Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute

作者:Ron Cody

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2008-5-13

价格:USD 39.95

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9781599946597

丛书系列:

图书标签:

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《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS, Second Edition》 精益求精的数据净化艺术 在数据分析的浩瀚海洋中，数据的质量如同船只的船体，直接决定了航行的稳定性和最终抵达的目的地。然而，现实中的数据往往充斥着不一致、缺失、错误和冗余，如同海面的礁石和暗流，稍有不慎便可能导致分析结果的偏差甚至失真。正是基于对这一痛点的深刻理解，《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS, Second Edition》 应运而生，它不是一本泛泛而谈的理论书籍，而是一本专为数据从业者打造的实战指南，旨在传授如何利用 SAS 强大的功能，系统性地、高效地净化数据，为后续的深度分析奠定坚实的基础。 本书的第二版，在保持原有精彩内容的基础上，融入了最新的 SAS 功能和更贴近实际应用场景的案例，使其在实用性和前瞻性方面更上一层楼。它以一种循序渐进的方式，引导读者从理解数据问题的根源入手，逐步掌握一套完整的、可复用的数据净化流程。 本书内容深度解析： 本书的核心在于其详尽而务实的数据净化方法论，它不会止步于简单的“删除”或“填充”指令，而是深入探讨每种数据问题的成因，并提供多种解决策略，让读者能够根据具体情况做出最优选择。 理解数据质量的重要性与挑战： 书籍的开篇，作者会深入阐述数据质量对商业决策、科学研究以及人工智能模型训练的决定性影响。同时，也会剖析数据质量不佳的常见原因，如数据录入错误、系统集成问题、采样偏差、传感器故障等，帮助读者建立对数据净化重要性的全面认识。 SAS 基础与数据导入： 在开始净化之前，扎实的 SAS 基础是必不可少的。本书会系统回顾 SAS 数据集（SAS datasets）的基本结构、SAS 语句（SAS statements）和过程（procedures）的常用语法，并详细讲解如何从各种常见的数据源（如 CSV、Excel、数据库等）高效导入数据到 SAS 环境中。对于初学者，这将是一个稳健的起点；对于有经验的用户，则是一次重要的知识梳理。 识别与处理缺失值 (Missing Values)： 缺失值是数据中最普遍的问题之一。本书将详细介绍如何识别不同类型的缺失值（如系统缺失、用户定义缺失），并提供多种处理策略，包括： 删除策略： 针对行缺失（listwise deletion）、列缺失（pairwise deletion）的适用场景和潜在风险。 填充策略： 简单填充： 使用均值、中位数、众数进行填充，并讨论其优缺点。 插值法： 运用线性插值、样条插值等方法，尤其适用于时间序列数据。 模型预测： 利用回归、分类等模型来预测缺失值，这是更高级但效果通常也更好的方法。 SAS 实现： 针对每种策略，都会提供具体的 SAS 代码示例，例如使用 `PROC MI` 进行多重插补，或利用 `ARRAY` 和 `DO` 循环实现自定义填充逻辑。 检测与纠正异常值 (Outliers)： 异常值可能源于测量误差、数据录入错误，也可能是真实但极端的观测。本书将教授读者多种检测方法，包括： 图形化检测： 箱线图 (Box plots)、散点图 (Scatter plots)、直方图 (Histograms)。 统计方法： Z-score、IQR (Interquartile Range) 方法、Grubbs' test。 SAS 实现： 利用 `PROC UNIVARIATE`、`PROC SGPLOT` 等过程实现可视化和统计检测。 纠正策略： 删除： 在确认是错误值时的处理。 截断 (Winsorizing)： 将超出一定阈值的值替换为该阈值。 转换： 如对数转换、平方根转换等，以减少异常值的影响。 模型调整： 在模型中使用对异常值不敏感的算法。 