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出版者:SAS Publishing

作者:Lora D. Delwiche

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2008-8-25

价格:USD 40.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781599947259

丛书系列:

图书标签:

• SAS
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现代数据科学的基石：Python数据分析与机器学习实战 导语： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察商业未来与推动科学进步的核心资产。本书并非专注于某一特定软件的工具手册，而是深入探讨如何运用当今数据科学领域最前沿、最通用的编程语言——Python，系统化地掌握从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到构建复杂机器学习模型并部署的全过程。我们旨在培养读者将原始数据转化为可执行洞察的能力，搭建起坚实的理论与实践桥梁。 第一部分：Python数据科学环境的搭建与基础精进 (The Foundation) 本部分将为读者构建一个稳固的Python数据科学工作环境，并回顾和深化那些在处理大规模数据集时至关重要的基础概念。 第一章：环境配置与Anaconda生态系统深度解析 我们将从零开始指导读者安装和配置Anaconda发行版，这是数据科学家的标准装备。内容涵盖Conda环境管理（创建、切换、导出环境），虚拟环境的隔离原则，以及Jupyter Notebook/JupyterLab的高效使用技巧，包括快捷键、魔法命令（如 `%timeit`, `%matplotlib inline`）的实际应用，确保工作流程的流畅与可复现性。 第二章：Python核心语法与面向对象编程（OOP）在数据处理中的体现 虽然读者可能具备一定的Python基础，但本书将重点强调那些对数据科学家至关重要的语言特性：列表推导式（List Comprehensions）与字典推导式的性能优化、生成器（Generators）在处理内存受限大数据集时的内存效率优势。随后，我们将探讨如何利用类和对象来封装复杂的数据处理流程和模型接口，提升代码的模块化和可维护性。 第三章：Numpy：高性能数值计算的底层引擎 Numpy数组（ndarray）是Python科学计算的基石。本章将超越基础的数组创建和索引，深入讲解向量化操作（Vectorization）的原理及其相对于传统Python循环的性能飞跃。我们将详细分析广播机制（Broadcasting Rules）的复杂案例，并介绍矩阵运算、线性代数操作（如特征值分解、奇异值分解SVD）在数据降维和特征工程中的实际应用。 第二部分：数据处理与探索性分析的艺术 (Manipulation and Exploration) 数据质量决定了模型上限。本部分将聚焦于Pandas库，将其视为处理结构化数据的瑞士军刀。 第四章：Pandas深度驾驭：数据结构与高效操作 本章详细剖析DataFrame和Series的核心机制。我们将重点讨论分块操作（Chunking）以应对超出内存容量的数据集。内容将覆盖复杂的多级索引（MultiIndex）的创建与操作，高效的数据筛选（使用`.loc`与`.iloc`的最佳实践），以及数据对齐（Data Alignment）的微妙之处。 第五章：数据清洗与预处理的实战策略 数据清洗是耗时但关键的一步。本章将系统性地处理现实世界数据中的“脏乱差”问题： 缺失值处理： 不仅限于简单的均值/中位数插补，还将探讨基于模型（如MICE多重插补）和时间序列特有的插补方法。 异常值检测： 介绍统计学方法（Z-Score, IQR）以及基于距离的方法（如Isolation Forest）在Pandas环境下的实现。 数据标准化与归一化： 讨论何时使用MinMaxScaler、StandardScaler或RobustScaler，并探讨对不同类型特征的影响。 第六章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 EDA的目的是“倾听数据本身”。本章将整合Matplotlib、Seaborn以及交互式可视化库Plotly/Bokeh。我们将教授如何通过视觉诊断数据分布、变量间关系、识别潜在的偏差（Bias）和噪声。重点分析： 分布可视化： 直方图、核密度估计（KDE）。 关系可视化： 散点图矩阵、热力图（Correlation Heatmaps）。 时间序列的初步探索： 季节性、趋势和周期性的分解可视化。 第三部分：机器学习核心算法与模型构建 (Machine Learning Mastery) 本部分是本书的核心，将带领读者从理论走向实践，掌握Scikit-learn生态系统。 第七章：特征工程：从原始数据到模型养料 特征工程是区分优秀数据科学家和普通分析师的关键。我们将探讨： 分类特征编码： One-Hot Encoding的局限性，以及Target Encoding、Feature Hashing的应用场景。 文本数据处理： 基础的Bag-of-Words（BoW）、TF-IDF向量化，以及如何利用NLTK和SpaCy进行初步的文本清洗。 特征选择： 过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如L1正则化）。 第八章：监督学习：回归与分类的基石 我们将深入剖析线性回归、逻辑回归的底层假设，并讨论正则化（L1/L2）在模型泛化中的作用。重点介绍决策树、随机森林（Random Forests）的工作原理，分析其对特征交互的捕捉能力，并对比梯度提升模型（如XGBoost/LightGBM）的性能优势与调参要点。 第九章：无监督学习与数据降维 本章专注于挖掘数据中未标记的结构： 聚类分析： 详述K-Means的局限性，并详细介绍DBSCAN在识别任意形状簇上的优势，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用。 降维技术： 深入理解主成分分析（PCA）的数学原理，以及在应用PCA前需要考虑的“方差解释率”指标。 第十章：模型评估、选择与超参数优化 一个好的模型需要被公正地评估。本章将详尽讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K-Fold, Stratified K-Fold, TimeSeriesSplit）。我们将超越准确率（Accuracy），重点分析针对不平衡数据集的评估指标（Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC）。最后，我们将介绍系统化的超参数调优方法，包括Grid Search、Randomized Search及其在Scikit-learn中的高效实现。 第四部分：高级主题与模型部署 (Advanced Topics and Deployment) 第十一章：时间序列分析的Python化实践 本章针对时间序列数据进行专门探讨。内容涵盖时间序列分解、平稳性检验（ADF Test），以及从ARIMA到更现代的Prophet模型的应用。重点讲解如何处理时间序列中的滞后特征（Lag Features）以适应传统机器学习模型。 第十二章：模型可解释性（XAI）与可复现性 在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型的决策至关重要。我们将引入LIME和SHAP值等工具，用于解释局部和全局的模型预测。同时，我们将讨论如何使用Joblib或Pickle序列化训练好的模型，并利用DVC（Data Version Control）或简单的文件夹结构来确保整个分析流程的完整可复现性。 结语：迈向生产环境 本书的最终目标是让读者能够自信地将数据科学项目从Jupyter Notebook迁移到实际应用环境中。通过掌握上述技能栈，读者将能够高效地处理复杂数据挑战，构建出性能可靠、可解释性强的预测模型。 目标读者： 具备基础编程知识，渴望系统学习Python数据科学全流程的分析师、工程师、研究人员及学生。

