SAS Certification Prep Guide SAS Certification Prep Guide

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出版者:SAS Publishing
作者:SAS Publishing
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2009-09-02
价格:USD 129.00
装帧:Paperback
isbn号码:9781607640448
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
  • sas
  • SAS
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具体描述

深度解析:现代数据科学与商业智能前沿实践 本书聚焦于数据驱动决策的最新趋势、核心技术栈的深度应用,以及如何将复杂数据转化为可执行的商业洞察。它不是针对特定认证考试的复习材料,而是面向希望在数据科学领域取得突破性进展的专业人士、高级分析师和技术管理者的实战指南。 第一部分:数据生态系统的重塑与策略制定 第一章:数据战略的宏观构建与治理 本章深入探讨了在当前快速迭代的技术环境中,企业如何构建一套前瞻性的数据战略。我们首先分析了数据作为战略资产的内在价值,并详细阐述了从“数据收集者”向“数据驱动型组织”转型的关键阶段。讨论了数据治理框架的设计与实施,重点关注元数据管理、数据质量保证(DQA)的自动化流程,以及跨部门数据共享的合规性与安全策略。特别地,本章引入了“数据可信度指数(DTI)”的概念,提供了一种量化评估企业数据健康状况的实用工具。 第二章:现代数据架构的演进与选择 超越传统的数据仓库范式,本章全面考察了云原生数据架构(如Data Lakehouse架构)的优势与挑战。我们将细致对比Amazon S3、Azure Data Lake Storage Gen2、Google Cloud Storage等对象存储在成本、性能和生态系统集成方面的差异。重点讲解了流批一体化处理的需求,并剖析了Apache Kafka、Pulsar在构建实时数据管道中的核心作用。此外,本章还涵盖了数据网格(Data Mesh)的去中心化哲学,探讨其在大型跨职能组织中如何实现数据所有权和服务的解耦。 第三章:高效的数据摄取与 ETL/ELT 范式的革新 本章侧重于从源头捕获、清洗和加载数据的工程实践。我们不仅仅停留在工具的使用层面,而是深入探究了数据转换逻辑的设计原则——如何设计出健壮、可回溯且易于维护的数据流。详细介绍了增量加载(CDC, Change Data Capture)的复杂性处理,以及如何利用Airflow、Prefect或Dagster等编排工具实现复杂依赖关系的调度。对于ELT(Extract, Load, Transform)范式,本章提供了使用dbt(Data Build Tool)进行T层优化的最佳实践,包括宏(Macros)的编写、测试驱动开发(TDD)在数据建模中的应用。 第二部分:高级分析与模型部署的工程化 第四章:大数据处理框架的性能调优 本章聚焦于大规模并行处理(MPP)框架的底层机制与优化技巧。深入剖析了Apache Spark的执行模型,包括DAG调度、Shuffle操作的原理及其性能瓶颈。内容涵盖了内存管理(如Tungsten引擎)、数据倾斜(Data Skew)的诊断与修复策略,以及如何选择合适的数据格式(如Parquet、ORC)和压缩算法以最小化I/O操作。此外,还介绍了向量化执行和谓词下推(Predicate Pushdown)等高级优化技术在实际查询中的应用案例。 第五章:机器学习模型的生产化(MLOps 深度实践) 本章完全脱离模型理论,专注于将成熟的机器学习模型无缝集成到生产环境中。讨论了从Jupyter Notebook到生产代码的“最后一英里”问题。核心内容包括:模型版本控制(使用MLflow或DVC)、特征存储(Feature Stores)的构建与服务、模型部署模式(如蓝绿部署、金丝雀发布)的选择,以及实时监控流水线的设计。重点分析了模型漂移(Model Drift)和数据漂移(Data Drift)的自动化检测机制,并提供了模型再训练和回滚的自动化流程脚本示例。 第六章:非结构化数据处理与向量数据库 随着文本、图像和时间序列数据在业务中的比重增加,本章探讨了处理这些非结构化数据的关键技术。详细介绍了Transformer模型(如BERT、GPT系列)在信息抽取和语义搜索中的应用。更重要的是,本章介绍了向量数据库(如Pinecone, Milvus, Weaviate)的概念,解释了如何通过高维向量嵌入(Embeddings)实现语义相似性搜索,以及如何将检索增强生成(RAG)架构应用于企业知识库问答系统中,实现更精准的商业洞察提取。 第三部分:商业智能的未来形态与数据可视化 第七章:现代 BI 平台与叙事性分析 本章重新审视了商业智能(BI)的角色,强调其从报告生成器向决策支持平台的转变。对比了Tableau、Power BI、Looker等主流工具在数据连接性、计算能力和嵌入式分析方面的优劣。核心在于“数据叙事”(Data Storytelling):如何设计可视化界面,不仅展示“是什么”,更能清晰解释“为什么”和“怎么办”。内容包括认知负荷理论在仪表板设计中的应用,以及交互式过滤和下钻路径的最佳实践。 第八章:实时分析与边缘计算的融合 讨论了对毫秒级延迟分析需求的增长,以及OLAP(在线分析处理)引擎如何适应实时数据流。本章深入研究了ClickHouse、Apache Druid等专为实时分析设计的列式存储数据库的架构原理。探讨了将部分分析逻辑下沉到边缘设备或微服务层面的可行性,例如在物联网(IoT)场景中预先聚合数据,仅将关键事件传输至中心数据平台,以优化带宽和响应时间。 第九章:数据治理的道德、隐私与可解释性 数据分析能力的增强带来了更严格的伦理要求。本章探讨了在数据使用中必须遵循的全球性隐私法规(如GDPR, CCPA)的影响,以及如何通过差分隐私(Differential Privacy)技术在保护个体信息的同时仍能进行有价值的聚合分析。对于AI模型,本章强调了解释性人工智能(XAI)的重要性,介绍了SHAP值、LIME等工具在向业务用户解释复杂模型决策背后的逻辑机制,确保决策的透明度和问责制。 --- 目标读者: 资深数据工程师与架构师 寻求跨越认证阶段、迈向架构设计的高级分析师 技术决策者与数据产品经理 致力于在复杂数据项目中实现工程化落地的专业人士 本书的价值在于,它提供了从战略构思、架构选型、工程实现到最终业务交付的全生命周期视图,是数据科学专业人员在面对实际、高难度业务挑战时,不可或缺的参考手册。

