局与样式： 关注表格的呈现效果，使其更具可读性和专业性。我们将详细介绍： `FORMAT=` 选项： 如何为变量值或统计量应用预定义的或用户自定义的格式，使数据输出更加规整和易于理解。 `MISSTEXT=` 选项： 如何在缺失值单元格中填充自定义文本，例如用“N/A”或“--”来代替空白。 `PRINT=` 选项： 控制表格的输出方式，例如如何生成仅包含汇总数据的紧凑型表格，或者包含详细度量信息的表格。 `SUMMARIZE=` 选项： 在多维表格中生成汇总行或汇总列，方便对整体进行概览。 条件逻辑与单元格控制： 学习如何利用 `IF-THEN/ELSE` 语句在 `TABLE` 语句中实现条件逻辑，从而根据特定条件来显示不同的内容或格式。这将极大地增强表格的动态性和智能化。 第三部分：实用技巧与案例深度解析 数据质量报告： 演示如何使用 PROC TABULATE 来生成数据质量报告，例如检查缺失值比例、异常值分布以及关键变量的交叉汇总，为数据清洗和预处理提供支持。 市场细分分析： 通过真实的营销案例，展示如何使用 TABULATE 来分析不同客户群体的特征、购买行为以及满意度，从而指导营销策略的制定。 产品性能评估： 演示如何汇总和分析产品销售数据、客户反馈数据等，生成产品性能报告，识别表现优秀或存在问题的产品。 调查问卷分析： 展示如何对调查问卷的回答进行汇总和交叉分析，例如分析不同人口统计学特征的受访者对某个问题的看法差异。 财务报表生成： 介绍如何使用 PROC TABULATE 来生成简单的财务汇总报表，例如不同部门的成本、收入的汇总和分析。 与其他 SAS 过程的结合： 探讨如何将 PROC TABULATE 的输出与其他 SAS 过程（如 PROC PRINTTO、PROC REPORT、宏语言）结合使用，实现更复杂的数据处理和报告自动化流程。 本书的特色： 案例驱动： 每一项功能和概念都伴随实际的 SAS 代码示例，读者可以立即复制代码并运行，观察输出结果，从而加深理解。 由浅入深： 从最基础的语法到高级的定制技巧，循序渐进，确保不同水平的读者都能从中受益。 实用导向： 聚焦于数据分析的实际应用场景，帮助读者解决工作中遇到的真实问题。 代码清晰规范： 提供的 SAS 代码经过精心设计，易于阅读和理解，并遵循 SAS 编程的最佳实践。 深入讲解： 对于每一个选项和语句，都会详细解释其作用、参数以及使用注意事项，避免读者产生误解。 谁应该阅读本书？ SAS 初学者： 已经掌握 SAS 基础语法，希望学习如何利用 PROC TABULATE 进行数据汇总和报告。 SAS 中级用户： 希望深化对 PROC TABULATE 的理解，掌握更高级的功能和技巧，以生成更复杂、更具洞察力的报告。 数据分析师： 需要定期生成各类数据报告，希望提高报告的自动化程度和专业性。 统计学家： 在进行统计分析时，需要将分析结果以清晰、结构化的表格形式呈现。 研究人员： 需要对实验数据或调查数据进行汇总和分析，并以科学的报告形式展示。 任何需要从数据中提取洞察的 SAS 用户。 《PROC TABULATE by Example》 将不仅仅是一本书，它将成为您在 SAS 数据分析旅程中的得力助手。通过本书，您将能够自信地驾驭 PROC TABULATE，将原始数据转化为富有洞察力的报表，从而在您的工作中做出更明智、更具数据支持的决策。让我们一起，用 TABULATE 的力量，解锁数据的无限可能。

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这本书的装帧设计本身也传递了一种专业和严谨的气质，厚实而富有质感的纸张，即便是长时间的翻阅和在上面做标记，也不会显得疲惫。更重要的是，它的排版清晰度令人赞叹。代码块与解释性文字的间距、字体大小的选择，都经过了精心的考量，保证了视觉上的舒适性。我尤其欣赏它在处理大型数据集示例时所采取的策略——不是简单地罗列一长串代码，而是通过分步解析的方式，将一个宏大的目标拆解成若干个可操作的小任务。这种“化整为零”的教学法，极大地缓解了初学者面对庞大数据时产生的畏惧感。读完某一部分，你会有一种强烈的成就感，仿佛自己刚刚解决了一个棘手的谜题。它没有那种填鸭式的说教，而是通过不断地“引导你发现答案”，让你真正拥有了解决问题的内生动力。这种体验，远比单纯的知识灌输要深刻和持久得多。