评分☆☆☆☆☆

I use this book to prepare for the SAS Advanced Certification exam. While this is really a great book as widely recommended, it has one drawback as a review material: it did not cover all the materials needed for the exam, but if you were using it for the S...  

评分☆☆☆☆☆

鉴于SAS built-in help file的臃肿程度（和matlab不可同日而语），开始用SAS就需要这样一本简洁明了易操作的小册子。一般一个礼拜可以从头到尾看完，能够对这个program有比较完整的了解。重点就看看data management，还有类似于macro的章节。等有了个大概就可以找一些sample pr...  

评分☆☆☆☆☆

鉴于SAS built-in help file的臃肿程度（和matlab不可同日而语），开始用SAS就需要这样一本简洁明了易操作的小册子。一般一个礼拜可以从头到尾看完，能够对这个program有比较完整的了解。重点就看看data management，还有类似于macro的章节。等有了个大概就可以找一些sample pr...  

评分☆☆☆☆☆

文笔不错 简单质朴...我的意思是跟chance 比起来就好多了. 虽然完全不想干的两本书. 解释问题清楚, 穿插一点小的笑话. 比如大家都知道的1960 1 1 到了NC去看望编写人员等等. 但是觉得对考试上把握的准确度不够, 也有命令函数没有解释 有些就是, 也可能小的智力低下的缘故, 感...  

评分☆☆☆☆☆

这本书名字叫做“小小SAS书”，实际上也不算薄了，内容不算非常详实，但是也基本够用，是比较好的入门教材。老实说，如果光看这本书，几乎无法运用SAS做任何有价值的操作。做描述统计、画图，其实SPSS就可以胜任了，后者可视化程度高得多，操作界面非常友好。 针对我自身的情况...