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作为一名刚踏入数据科学领域的新手,SAS对我来说是一个全新的世界。在众多的备考资料中,《SAS Certification Prep Guide》以其清晰的讲解和实用的案例脱颖而出,成为了我学习SAS的最佳选择。这本书的语言风格非常平实易懂,即便是对于没有编程基础的我来说,也能够轻松理解。我特别喜欢它对SAS数据步(DATA Step)中变量处理的深入剖析。SAS数据步是SAS编程的核心,而变量的创建、转换和管理则是数据步的关键。这本书详细讲解了如何创建不同类型(数值型、字符型)的变量,如何使用 SUBSTR, LENGTH, SUBSTR 等函数来处理字符串,以及如何使用 INPUT 语句来读取复杂格式的数据。我尤其欣赏它对SAS格式(Formats)和信息(Informats)的讲解。通过理解和运用格式和信息,我能够更有效地读取和显示数据,并将其转化为更易于理解的形式。例如,它讲解了如何使用 DATE9. 格式来处理日期数据,如何使用 COMMA. 格式来处理带有逗号的数值数据。这些细节的处理,让我在数据预处理阶段就能够事半功倍。这本书不仅教会了我如何编写SAS代码,更教会了我如何“思考”SAS,如何用SAS的逻辑来解决实际问题。

