Data Analysis Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Peng, Chao-Ying Joanne

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 93.73

装帧:

isbn号码:9781412956741

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据分析
• 统计
• 数据挖掘
• 商业分析
• 编程
• 数据处理
• 统计建模
• SAS编程
• 数据可视化

《数据分析实用指南：洞察与实践》 在这个信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中提炼有价值的洞察，并将其转化为实际的业务决策，已成为各行各业的核心竞争力。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本面向所有渴望提升数据分析能力、希望在数据驱动的世界中脱颖而出的专业人士的实用指南。 本书将带领读者踏上一段系统而深入的数据探索之旅，从概念的厘清到工具的应用，再到策略的制定，全面构建一套扎实的数据分析知识体系。我们摒弃了晦涩难懂的理论推演，转而聚焦于那些能够直接应用于解决实际问题的分析方法和技巧。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在深入任何复杂的分析之前，建立清晰的理解和坚实的数据基础至关重要。本部分将首先阐述数据分析在现代商业环境中的核心价值，解释为何掌握数据分析技能不再是少数专家的专属，而是人人必备的通用能力。我们将探讨不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）及其特点，以及它们在不同业务场景中的应用潜力。 随后，我们将重点关注数据准备这一往往被忽视但极其关键的环节。数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、数据转换与标准化等过程，将通过一系列生动易懂的案例进行剖析。我们将学习如何识别数据质量问题，掌握各种实用技术来提升数据的一致性、准确性和完整性，确保后续分析的有效性和可靠性。此外，本部分还将介绍数据采样的基本原则和常用方法，帮助读者理解如何在保证分析效率的同时，也能获得具有代表性的结果。 第二部分：探索性数据分析（EDA）——发现隐藏的模式 数据分析的魅力很大程度上在于探索性数据分析（EDA）阶段，它是我们与数据进行第一次真正意义上的“对话”。本部分将深入讲解各种探索性数据分析的技术，帮助读者在可视化和统计方法的基础上，揭示数据中隐藏的模式、趋势和关联。 我们将从数据可视化的力量开始，介绍散点图、折线图、柱状图、箱线图、直方图等常用图表类型，并深入探讨如何选择最合适的图表来有效地传达数据信息。学习如何通过可视化识别潜在的变量关系、分布特征以及离群点，从而形成初步的分析假设。 紧接着，我们将转向统计学在EDA中的应用。描述性统计，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，将帮助我们量化数据的中心趋势和离散程度。相关性分析，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，将用于衡量变量之间的线性或单调关系。我们还将介绍一些非参数检验的基本概念，用于在不依赖数据分布假设的情况下比较不同组别。通过这些工具，读者将能够更深入地理解数据的内在结构，为后续的建模和推断奠定基础。 第三部分：核心分析技术——从描述到预测 在掌握了基础的理解和探索能力后，本部分将聚焦于一系列强大且广泛应用的分析技术，它们是构建洞察和做出预测的基石。 首先，我们将深入浅出地介绍回归分析，包括线性回归和逻辑回归。通过实际案例，讲解如何建立模型来预测连续变量（如销售额）或分类变量（如客户是否会流失）。我们将探讨模型拟合的度量（如R方、调整R方），以及如何解读模型系数，理解各预测变量的影响力。 接着，我们将探讨分类和聚类分析。分类技术，如决策树和随机森林，将帮助我们构建能够对新数据进行分类的模型，例如预测客户的购买意愿。聚类分析，如K-means算法，则用于将相似的数据点分组，发现数据中自然形成的群体，例如细分客户群体以进行差异化营销。 此外，本部分还将介绍时间序列分析的基本概念，用于理解和预测随时间变化的数据，如股票价格、天气模式等。我们将学习如何识别趋势、季节性以及周期性成分，并运用ARIMA等模型进行预测。 第四部分：高级分析与应用——挖掘深度价值 为了更进一步地从数据中挖掘深度价值，本部分将介绍一些更高级的分析技术，以及它们在不同领域的实际应用。 我们将探讨降维技术，如主成分分析（PCA），如何有效地减少数据的维度，从而简化模型、提高计算效率，同时尽可能保留原始数据的关键信息。 此外，文本分析和自然语言处理（NLP）的基础概念也将被引入，讲解如何从非结构化的文本数据中提取信息，例如情感分析、主题建模等，这在社交媒体分析、客户反馈分析等领域具有重要意义。 网络分析（Graph Analysis）作为一种新兴的强大工具，也将被初步介绍。它能够帮助我们理解实体之间的关系，发现关键节点和社区结构，在社交网络分析、欺诈检测等领域大放异彩。 第五部分：数据可视化与沟通——将洞察转化为行动 强大的分析能力如果不能有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。本部分将聚焦于数据可视化和沟通的艺术。我们将探讨如何设计富有叙事性的仪表板（Dashboard），以及如何制作清晰、简洁、引人入胜的图表来支持我们的分析结论。 更重要的是，我们将学习如何构建一个强有力的数据故事（Data Storytelling），将复杂的分析过程和结果以逻辑清晰、引人入胜的方式呈现给非技术背景的听众。我们将探讨如何根据不同的受众调整沟通策略，以及如何有效地回应质疑，从而推动数据驱动的决策。 本书特点： 实践导向： 强调理论与实践的结合，通过丰富的案例帮助读者理解和应用所学知识。 易于理解： 采用清晰的语言和直观的解释，避免不必要的专业术语。 循序渐进： 内容结构清晰，从基础概念到高级技术，逐步引导读者掌握数据分析的全貌。 通用性强： 所介绍的分析方法和原理不依赖于任何特定的软件工具，读者可以将其应用于各种分析平台。 注重沟通： 强调数据分析最终是为了驱动决策，因此特别关注如何有效地沟通分析结果。 无论您是希望提升工作效率的数据分析新手，还是寻求深化分析能力的数据专业人士，亦或是希望更好地理解和利用数据的业务决策者，《数据分析实用指南：洞察与实践》都将是您宝贵的参考书。它将赋能您从数据中发现隐藏的规律，做出更明智的决策，并在日益数据化的世界中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，老实说，缺乏真实感和时代感，仿佛是从上个世纪九十年代的案例库里挖出来的老古董。所有的“实战”练习都围绕着一些非常脱离实际业务场景的数据集展开，比如分析某个小型零售店过去一年的销售额，或者预测某几个固定人口区域的投票倾向。这对于我这种需要在金融风控、互联网用户行为分析等高复杂度、大规模数据集环境中工作的专业人士来说，毫无参考价值。书中所有的“解决方案”都显得过于理想化和简单化，没有涉及任何实际数据清洗中会遇到的脏乱差、缺失值处理的复杂策略，更没有提及如何处理非结构化数据或者如何应对数据偏差（Bias）的问题。我希望看到的是那些充满挑战、需要创造性思维来解决的真实世界难题的分析路径，而不是这些仿佛是教科书示例一样，步骤清晰、结果完美的数据故事。这本书的“实践”内容，更像是为初学者设计的“沙盘推演”，完全不接地气。

