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isbn号码:9787109052192

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• SAS
• 数据分析
• 统计分析
• 编程
• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据处理
• 统计建模
• 机器学习
• R语言

《SAS及应用》是一本旨在帮助读者掌握SAS（Statistical Analysis System）这一强大统计分析软件的入门与进阶指南。本书内容详实，逻辑清晰，从SAS的基础操作出发，逐步深入到数据管理、统计分析、报表生成以及宏语言应用等多个核心领域。 第一部分：SAS基础入门 在SAS的学习旅程中，稳固的基础至关重要。本书的第一部分将带领您轻松跨入SAS的世界。首先，您将了解SAS软件的整体架构，包括其主要组件如Base SAS、SAS/STAT、SAS/GRAPH等，以及SAS数据集（SAS Dataset）的独特结构。我们将详细介绍SAS程序的书写规范，包括数据集的创建（如使用DATA步）、变量的定义、数据类型（数值型、字符型）、缺失值处理以及SAS语句的书写格式。 您将学习如何导入和导出各种格式的数据，例如CSV、Excel、DBF等，并掌握SAS数据步中常用的数据转换和处理技术，如变量的创建与修改（赋值、计算）、条件逻辑（IF-THEN-ELSE）、循环结构（DO循环）以及数据排序（PROC SORT）等。对SAS数据集的认识和基本操作的熟练掌握，是后续深入学习的关键。 第二部分：数据管理与预处理 真实世界的数据往往是杂乱无章的，有效的分析离不开精细的数据管理和预处理。本部分将聚焦于SAS强大的数据管理能力。您将学习如何进行复杂的数据合并与连接，包括内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL JOIN），以及如何使用MERGE语句处理基于多个数据集的合并。 此外，您还将掌握数据集的子集创建、变量选择与重命名，以及数据结构的转换，如使用TRANPOSE过程进行数据集的行列转换。缺失值和异常值的识别与处理是数据质量的关键，本书将详细介绍SAS中处理缺失值的方法，例如使用IMPUTE过程或在DATA步中进行逻辑判断填充，以及如何识别和处理异常数据点。数据校验与清洗过程的熟练运用，将为后续的统计建模奠定坚实的基础。 第三部分：统计分析核心 SAS在统计分析领域的强大功能是其核心竞争力之一。本部分将全面介绍SAS的各类统计分析过程（PROC）。您将首先接触描述性统计，学习如何使用PROC MEANS、PROC UNIVARIATE、PROC FREQ等过程计算均值、标准差、中位数、百分位数等描述性统计量，以及如何进行频率分析和交叉表分析。 接着，我们将深入到推断性统计。您将学习参数估计与假设检验，包括t检验、Z检验、卡方检验等，以及ANOVA（方差分析）在多组均值比较中的应用。回归分析是数据建模的重要手段，本书将详细阐述线性回归（PROC REG）、逻辑回归（PROC LOGISTIC）等常用回归模型的建立、诊断与解释，包括系数估计、拟合优度检验、残差分析等。 此外，您还将学习非参数统计方法，以及SAS在聚类分析、因子分析、判别分析等多元统计技术中的应用。每个统计过程的讲解都将包含其核心思想、SAS程序的编写、输出结果的解读以及实际案例分析，帮助您将理论知识与实践技能相结合。 第四部分：SAS图表与报表 数据可视化是传达分析结果的重要方式。本部分将指导您如何利用SAS创建高质量的统计图表和报告。您将学习使用PROC GPLOT、PROC GCHART、PROC SGPLOT等SAS过程绘制散点图、柱状图、饼图、箱线图等多种常用图表，并掌握图表的定制化设置，如标题、轴标签、颜色、图例等。 SAS的报表生成能力同样强大。您将学习如何使用PROC PRINT、PROC TABULATE、PROC REPORT等过程生成结构清晰、信息丰富的报表。特别是PROC REPORT，能够创建复杂的、多层次的表格式报告，极大地提升了数据呈现的专业性。本书将提供丰富的图表和报表模板，并指导您如何根据具体需求进行灵活调整。 第五部分：SAS宏语言与高级应用 对于重复性任务和复杂分析流程，SAS宏语言是提高效率的关键。本部分将系统介绍SAS宏语言的基础知识，包括宏变量的定义与使用、宏程序的编写与调用、条件逻辑在宏中的应用以及宏函数的创建。您将学会如何通过宏将复杂的SAS代码封装成可重用的模块，实现自动化分析。 此外，本书还将触及SAS的一些高级应用领域，例如时间序列分析、生存分析、空间数据分析等，并介绍SAS在数据挖掘和机器学习方面的一些基础工具和应用。通过学习SAS宏语言，您将能够更高效地解决复杂的数据分析问题，并为更高级的SAS编程打下坚实基础。 本书旨在通过理论与实践相结合的方式，帮助读者全面掌握SAS软件的功能，能够独立完成各类数据分析任务，并为进一步深入学习SAS的特定领域（如SAS Enterprise Miner、SAS Viya等）提供坚实的基础。无论您是统计学爱好者、数据分析师、科研人员还是需要在工作中处理大量数据的专业人士，都能从本书中受益，提升您的数据分析能力。