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我在学习SAS时,最常遇到的挑战是如何有效地调试和优化我的SAS代码。这本《SAS Certification Prep Guide》在这方面提供了非常宝贵的指导。它不仅教授了SAS的基本语法和功能,更重要的是,它分享了许多实用的代码调试技巧和性能优化方法。我特别喜欢它对SAS错误处理(Error Handling)的讲解。书中详细列举了SAS程序中常见的错误类型,如语法错误、逻辑错误、数据错误等,并提供了有效的调试策略,例如如何利用 SAS 日志(SAS Log)来查找错误原因,如何使用 PUT 语句来输出中间变量的值,以及如何利用 SAS 调试器(SAS Debugger)来逐步执行代码。这些技巧让我能够更快地定位和解决程序中的问题,大大提高了我的开发效率。此外,它还分享了许多关于SAS代码性能优化的建议,例如如何选择更高效的 SAS 过程,如何避免不必要的循环和数据读取,以及如何利用 SAS 宏来提高代码的可读性和可维护性。通过学习这些优化技巧,我能够编写出更快速、更高效的SAS程序,这对于处理大规模数据集尤为重要。这本书让我不仅仅是学习如何编写SAS,更是学习如何成为一名更优秀的SAS开发者。

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我是一名即将面临SAS Base Programmer 认证考试的学习者,在选择备考书籍时,我曾经感到十分困惑,市面上充斥着各种各样的资料,但真正能够系统、深入讲解SAS知识的书籍却不多。幸运的是,我发现了这本《SAS Certification Prep Guide》。这本书不仅仅是一本简单的习题集,它更像是一位经验丰富的SAS专家,循序渐进地引导我掌握SAS编程的精髓。我尤其赞赏它在讲解SAS宏(Macro)方面的深度。宏在SAS编程中扮演着至关重要的角色,能够极大地提高代码的复用性和效率。这本书对宏的讲解,从最基础的宏变量、宏函数,到复杂的宏语句和宏过程,都进行了详尽的阐述,并且提供了大量能够帮助我理解和实践的例子。通过这些例子,我学会了如何编写宏来自动化重复性的数据处理任务,如何利用宏来动态生成SAS代码,这极大地提升了我的编程效率。此外,书中对SAS统计过程(PROCs)的讲解也让我受益匪浅。例如,它对 PROC ANOVA 的讲解,不仅解释了方差分析的基本原理,还深入剖析了不同类型的方差分析(单因素、双因素等)的SAS实现方式,以及如何解读其输出结果。这种理论与实践相结合的讲解方式,让我能够真正理解统计方法的内在逻辑,并能够灵活运用SAS进行统计分析。这本书让我对SAS的掌握程度有了质的飞跃。

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我是一位有一定SAS基础但希望系统化提升并考取SAS认证的学习者。在寻找能够深入挖掘SAS潜力的备考书籍时,《SAS Certification Prep Guide》给了我极大的惊喜。它不仅仅是罗列SAS函数和过程,而是深入讲解了SAS的底层逻辑和最佳实践。我尤其对书中关于SAS数据集结构(SAS Datasets Structure)的讲解印象深刻。它解释了SAS数据集是如何存储的,SAS库(Libraries)和成员(Members)的概念,以及SAS数据集的元数据(Metadata)。这种对底层机制的理解,帮助我更好地把握SAS数据的存储和访问方式,避免了许多潜在的错误。此外,这本书对SAS宏(Macro)的讲解,让我对宏的强大功能有了全新的认识。它详细讲解了如何利用宏来创建可重用的代码模块,如何使用宏变量和宏函数来控制代码的执行流程,以及如何通过宏来动态生成SAS代码。我通过学习这些内容,学会了如何编写宏来自动化生成复杂的报表,如何利用宏来适应不同的数据格式和业务需求。这种能够将SAS的灵活性发挥到极致的知识,对我而言是无价的。这本书让我不仅仅是学习SAS,更是学习如何“成为”一名优秀的SAS程序员。