处理重复值 (Duplicate Records)： 重复记录会扭曲统计分析结果，本书将指导读者如何高效地识别和处理它们： 基于所有变量的重复： 使用 `PROC SORT NODUPKEY`。 基于部分关键变量的重复： 结合 `PROC SORT` 和 `DATA` 步的逻辑判断。 定义重复的标准： 讨论如何根据业务逻辑判断何为“重复”。 SAS 实现： 提供清晰的代码片段，展示如何筛选、保留或删除重复记录。 数据标准化与归一化 (Data Standardization and Normalization)： 在许多机器学习算法中，不同量纲的特征会影响模型性能。本书将介绍： 标准化 (Standardization)： 将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布（Z-score 标准化）。 归一化 (Normalization)： 将数据缩放到特定的范围，如 [0, 1] 或 [-1, 1]。 SAS 实现： 利用 `PROC STANDARD` 等过程实现这些转换。 数据类型转换与格式化 (Data Type Conversion and Formatting)： 确保数据类型正确（如数值、字符、日期）是数据清洗的基础。本书将涵盖： 数值与字符的相互转换： `INPUT` 和 `PUT` 函数。 日期和时间数据处理： SAS 日期值的概念，`MDY`、`DATEPART`、`TIMEPART` 等函数，以及 `DATETIME` 格式的运用。 数值格式的统一： 如保留小数点位数、千位分隔符等，使用 `FORMAT` 语句。 字符串处理与文本数据净化： 文本数据同样是数据清洗的重点，本书将深入探讨： 大小写转换： `UPCASE`、`LOWCASE` 函数。 空白字符处理： `TRIM`、`LEFT`、`RIGHT` 函数。 查找与替换： `SUBSTR`、`SCAN`、`INDEX`、`SUBSTRING`、`REPLACE` 函数。 正则表达式在文本清洗中的应用。 SAS 实现： 提供大量实用代码，解决拼写错误、不一致的表达等问题。 合并与连接数据集 (Merging and Concatenating Datasets)： 在实际工作中，数据往往分散在多个表中，本书将教授如何有效合并： `MERGE` 语句： 基于一个或多个键（key）将数据集横向合并，详细讲解 `IN=` 选项的应用。 `PROC APPEND`： 将一个数据集纵向附加到另一个数据集的末尾。 `PROC SQL` 中的 `JOIN` 操作： 提供 SQL 语言的视角来处理数据集合并。 数据验证与质量检查 (Data Validation and Quality Checks)： 数据清洗并非一劳永逸，持续的验证是保障数据质量的关键。本书将介绍： 逻辑检查： 例如，年龄不能为负数，开始日期不能晚于结束日期。 一致性检查： 检查不同字段之间的逻辑关系是否一致。 范围检查： 确保数值在合理范围内。 SAS 实现： 利用 `IF-THEN/ELSE` 语句、`ASSERT` 语句、`PROC COMPARE` 等工具进行数据验证。 创建和使用宏 (Macros)： 对于重复性的数据清洗任务，SAS 宏可以极大地提高效率。本书将引导读者了解宏的基本概念，并展示如何利用宏来自动化数据清洗流程，实现代码的复用和模块化。 案例研究与最佳实践： 书籍的价值不仅在于方法的介绍，更在于其丰富的实战案例。通过分析不同行业（如金融、医疗、营销）中真实的数据问题，读者可以学习如何将所学的技术灵活应用于各种复杂场景。作者还会分享数据科学领域多年积累的最佳实践，帮助读者形成规范、高效的数据处理习惯。 本书的目标读者： 数据分析师、数据科学家： 需要处理来自各种来源、质量参差不齐的数据，并为后续的建模和分析打下坚实基础。 SAS 程序员： 希望提升数据处理技能，掌握更高级、更高效的 SAS 数据净化技术。 商业智能 (BI) 专业人士： 需要确保报表和仪表板的数据准确性和可靠性。 任何从事数据相关工作，并希望提升数据质量以获得更准确洞察的从业者。 《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS, Second Edition》 是一本不可或缺的参考书，它将帮助您自信地应对数据中的各种挑战，将杂乱无章的数据转化为清晰、可靠、可信赖的资产，从而在数据驱动的时代取得更大的成功。