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 给我最大的感悟是，它教会了我如何“思考”数据。在这本书之前，我只是机械地按照别人的教程来写代码，对于数据的处理和分析，缺乏自己的理解和判断。但是，这本书通过大量的实例和深入的讲解，让我看到了数据背后所蕴含的逻辑和规律。作者在讲解 SAS 的 DATA 步时，不仅仅是介绍语法，而是深入探讨了 SAS 如何在内存中处理数据，以及如何通过一系列的逻辑操作来转换数据。这种对数据处理过程的清晰阐述，让我能够更好地理解数据是如何被一步步加工和生成的。例如，在讲解 IF-THEN-ELSE 语句时，作者通过一个生动的例子，让我理解了如何在不同的条件下对数据进行分组和标记。同样，在讲解循环语句（DO 循环）时，作者也让我看到了如何利用循环来自动化重复性的数据处理任务。这种对数据逻辑的深入理解，让我能够更有效地设计 SAS 程序，并且在遇到问题时，能够更快地找到解决方案。这本书让我明白，SAS 编程不仅仅是编写代码，更是一种逻辑思维的体现。它教会了我如何用严谨的逻辑来分析问题，如何用清晰的代码来表达思路，最终如何让数据为我所用，为我提供有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 就像一位经验丰富的引路人，它以一种非常平缓、易懂的方式，带我走进了 SAS 的世界。我记得刚开始学习 SAS 的时候，面对着陌生的界面和大量的代码，我感到非常沮丧。市面上很多教材要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。但是，这本书就不同了，它的结构非常清晰，从最基础的 SAS 环境介绍，到如何编写简单的 DATA 步来创建数据集，再到如何利用 PROC 语句进行数据统计和报表生成，每一个章节都像一座精心搭建的小台阶，让我能够一步步地向上攀登。作者在讲解每一个 SAS 过程时，都力求做到“知其然，更知其所以然”。例如，在介绍 PROC FREQ 的时候，不仅仅是展示了如何生成一个简单的频数表，还详细解释了卡方检验、Fisher 精确检验等统计方法的适用条件和结果解读，让我明白了这个频数表背后所蕴含的统计学意义。这种对统计学原理的融入，让我的学习不仅仅停留在技术的层面，更能理解其背后科学的支撑。这本书让我看到了 SAS 的强大之处，也让我重拾了学习的信心，它就像一位和蔼的长者，用最简单的话语，将最深刻的道理讲给我听，让我能够一步步地克服困难，最终掌握 SAS 的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书，**The Little SAS Book**，真的可以说是陪伴我度过 SAS 学习生涯最重要的一段旅程。当我第一次拿起它的时候，我还是一个对数据分析和统计软件一窍不通的“小白”，面对着 SAS 繁杂的代码和陌生的概念，我感到前所未有的压力。然而，从翻开第一页开始，我就被它温和而有条理的讲解方式所吸引。作者并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的专业术语，而是循序渐进，从最基础的 SAS 界面操作，到如何导入数据，如何进行基本的数据浏览和检查，每一个步骤都讲解得详详细细，配以生动的例子和清晰的截图，仿佛有一位耐心的导师在我身边手把手地教导。我记得有一次，我卡在一个数据合并的问题上，尝试了各种方法都不得其解，几乎要放弃的时候，我翻到了书中关于 merge 过程的章节。作者用一种非常直观的方式解释了 left join, right join, inner join 和 full join 的区别，并且提供了实际的代码示例，让我恍然大悟。我立刻按照书中的方法，一行一行地敲下代码，运行，然后看到我期待的结果，那一刻的成就感简直无法用言语来形容。这本书不仅教会了我如何使用 SAS，更重要的是，它让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，让我看到了数据背后隐藏的无限可能性。它就像一把钥匙，为我打开了通往数据世界的大门，让我不再对代码感到恐惧，而是充满了探索的勇气和热情。即使是现在，当我遇到一些复杂的问题时，我还是会习惯性地翻开它，因为这本书中蕴含的“SAS 哲学”和解决问题的思路，总是能给我新的启发。它不是一本速成的秘籍，而是一本值得反复研读的宝典，每一次重读，我都能从中发现新的理解和收获。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 真的让我感受到了“小”即是“美”。在浩瀚的数据分析工具和书籍海洋中，这本书以其精炼的篇幅，却浓缩了SAS编程和应用的核心精髓。它不像一些厚重的参考手册，让人望而却步，而是像一本贴心的小笔记本，随时可以翻阅，随时可以找到你需要的答案。作者在内容的选择上，也恰到好处地抓住了SAS最常用的功能。从数据导入导出、数据清洗、变量转换，到基本的描述性统计、交叉表分析、分组统计，再到简单的图表生成，几乎涵盖了一个初学者或普通数据分析师最常遇到的场景。我特别喜欢书中关于“宏”（MACRO）的讲解，很多其他的书籍可能会将宏作为一个非常高级的专题来讲解，让人觉得遥不可及。但是，这本书用一种非常友好的方式，从宏变量的定义和使用开始，逐步引导读者理解宏函数的强大功能，例如如何利用宏来自动化生成报表，或者如何利用宏来批量处理数据。这让我第一次感受到了宏的魅力，并且能够将它应用到我的实际工作中，极大地提高了我的工作效率。这本书让我明白，学习SAS并不需要一开始就掌握所有的知识，而是应该从最实用、最核心的部分入手，然后循序渐进，逐渐深入。