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我是一名对数据分析充满热情但又缺乏系统SAS知识背景的职场人士。在朋友的推荐下,我入手了这本《SAS Certification Prep Guide》。坦白说,起初我对SAS认证考试的难度和所需投入的时间有些担忧,但这本书的出现彻底打消了我的顾虑。它以一种非常友好的方式,将SAS的复杂概念一一拆解,让我能够逐步消化吸收。我特别喜欢它对SAS图形(Graphs)和报表(Reports)的讲解。在实际工作中,清晰、直观的数据可视化和报告对于传达分析结果至关重要。这本书提供了关于如何使用 SAS/GRAPH 和 PROC REPORT 等工具创建各种专业图表和报告的详细指导,包括散点图、柱状图、折线图,以及如何定制图表的颜色、标签、标题等细节。通过学习这些内容,我不仅能够更好地呈现我的分析结果,还能够根据不同的受众需求,制作出更具说服力的报告。书中对 SAS 过程(PROCs)的覆盖面也非常广,我尤其对 PROC MEANS 和 PROC FREQ 的讲解印象深刻。它不仅介绍了这些过程的基本用法,还深入讲解了各种选项的含义及其对结果的影响,例如,在 PROC MEANS 中如何计算不同分位数,如何在 PROC FREQ 中进行卡方检验、Fisher精确检验等。这些细节的处理,让我能够更加精准地运用SAS进行数据探索和描述性统计分析。

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我曾尝试过其他一些SAS备考书籍,但总觉得内容过于零散,缺乏系统性。直到我接触到这本《SAS Certification Prep Guide》,我才真正找到了属于我的“圣经”。这本书最大的亮点在于其结构化和层层递进的学习路径。它从最基础的SAS环境介绍,到SAS数据集的操作,再到更高级的统计过程和编程技巧,每一步都衔接得非常自然。我尤其欣赏它在讲解SAS数据集管理方面的深度。SAS数据集是SAS编程的基础,而这本书对SAS数据集的创建、修改、合并、拆分等操作进行了详尽的介绍。例如,它详细讲解了如何使用 SET 语句和 MERGE 语句来合并数据集,如何使用 BY 语句来对数据集进行分组处理,以及如何使用 INFILE 语句从外部文件中读取数据。这些看似基础的操作,书中都提供了清晰的步骤和代码示例,让我能够反复练习,直到熟练掌握。另外,这本书对SAS的逻辑控制语句(如 IF-THEN-ELSE, DO 循环)的讲解也让我豁然开朗。在以前,我常常被复杂的逻辑判断弄得焦头烂额,但通过这本书的细致分解和逐步引导,我终于能够编写出逻辑清晰、执行效率高的SAS代码。这种对基础知识的扎实讲解,为我后续学习更高级的SAS功能打下了坚实的基础。

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我是一名对SAS认证考试的统计学部分感到尤为焦虑的学习者,因为我对统计学的理解一直比较薄弱。这本《SAS Certification Prep Guide》成为了我克服这一障碍的关键。它不仅深入浅出地讲解了SAS中的各种统计分析过程,更重要的是,它将这些统计方法与实际的SAS代码实现紧密结合。我特别欣赏它对假设检验(Hypothesis Testing)的系统讲解。书中详细介绍了各种假设检验的原理,如 t 检验、卡方检验、ANOVA 等,并提供了对应的SAS实现方式,包括如何设置检验的参数、如何解读检验结果以及如何进行事后多重比较。我通过这些内容,不仅能够理解统计学理论,更能够自信地在SAS中执行这些检验。另外,它对模型诊断(Model Diagnostics)的讲解也让我印象深刻。在建立统计模型后,进行有效的模型诊断是确保模型可靠性的关键。书中详细介绍了残差分析、异常值检测、共线性诊断等方法,并提供了相应的SAS代码来执行这些诊断。这些详细的指导,让我能够更准确地评估我的统计模型的质量,并做出更明智的建模决策。这本书让我对SAS统计分析的信心倍增。

