具体描述
An All-in-One Resource for Using SAS and R to Carry out Common Tasks Provides a path between languages that is easier than reading complete documentation SAS and R: Data Management, Statistical Analysis, and Graphics presents an easy way to learn how to perform an analytical task in both SAS and R, without having to navigate through the extensive, idiosyncratic, and sometimes unwieldy software documentation. The book covers many common tasks, such as data management, descriptive summaries, inferential procedures, regression analysis, and the creation of graphics, along with more complex applications. Takes an innovative, easy-to-understand, dictionary-like approach Through the extensive indexing, cross-referencing, and worked examples in this text, users can directly find and implement the material they need. The book enables easier mobility between the two systems: SAS users can look up tasks in the SAS index and then find the associated R code while R users can benefit from the R index in a similar manner. Demonstrating the code in action and facilitating exploration, the authors present extensive example analyses that employ a single data set from the HELP study. They offer the data sets and code for download on the book's website.
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用户评价
这本书的编排结构非常巧妙，它不像那些枯燥的官方手册，而是以一种非常贴近实际业务场景的口吻来引导读者。我刚开始翻阅时，最吸引我的是它关于数据清洗和预处理部分的章节。在任何数据项目中，数据质量都是决定成败的关键，而R和SAS在这方面的处理哲学有着显著的差异。R倾向于使用管道操作（Piping）和函数式编程来实现数据的转换，灵活且富有表现力；而SAS则更侧重于DATA步的强大、高内存效率和标准化数据集（SAS Datasets）的管理。这本书没有采取简单的“A是什么，B是什么”的罗列方式，而是设计了多个“挑战”环节，要求读者思考：如果我需要处理一个包含缺失值、异常值且数据量庞大的数据集，如何分配任务给SAS进行高效的数据整理，再利用R进行深度挖掘？这种教学方式极大地锻炼了我的“工具选择与组合”的思维。特别是其中关于PROC SQL与R的`sqldf`包在处理大型数据集时的性能对比分析，让我对不同环境下的数据操作效率有了全新的认识。对于那些希望从单一工具使用者进阶到“数据架构师”层面的读者来说，这本书提供了宝贵的实践指导，远超出了简单的语法教学范畴。
评分作为一个从传统统计背景转入新兴互联网数据分析领域的学习者，我发现这本书在“现代数据科学工具链”的整合上做得非常到位。过去，SAS更多地被视为传统的企业级或金融/医药领域的标配，而R则在学术界和新兴科技公司中占据主导。这本书有效弥合了这种代沟。书中有一个章节专门讨论了如何使用SAS/CONNECT或外部接口，实现R脚本对SAS数据集的实时调用和操作，这在混合使用两种平台的企业环境中是刚需。我特别欣赏作者对于版本控制和代码共享的讨论。在R的世界里，包的管理和依赖性经常让人头疼；而在SAS环境中，宏变量的全局影响又常常导致代码难以维护。书中提供了一套将两种环境的代码结构化、模块化的最佳实践，比如如何在外包R函数时，确保它们能被SAS稳定调用，以及如何用SAS的流程控制来管理大型R分析任务的批处理。这种前瞻性的视角，让这本书不仅仅是关于“如何用”，更是关于“如何高效、可持续地用好”这两个强大工具。
评分这本书的内容简直是数据分析界的“通天塔”！我作为一个多年在金融行业摸爬滚打的老兵，深知数据驱动决策的重要性。市面上关于统计软件的书籍多如牛毛，但真正能将理论深度与实战应用完美结合的凤毛麟角。我最初接触的是R语言，那自由奔放的语法和海量的开源包让我爱不释手，尤其在处理复杂的时间序列模型和机器学习算法时，R简直是我的“瑞士军刀”。然而，当我转战到更侧重企业级应用和标准化报告生成的SAS环境时，最初的确有些水土不服。SAS的逻辑严谨性、流程的规范化，以及它在监管环境中的权威性，是R短期内难以匹敌的。这本书的出现，就像是架起了一座桥梁，它没有简单地停留在“哪个工具更好”的争论上，而是深入探讨了如何利用两者各自的优势，构建一个高效、稳健的数据处理与分析体系。书中对SAS宏编程（Macro Programming）的讲解极其细致，特别是如何用宏语言封装复杂的统计流程，这对于我这种需要定期生成大量标准化审计报告的专业人士来说，简直是如获至宝。同时，它并没有忽视R的强大，对于如何将R中训练好的模型无缝嵌入到SAS的工作流中进行了详尽的论述。读完后，我感觉自己像是拿到了一本“双语词典”，真正实现了工具的融会贯通，极大地提升了我的工作效率和报告的专业度。
评分坦白说，我是一个对统计学理论本身就有很高要求的读者，我买这本书的首要目的并不是学习基础的回归分析或方差分析的语法，而是想看看作者是如何处理那些需要高度定制化统计模型的场景。令人惊喜的是，这本书在探讨高级统计建模时，展现了超越一般工具书的学术深度。例如，在处理混合效应模型（Mixed Effects Models）或生存分析（Survival Analysis）时，SAS的`PROC MIXED`和R的`lme4`包各有千秋。书中不仅展示了如何正确设置模型参数，更重要的是，它详细对比了两个平台在处理模型收敛性、残差诊断以及报告输出格式上的细微差别。作者似乎非常理解，在学术论文或药物临床试验报告中，结果的可复现性和严谨的报告格式是至关重要的。书中关于如何利用SAS的ODS（Output Delivery System）来精细控制输出格式，并将其与R中生成的复杂图形（例如使用`ggplot2`创建的图形）进行整合，提供一份专业级的报告，这个技巧对我帮助巨大。这证明了作者并非仅仅是两个软件的“操作员”，更是深刻理解统计方法论的实践者。
评分我对技术书籍的评价往往很苛刻，因为我追求的是那种能让我感到“豁然开朗”的瞬间。这本书最大的价值在于它提供了一种“思维范式”的转变，而非单纯的语法速查手册。阅读过程中，我深切体会到，很多时候问题的解决并非是“非此即彼”的选择，而是“此加彼”的最优化策略。例如，在处理大规模数据ETL（抽取、转换、加载）任务时，利用SAS的高性能数据引擎处理初筛和清洗，再将清洗后的子集数据导出，由R进行复杂的非线性拟合和预测模型训练，这种工作流的构建，比我过去单独依赖其中一个工具的效率要高出数倍。书中对性能优化的讨论非常实在，它不回避资源限制问题，而是教会读者如何根据计算资源和任务复杂度来权衡使用SAS的进程管理能力和R的并行计算能力。最终，这本书给予我的信心是：我不再受限于任何单一平台的限制，我可以根据手头的具体问题，自信地调动最合适的资源和方法，这才是真正的数据分析师应有的素养。
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