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这本书的封面设计着实引人注目，色彩搭配大胆而富有冲击力，仿佛预示着一场思维的冒险即将展开。我最初被它吸引，是因为它那种直截了当的承诺感——“通过实例来呈现”，这对于一个在数据处理领域摸爬滚打多年，却总感觉理论知识与实际操作之间存在鸿沟的从业者来说，简直是久旱逢甘霖的诱惑。我期待它能像一位经验丰富的老导师，手持一把锋利的刻刀，将那些晦涩难懂的统计学概念，用最直观、最易于理解的案例一一雕琢出来。我希望翻开扉页，就能看到那些用最简洁明了的代码片段串联起来的流程图，每一个步骤都有清晰的注释，如同在迷雾中点亮了一盏盏路灯。那种阅读体验，应该是流畅而富有启发性的，让人在不知不觉中，就掌握了将原始数据转化为洞察力的核心技能。我特别关注那些关于数据清洗和预处理的章节，因为我知道，再精妙的分析模型，如果建立在“垃圾”数据之上，也只会得出“垃圾”的结果。这本书如果能在这方面提供一些巧妙的“窍门”或“捷径”，那无疑是无价之宝。我希望它不仅仅是教我“怎么做”，更能告诉我“为什么这么做”，背后的逻辑和统计学原理，能够被用最贴近生活、最易于消化的方式呈现出来。

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对我而言，这本书最核心的价值在于它成功地搭建了一座从理论到实践的坚固桥梁。过去我总觉得，那些教科书上的概念，比如“假设检验”或者“回归分析的稳健性”，总是停留在抽象的层面，难以在日常工作中落地。然而，这本书通过一系列精心设计的“情景再现”，将这些概念“实物化”了。例如，在讨论时间序列分析时，它并没有直接给出复杂的差分公式，而是通过一个关于季节性产品销售波动的案例，让你亲手操作，去体会不进行季节性调整会导致多么严重的偏差。这种“亲身体验错误”的过程，远比单纯阅读文字描述更能加深记忆和理解。此外，书中对于不同分析方法适用边界的讨论也相当到位，它没有盲目推崇某一种“万能钥匙”，而是强调“因地制宜”，根据数据的特性来选择最合适的工具，这体现了一种成熟的数据科学家的审慎态度。

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当我真正开始沉浸其中时，我发现这本书的叙事节奏把握得极佳，它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的数学公式，而是非常平缓地将读者引入一个虚拟的、但又无比贴近真实业务场景的“数据世界”。每一个章节似乎都是一个独立的小型项目，围绕一个具体的商业问题展开，比如市场份额的波动分析，或者用户行为模式的聚类识别。这种结构的好处在于，它极大地增强了学习的代入感和实用性。我喜欢作者在讲解复杂逻辑时，那种毫不拖泥带水、直击要害的写作风格。它仿佛不是在写一本技术手册，而是在进行一场精彩的辩论，每一步的推导都有理有据，让人心悦诚服。尤其是那些被巧妙地嵌入在代码块旁边的“旁注”和“陷阱提示”，简直是神来之笔。它们如同作者在耳边低语，提醒着我那些在实际工作中常常会忽略的微妙之处，那些可能导致整个分析功亏一篑的细节。这种细节的关注度，体现了作者深厚的实战经验，绝非纸上谈兵之辈所能企及。

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这本书的后记部分给我留下了极其深刻的印象。它没有以一个简单的“总结陈词”草草收场，反而提供了一个极具前瞻性的视角，引导读者思考未来的发展方向，以及如何将书中所学的工具和思维方式应用到尚未被充分探索的领域。这种鼓励独立思考、超越既有框架的姿态，使得这本书的价值超越了单纯的技术指南。它更像是一份邀请函，邀请读者加入到持续学习和创新的旅程中去。每当我在工作中遇到瓶颈，或者面对一个前所未有的数据挑战时，我都会不由自主地回想起书中的某个特定例子或某个关键的思考角度。可以说，这本书已经内化成了我解决问题的一个底层操作系统。它教会我的，不仅仅是操作的指令，更是一种面对复杂性时的从容和自信，这对于任何一个追求卓越的专业人士来说，都是最宝贵的财富。

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分类变量，统计变量

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