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这本书的封面设计我非常喜欢,简洁大气,传递出一种专业而可靠的感觉,这对于我这种第一次接触SAS认证备考的人来说,无疑是一剂强心针。拿到书后,我迫不及待地翻阅,首先映入眼帘的是清晰的目录结构,将整个SAS认证考试的内容划分得井井有条,每一章都对应着一个具体的知识点或技能模块。这种条理清晰的编排方式,让我能够快速了解考试的全貌,并根据自己的实际情况制定学习计划。我尤其欣赏它在每个章节开头设置的“学习目标”,这就像一份详细的地图,指引着我学习的方向,确保我不会在浩瀚的SAS知识海洋中迷失。而且,书中对每一个SAS函数的介绍都非常详尽,不仅提供了函数的基本语法,还辅以多个实际应用的例子,让我能够深刻理解函数在不同场景下的用法。我特别喜欢它对 PROC SQL 的讲解,通过大量的案例分析,我才真正领悟到 SQL 在数据处理和分析中的强大威力。书中对数据步(DATA Step)的讲解也同样深入,我曾一度对复杂的循环和条件语句感到头疼,但通过这本书的细致讲解和清晰的代码示例,我终于能够融会 Utilisez 它们,自如地进行数据转换和清洗。总而言之,这本书在内容组织、知识呈现方式上都做得非常出色,是SAS备考路上的理想伙伴。

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我在实际工作中常常需要处理各种复杂的数据源,包括文本文件、Excel表格甚至数据库。这本《SAS Certification Prep Guide》为我提供了强大的工具来应对这些挑战。它对SAS数据导入(Data Import)的全面讲解,让我能够轻松地从各种外部数据源读取数据。我尤其赞赏它对 INFILE 语句的详细阐述,包括如何处理定界符文件(Delimiter Files)、固定宽度文件(Fixed-width Files),以及如何使用 INPUT 语句来解析复杂的数据结构。书中提供了大量实际案例,展示了如何从CSV文件、TXT文件读取数据,并将其转换为SAS数据集。此外,它对 SAS/ACCESS 模块的介绍也让我受益匪浅。通过 SAS/ACCESS,我学会了如何直接连接到各种数据库(如 Oracle, SQL Server)并从中读取数据,以及如何将SAS数据集导出到数据库中。这极大地简化了我与外部数据系统的交互过程,使我能够更高效地进行数据集成和分析。这本书让我看到了SAS在数据连接和集成方面的强大能力,为我打开了新的数据处理思路。

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我对SAS统计分析的掌握程度一直不够深入,尤其是在理解各种统计检验的原理和SAS实现方面。这本《SAS Certification Prep Guide》恰好填补了我在这方面的知识空白。它对SAS中各种统计分析过程(PROCs)的讲解,不仅提供了详细的语法和选项说明,更深入地探讨了这些过程背后的统计学原理。例如,它对 PROC REG 的讲解,不仅介绍了线性回归模型的建立和拟合,还深入讲解了残差分析、多重共线性诊断、模型选择准则等关键概念。我通过这些内容,能够更准确地判断模型的适用性,并选择最适合自己数据的回归模型。同样,它对 PROC GLM 的讲解,让我理解了方差分析和协方差分析的通用线性模型框架,能够处理更复杂的实验设计和分组变量。除了统计过程,书中对SAS数据管理(Data Management)的讲解也同样深入。我尤其欣赏它对SAS数据集合并(Merging SAS Datasets)的细致讲解。它详细介绍了如何使用 MERGE 语句,并重点强调了 BY 语句和 IN 变量在合并数据集中的作用,以及如何处理同名变量和不匹配的观测值。这些细节的处理,让我能够自信地处理各种复杂的数据合并场景,确保数据的一致性和准确性。

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