评分☆☆☆☆☆

这本书，**The Little SAS Book**，给我最大的惊喜在于它对“数据质量”的重视。在很多 SAS 入门教程中，我们往往会直接跳到如何进行统计分析，而忽略了数据本身可能存在的各种问题。然而，这本书却花了相当大的篇幅来讲解如何进行数据清洗和预处理。作者通过大量的实例，展示了如何识别和处理缺失值（如用均值、中位数填充，或者删除含有缺失值的记录），如何检测和修正异常值（如利用箱线图、散点图等可视化手段），以及如何进行数据格式的统一和标准化。我尤其欣赏作者在讲解如何识别和处理重复记录时所提供的方法，这对于保证数据的一致性和准确性至关重要。通过这本书的学习，我养成了在进行任何统计分析之前，都要先对数据进行全面的清洗和检查的习惯。这不仅让我避免了因为数据质量问题而导致的错误分析结果，也让我对数据的可靠性有了更高的信心。这本书让我认识到，数据质量是数据分析的基石，没有高质量的数据，任何高级的统计模型都将是空中楼阁。它教会了我如何像一位“数据侦探”一样，仔细地审视数据中的每一个细节，确保我所使用的每一条数据都是可靠的。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 给我最深刻的体验是，它真的“懂”读者。这本书的作者似乎非常了解初学者在学习 SAS 过程中会遇到的困难和迷茫。他没有一上来就抛出大量的技术细节，而是从最基础的概念开始，用一种非常温和、鼓励的方式来引导读者。我记得在介绍 SAS 的程序流程图时，作者用了一种非常形象的比喻，将 SAS 的程序运行过程类比成一条流水线，每个步骤都清晰可见，让我一下子就理解了 SAS 是如何解析和执行代码的。这种“化繁为简”的能力，是这本书最宝贵的地方之一。另外，作者在讲解一些相对复杂的统计过程时，例如 PROC REG（回归分析）或者 PROC ANOVA（方差分析），也总是会提前铺垫相关的统计学背景知识，让我能够理解这些过程的原理，而不是仅仅停留在“输入代码，得到结果”的层面。让我印象特别深刻的是，书中在介绍 PROC REG 的时候，不仅仅是讲解了如何输出回归系数和拟合优度，还详细解释了残差分析的重要性，以及如何通过残差图来判断模型的假设是否成立。这种对统计分析细节的关注，让我对 SAS 的应用有了更深刻的理解。总而言之，这本书就像一位经验丰富的导师，它知道在什么时候告诉你什么，用什么样的方式告诉你，让你在学习的过程中，感到轻松、自信，并且充满动力。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 给我最深刻的印象，莫过于它对于 SAS 编程逻辑的深入剖析。很多其他的 SAS 入门书籍，往往只停留在“如何写出这段代码”的层面，而这本书却更进一步，教会了我“为什么这样写”。作者在解释每一个 SAS 过程（如 PROC PRINT, PROC FREQ, PROC MEANS 等）时，不仅仅是展示了代码的语法，更重要的是讲解了这些过程背后的数据处理逻辑和统计思想。例如，在介绍 PROC FREQ 的时候，作者并没有仅仅停留在如何生成一个简单的频数表，而是详细解释了卡方检验、Fisher 精确检验等统计方法的适用条件和结果解读，让我明白了这个频数表背后所蕴含的统计学意义。更令我赞叹的是，作者在讲解数据转换和处理的章节，如 DATA 步中的 IF-THEN-ELSE 语句、DO 循环、SET 语句等，都充满了智慧。他通过精心设计的案例，将抽象的编程概念具象化，让我能够清晰地理解数据是如何一步步被清洗、转换和重塑的。我尤其喜欢书中关于变量管理的章节，作者对于如何创建、删除、重命名变量，以及如何处理缺失值和异常值，给出了非常实用和高效的方法。这些技巧看似简单，但却在实际的数据分析工作中为我节省了大量的时间和精力。这本书让我明白，SAS 编程不仅仅是机械地输入代码，更是一种对数据逻辑的思考和表达。它培养了我严谨的编程习惯，让我能够更有效地解决复杂的统计分析问题，也让我对数据分析的整个流程有了更系统、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我必须要说，**The Little SAS Book** 在我的 SAS 学习道路上扮演了“启蒙者”的角色。在此之前，我对 SAS 的了解仅限于一些零散的概念和听闻，感觉它是一个非常专业且难以掌握的工具。然而，这本书以其精炼的篇幅和清晰的结构，将 SAS 的核心功能一一展现，并且将学习路径设计得非常合理。从最基础的 SAS 环境介绍，到如何编写简单的 DATA 步来创建数据集，再到如何利用 PROC 语句进行数据统计和报表生成，每一个章节都像一座小小的灯塔，指引着我前进的方向。作者善于用“小步快跑”的方式，将复杂的概念分解成易于理解的小块，并且每完成一个小模块的学习，都会有相应的练习题，让我能够立刻巩固所学知识。我印象最深的是书中关于宏（MACRO）的讲解，在其他书中，宏往往被描述得非常高深莫测，让人望而却步。但是，在这本书中，作者用一种非常循序渐进的方式，从最简单的宏变量开始，一步步引导我理解宏函数的用法，以及如何利用宏来提高代码的复用性和效率。这让我感觉宏不再是遥不可及的神器，而是我手中的一个强大工具。这本书让我看到了 SAS 的强大之处，也让我重拾了学习的信心。它就像一位和蔼的长者，用最简单的话语，将最深刻的道理讲给我听，让我能够一步步地克服困难，最终掌握 SAS 的精髓。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 给我带来的，不仅仅是技术上的提升，更是一种思维方式的转变。在这本书之前，我总是习惯于用Excel来处理数据，虽然简单直观，但在面对大规模数据和复杂的统计任务时，显得力不从心。这本书让我看到了 SAS 在数据处理和统计分析上的强大能力，也让我认识到，编程不仅仅是编写代码，更是一种逻辑思维的体现。作者在讲解 SAS 的数据步骤（DATA step）时，深入浅出地解释了 SAS 如何在内存中处理数据，以及如何通过一系列的逻辑判断和操作来转换数据。这种对数据处理过程的清晰描述，让我能够更好地理解数据是如何被一步步加工和生成的。例如，在讲解 IF-THEN-ELSE 语句时，作者不仅仅是展示了语法，而是通过一个生动的例子，让我理解了如何在不同的条件下对数据进行分组和标记。同样，在讲解循环语句（DO 循环）时，作者也让我看到了如何利用循环来自动化重复性的数据处理任务。这种对数据逻辑的深入理解，让我能够更有效地设计 SAS 程序，并且在遇到问题时，能够更快地找到解决方案。这本书让我明白，SAS 编程是一种艺术，它需要我们用逻辑去构建，用严谨去打磨，最终才能创造出高效、准确的数据处理流程。