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最近阅读的这本关于面向对象设计模式的著作——《优雅代码的构建：设计模式实战演练》，给我的感觉是，它不是一本知识点的堆砌，而是一本充满智慧和生活哲理的编程哲学书。它的叙述方式非常富有文采，作者善于用类比和故事来阐述抽象的概念，比如在讲解工厂模式时，他会用一个汽车生产线的例子来贯穿始终，让“抽象工厂”和“具体产品”之间的关系变得清晰可见。这本书的重点在于“为什么”要使用某种模式，而不是“怎么”使用。它深入探讨了软件设计中的耦合与内聚问题，并展示了单例模式在不同场景下的“原罪”与“功绩”，引导读者批判性地看待每一种设计选择。我特别欣赏作者在介绍装饰者模式时，将其与我们日常生活中给礼物包装的行为进行对比，一下子就消除了我对这个模式在处理业务逻辑时的困惑。它强调了软件的演化性，即代码是活的，需要不断适应变化的需求。读完后，我不再是机械地套用“单例”、“观察者”这些名词，而是开始在实际的业务建模中，下意识地去寻找那些可以被设计模式优化掉的冗余和脆弱点。这本书的价值在于培养一种“设计感”，让写出来的代码不仅能跑，而且具有长久的生命力。

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我对《Python数据科学手册》这本书的印象极为深刻，它展现了一种极高屋建瓴的视角和严谨的学术态度。这本书的深度远远超出了我的预期，它不仅仅停留在工具的使用层面，而是深入探讨了背后的数学原理和算法逻辑。例如，在讲解线性回归模型时，作者没有仅仅展示`scikit-learn`库的调用方法，而是花了相当大的篇幅去回顾最小二乘法的推导过程，并讨论了模型假设的重要性及违反假设可能导致的后果。这种对基础理论的扎实把握，使得读者在面对复杂业务问题时，能够更有底气地选择合适的模型和评估指标。书中的内容组织非常逻辑化，从NumPy的向量化操作到Pandas的高级数据结构管理，再到Matplotlib和Seaborn在复杂多变量可视化上的应用，层层递进，逻辑链条清晰无比。我个人认为，这本书更适合有一定编程基础，希望从“会用”跨越到“精通”的读者。它像一位耐心的导师，在你每一步前进时，都要求你停下来，确保你对脚下的土地了解透彻。虽然某些章节的数学公式让我偶尔需要放慢速度反复研读，但最终获得的知识体系的完整性和深度，绝对是物超所值的投资。

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我最近涉猎了一本关于深度学习框架原理的书籍，暂且称之为《TensorFlow核心架构解析》。这本书的风格非常偏向底层和源码分析，对于那些满足于仅仅调用API的开发者来说，可能会感到有些吃力，但对于我这种追求“知其所以然”的深度学习研究者来说，简直是打开了新世界的大门。它没有过多地介绍最新的模型结构，而是将笔墨集中在了TensorFlow的计算图构建、Session运行机制以及梯度反向传播的实现细节上。作者对数据流图（Data Flow Graph）的剖析极其透彻，清楚地解释了为什么静态图在部署时具有性能优势，以及如何通过张量（Tensor）的生命周期来理解内存管理。读到关于优化器（Optimizer）实现的章节时，我才真正明白SGD、Adam等算法在代码层面是如何被精确映射和执行的。书中的插图虽然不多，但每一张都精准地指向了框架内部的关键组件，如Kernel、Device Placement等。这本书的阅读体验，更像是参与了一次对复杂软件工程项目的深度代码走查，需要投入大量的注意力和计算思维。它极大地提升了我对框架运行效率的理解，让我能够在设计实验时，更科学地配置计算资源，避免不必要的性能损耗。

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最近阅读的《SQL查询优化与性能调优实战》这本书，简直是数据库运维和后端开发人员的“救命稻草”。这本书的实用性强到让人惊叹，它几乎完全聚焦于解决生产环境中遇到的真实问题，完全摒弃了冗余的理论叙述。开篇就直奔主题，通过一系列经典的“慢查询”案例，比如笛卡尔积的隐藏风险、索引失效的常见陷阱，迅速抓住了读者的注意力。作者对于执行计划的解读细致入微，他教我们如何像数据库的“侦探”一样，通过`EXPLAIN`的输出来剖析查询的每一个步骤，识别瓶颈所在。我尤其欣赏其中关于索引设计的章节，它不仅仅是罗列了B树索引的原理，而是结合了数据分布、查询类型（点查、范围查、模糊匹配）来给出定制化的索引策略，甚至深入探讨了覆盖索引和索引合并的适用场景。书中对事务隔离级别和锁机制的讲解，也远比教材上抽象的描述来得生动和直观，因为它们都与死锁排查和高并发场景下的数据一致性问题紧密挂钩。读完这本书，我感觉自己对数据库的理解从一个“数据存储器”的层面，提升到了一个能够进行精细化“性能调校”的工程师层面。对于任何需要与海量数据打交道的技术人员来说，这本书是案头必备的参考手册，随手翻阅都能找到立竿见影的解决方案。

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最近刚看完一本关于数据分析的入门书籍，名叫《R语言实战指南》，这本书简直是为我这种刚接触统计学和数据处理的新手量身定做的。首先，它的语言风格极其亲和，不像很多技术书籍那样晦涩难懂，作者似乎很懂得如何把复杂的概念掰开揉碎了讲清楚。比如，在介绍数据清洗和预处理时，它没有直接堆砌复杂的函数名称，而是用了一个非常生动的例子——整理一个杂乱的客户信息表，一步步教读者如何识别缺失值、处理异常数据，并最终让数据变得“干净”可用。书中的代码示例非常详尽，每一步操作后都有清晰的输出结果展示，这对于初学者建立直观认识至关重要。我特别喜欢它穿插的“实战小贴士”栏目，里面总结了一些常见错误的规避方法和提高效率的小技巧，这些都是我在网上搜索资料时经常遇到的痛点。这本书的结构安排也很合理，从最基础的数据结构讲起，逐步过渡到数据可视化和简单的统计模型构建。读完这本书，我感觉自己不再是面对冰冷的代码无从下手，而是有了一个可靠的向导，带着我逐步探索R语言的强大功能。它真正做到了“授人以渔”，让我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”。强烈推荐给所有想快速上手R语言的朋友们。

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