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这本书在介绍SAS宏编程（Macro Programming）的应用时，展现出了一种深入浅出的教学思路，这一点我非常欣赏。作者并没有停留在基础的宏变量和宏调用层面，而是迅速将读者引导至如何利用宏来创建可重用、参数化的数据清理流程。我特别喜欢它对于“动态生成SQL语句”的讲解，这个技巧在处理批量数据源或需要根据特定日期范围自动调整查询的场景中简直是救命稻草。书中提供的案例都是基于真实的、略显“脏乱差”的数据集，而不是那些过于理想化的示例数据，这使得我们能够真实地感受到在实际工作中会遇到的那些棘手问题，比如编码不一致性、缺失值模式的复杂性等等。我甚至尝试着将书中的一个宏框架应用到了我目前负责的一个项目上，通过细微的修改，它极大地简化了我们过去需要手工编写大量重复代码的工作。这种实战性远远超出了我预期的“二手修订版”的水平，它更像是一份资深数据专家给出的实战手册。

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对于数据标准化和格式统一这部分内容的讲解，我感觉略显保守，或者说，可能未能充分跟上当前数据科学领域的发展步伐。当然，对于传统的SAS用户来说，使用`PROC FORMAT`和各种字符函数（如`COMPRESS`、`SUBSTR`）来处理格式化问题是非常稳健的解决方案。然而，当面对来自不同API或Web抓取的数据时，经常需要处理更复杂的Unicode字符集问题，或者进行更细粒度的正则表达式替换。书中对于使用`PRXCHANGE`函数的深入应用似乎笔墨不多，这使得在处理那些非标准分隔符或嵌套结构的数据清洗时，我还是得转向其他资源寻求更现代化的处理方法。虽然经典的方法永远不会过时，但如果能增加一些章节专门探讨如何利用SAS的最新功能（比如更强大的字符串处理能力）来应对“Web 2.0时代”的数据挑战，这本书的价值会更上一层楼，更能满足那些需要处理海量非结构化文本数据用户的需求。

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这本书的排版和装帧真是令人耳目一新，比起市面上那些沉闷的教科书，它在视觉上就更具吸引力。拿到手的时候，首先注意到的是封面设计，那种现代感和专业性完美地融合在一起，让人对里面的内容充满了期待。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，即便是涉及大量代码和输出结果的部分，阅读起来也不会感到吃力。不过，我个人在阅读过程中发现，虽然整体设计很棒，但在某些章节中，图表的密度似乎有点过高了。我理解数据清理过程中必然需要大量的图示来辅助理解，但有时会感觉信息量瞬间激增，需要花费额外的时间去梳理。特别是关于异常值检测那一块，涉及到好几种不同的可视化方法，如果能对每种方法的适用场景和局限性做更细致的区分和标注，可能会对初学者更加友好。总的来说，这本书在视觉传达和物理呈现上确实下足了功夫，为学习过程提供了非常舒适的阅读体验，这在技术书籍中是难能可贵的加分项。

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阅读体验上，我发现这本书的组织结构非常严谨，逻辑链条清晰可见，从最初的数据探查（Profiling）到最终的验证（Validation），每一步都有明确的目的和可量化的标准。特别是作者在定义“干净数据”时所阐述的理念，非常具有启发性。他强调数据清理不仅仅是“运行一个程序让数据变整洁”，而是一个需要业务理解和质量保证思维支撑的过程。在讨论缺失值插补策略时，书中详细对比了均值/中位数插补与更复杂的基于模型（如回归预测）插补的优劣，并且清晰地指出了每种方法可能引入的偏差。我特别赞赏作者在代码注释中加入的“业务假设”部分，这让读者在复制粘贴代码时，能更好地理解这些操作背后的业务含义，而不是机械地执行命令。这种对业务敏感度的培养，对于初入数据领域的人来说，是比单纯掌握SAS语法更有价值的收获。

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坦白说，这本书对于SAS新手可能并不算是一本轻松的入门读物，它更像是为那些已经具备一定SAS基础，但苦于无法系统化地构建健壮、可维护的数据清理流程的专业人士准备的。如果你对SAS完全陌生，第一次接触`DATA STEP`的循环和条件语句可能就会感到吃力。本书的重点显然是“Techniques”（技巧和方法论），而不是“Introduction to SAS Language”（SAS语言介绍）。因此，对于数据清洗经验丰富的用户来说，这本书是绝佳的“知识库查漏补缺”工具，可以帮助你审视和优化现有流程中的盲点。但对于纯粹的新手，我建议最好是能同时参考一本基础的SAS编程指南。尽管如此，书中对于数据质量维度（准确性、完整性、一致性等）的详尽拆解，以及如何使用SAS工具来量化这些维度，确实提供了一个极佳的专业框架，使人能从更宏观、更系统的角度去规划数据治理工作。

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非常实用的数据清洗手册。实用性很强，比较精炼，非常推荐。

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超棒

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