评分☆☆☆☆☆

**The Little SAS Book** 给我最直观的感受就是它的“实用性”。很多技术书籍往往会陷入理论的泥潭，让人觉得学到的东西离实际应用很远。但是，这本书的内容紧密结合实际的数据分析场景，从数据导入、清洗、转换，到基本的统计分析和结果呈现，每一个环节都包含了作者在实际工作中总结出的宝贵经验。我记得书中有一个关于处理日期和时间数据的章节，作者不仅介绍了 SAS 中日期和时间变量的存储方式，还详细讲解了如何进行日期和时间的计算，如何转换不同的日期格式，以及如何提取年、月、日、星期等信息。这对我来说简直是“雪中送炭”，因为在我的工作中，经常需要处理包含日期信息的数据，而之前我总是对此感到束手无策。这本书提供的解决方案，让我能够轻松地完成这些任务，极大地提高了我的工作效率。另外，书中关于图表生成的章节，也让我受益匪浅。作者讲解了如何使用 PROC SGPLOT, PROC GPLOT 等过程来创建各种类型的统计图表，并且提供了丰富的定制化选项，让我能够生成既美观又信息量丰富的图表。这不仅帮助我更好地展示分析结果，也让我能够更直观地理解数据之间的关系。这本书让我明白，学习 SAS 不仅仅是掌握代码，更重要的是学会如何利用 SAS 来解决实际问题，如何通过数据分析来发现有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

总算读完了，例子都自己在SAS里写了一遍，多年的拖延症治好了，我的红领巾更鲜艳了

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很好的SAS入门教程

评分☆☆☆☆☆

外国大牛写的书总是能让你不懂到小懂. 本国大牛的书总能让你从不懂到不懂,然后等你自己弄懂了之后再看才有 "哦,原来如此" 的感觉.

评分☆☆☆☆☆

刚上手的时候蛮有用的。不过后来就不够用了。

评分☆☆☆☆☆

总算读完了，例子都自己在SAS里写了一遍，多年的拖延症治好了，我的红领巾更鲜艳了