评分☆☆☆☆☆

我不得不吐槽一下这本书的理论阐述部分，那简直是一团乱麻，逻辑跳跃得比我昨晚的睡眠质量还差。作者似乎想把所有已知的统计学名词都塞进这本书里，从贝叶斯推断到时间序列分解，每章都像是在赶进度一样，匆匆忙忙地抛出一个概念，然后就直接跳到下一个毫不相关的技术点。缺乏一个贯穿始终的、清晰的叙事主线来引导读者。比如，当它讲到假设检验时，本该深入探讨如何选择合适的检验方法，以及背后的假设前提，但它却草草带过，紧接着就跑去讲如何用某个特定软件的菜单进行操作。这种“知其然不知其所以然”的讲解方式，对于一个真正想理解数据分析底层逻辑的人来说，是极其痛苦的。我读完一章后，脑子里留下的不是知识点的串联，而是一堆孤立的、漂浮着的术语，根本无法形成一个完整的知识框架去应对实际的工作挑战。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我最近刚啃完一本关于数据分析的书，但这本书的内容简直让我怀疑人生。我本来是冲着那些前沿的统计模型和复杂的机器学习算法去的，结果它里面花了大量的篇幅去讲解那些基础到令人发指的Excel操作，什么如何合并单元格、如何设置打印区域，这种内容真的有必要在一本“数据分析”的专业书籍里占据如此重要的位置吗？感觉作者是不是搞错了受众群体，这更像是一本写给刚接触电脑的办公室文员的入门指南，而不是面向有志于深入数据科学领域的人士的参考书。更别提书中对 R 语言或 Python 库的提及，简直是少得可怜，几乎可以忽略不计。这让我感觉自己好像在读一本过时的、完全脱离了当前行业主流技术栈的教材。我期待的是那些关于大数据处理框架、分布式计算模型的探讨，或者是对最新深度学习库的实战演练，结果呢？我学到的基本都是那些我五年前就已经掌握，并且现在基本用不上的“基本功”。这本书的深度完全没有达到我的预期，它更像是一本泛泛而谈的、缺乏核心竞争力的资料集合，实在让人提不起精神去细读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计简直是一场灾难，简直是对阅读体验的公然挑衅。厚重、僵硬的纸张手感，配上那种饱和度极低、灰蒙蒙的墨水印刷，让任何试图在图书馆或咖啡馆里阅读它的人都感到一种视觉上的疲劳。更要命的是，那些代码示例和图表，它们居然没有采用清晰的等宽字体来展示，而是混杂在正文的衬线字体中，导致我不得不反复眯着眼睛去分辨是代码的变量名还是普通的描述性文字。每次想对照代码运行结果时，那些图表的标注小得像蚊子腿一样，我甚至需要拿出放大镜才能勉强看清轴上的刻度数字。我无法理解，在如今设计资源如此丰富的时代，为什么还会有人出版这样一本在“视觉传达”上如此失败的著作。一本关于“分析”的书，如果连最基本的分析工具——清晰的图表和代码展示——都做不好，那它的说服力就直接打了折扣。这让我强烈怀疑出版方是否真正投入了足够的精力去审校和设计这本书的物理形态。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书的“教程”部分，它的错误率高到令人发指的程度，简直就是一本“反向学习指南”。我简直不敢相信，一本专业的参考书竟然充满了低级的输入错误和逻辑矛盾。有好几次，我严格按照书中的步骤在我的分析环境中尝试复现结果，结果不是报错，就是得出了一个与书中描述的截然不同的输出。更令人抓狂的是，当书中的代码示例出现问题时，作者的解释往往是避重就轻，或者干脆忽略不修正，直接在后面的章节继续使用这个有缺陷的代码块。这迫使我不得不花费大量时间去交叉验证，去搜索引擎上查找社区的讨论来确认究竟是我的理解有误，还是书本本身出了问题。对于一本严肃的分析工具书而言，准确性是生命线，而这本书的质量控制显然是彻底失灵了。我感觉我不是在学习分析方法，而是在进行一场无休止的“Debug 游戏”，严重浪费了我的宝贵时间。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