Learning SAS in the Computer Lab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wadsworth Publishing Co Inc; Book&Disk edition

作者:Elliott, Rebecca J./ Morrell, Christopher H.

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:1994

价格:£50.68

装帧:

isbn号码:9780495559689

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 统计学
• SAS
• 数据分析
• 统计
• 编程
• 计算机实验室
• 学习
• 入门
• 软件
• 数据处理
• 教育

探索数据分析的奥秘：SAS 实践指南 《Learning SAS in the Computer Lab》 并非一本泛泛而谈的理论书籍，它致力于为您打造一个坚实的数据分析实践基础。本书将带您走进一个动手实践的探索之旅，让您在真实的数据环境中，逐步掌握 SAS 强大的数据处理、管理和分析能力。 核心目标： 本书的核心目标是培养您独立进行数据分析的能力，而不仅仅是理解概念。我们相信，通过在计算机实验室中亲自动手操作，您才能真正理解 SAS 的强大之处，并将其应用于实际问题。因此，本书将强调以下几个关键方面： 理论与实践的深度融合： 我们不会简单罗列 SAS 的语法和功能，而是将其置于真实的数据分析流程中进行讲解。您将学习如何构建有效的 SAS 程序，解决实际工作中遇到的数据挑战。 循序渐进的学习路径： 无论您是 SAS 新手，还是希望提升现有技能的用户，本书都将提供一个清晰的学习路径。我们将从基础的数据输入、输出和转换开始，逐步深入到更复杂的统计分析和数据可视化技术。 案例驱动的学习方法： 本书将通过一系列精心设计的真实世界案例，帮助您理解 SAS 在不同领域（如市场营销、金融、生物统计、社会科学等）的应用。您将有机会处理不同类型的数据，并应用相应的 SAS 程序来获得有价值的洞察。 强调问题解决能力： 学习 SAS 的最终目的是解决问题。本书将引导您思考如何将数据分析应用于具体场景，并利用 SAS 工具找到解决方案。您将学会如何定义问题、收集和清洗数据、选择合适的分析方法，并清晰地解释分析结果。 内容概览： 本书将涵盖 SAS 数据分析的各个核心模块，并以实践操作为导向： 第一部分：SAS 基础与数据处理 SAS 环境入门： 熟悉 SAS 软件的界面、SAS 语句的基本结构以及 SAS 程序的运行流程。您将学会如何打开、编辑和运行 SAS 代码。 数据输入与输出： 掌握多种数据输入方法，包括直接在 SAS 代码中创建数据集、从外部文件（如 CSV、Excel）导入数据，以及利用 PROC IMPORT 等过程。同时，学习如何将 SAS 数据集输出为各种格式，方便后续共享和使用。 数据管理与转换： 这是数据分析的基石。您将学习如何进行数据筛选、排序、合并（合并、连接）、重塑（转置），以及创建新的变量、处理缺失值、进行变量类型转换等。我们将深入讲解 DATA 步骤的强大功能，以及各种内置函数的应用。 SAS 宏（Macro）基础： 了解宏的基本概念，学习如何创建简单的宏来提高代码的复用性和效率。这将帮助您自动化重复性的任务。 第二部分：SAS 数据探索与统计分析 描述性统计分析： 利用 PROC MEANS、PROC FREQ、PROC UNIVARIATE 等过程，对数据进行全面的描述性统计分析，包括计算均值、中位数、方差、标准差、频率分布、百分位数等。您将学习如何生成表格和图表来直观展示数据特征。 数据可视化： 学习使用 PROC SGPLOT、PROC GPLOT、PROC CHART 等过程创建各种统计图表，如散点图、直方图、条形图、饼图、箱线图等。清晰的可视化是理解数据和传达结果的关键。 推断性统计分析初步： 介绍基本的统计推断概念，如假设检验和置信区间。您将学习如何使用 SAS 进行 t 检验、卡方检验等常用检验。 方差分析 (ANOVA)： 学习如何使用 PROC GLM 进行单因素和多因素方差分析，探索不同组别之间是否存在显著差异。 回归分析： 深入学习线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。您将掌握如何使用 PROC REG 进行模型拟合、系数估计、模型诊断以及结果解读。 第三部分：高级 SAS 应用与实践 分类数据分析： 学习如何处理和分析分类数据，包括使用 PROC FREQ 进行列联表分析，以及 Chi-square 检验的应用。 SAS 过程（PROC）深度探索： 除了前面介绍的常用过程，您还将接触到更多实用的 SAS 过程，例如用于数据排序的 PROC SORT、用于数据合并的 PROC APPEND、用于数据汇总的 PROC TABULATE 等。 SAS SQL 语言： 学习如何利用 SAS 提供的 SQL 接口来查询和操作 SAS 数据集，这是一种强大且高效的数据提取和转换方式。 数据清洗与预处理实战： 针对真实数据中常见的“脏数据”问题，本书将提供一系列实用技巧和 SAS 代码，帮助您有效地进行数据清洗、异常值检测和处理、数据标准化等。 SAS 编程实践挑战： 提供一系列具有挑战性的编程任务，鼓励您将所学知识融会贯通，独立解决更复杂的数据分析问题。 本书特色： “动手即学”的理念： 每章都配有大量的 SAS 代码示例，鼓励您立即在自己的计算机上运行和修改。 详尽的代码注释： 代码示例都附有清晰的注释，解释了每一步操作的目的和逻辑。 学习练习题： 每章末尾都提供不同难度的练习题，帮助您巩固所学知识，检验学习效果。 常见问题解答： 针对学习过程中可能遇到的常见问题，本书提供了解决方案和提示。 资源链接： 提供指向 SAS 官方文档、在线社区等有价值的学习资源的链接，方便您进一步深入学习。 适用人群： 数据分析初学者： 希望系统学习 SAS 数据分析工具的学生和职业人士。 科研人员： 需要利用 SAS 进行数据处理和统计分析的研究工作者。 市场营销、金融、医疗等领域从业者： 希望利用数据驱动决策，提升工作效率的专业人士。 希望提升 SAS 实践能力的 SAS 用户： 已经掌握 SAS 基础，但希望深入了解更高级功能和应用的用户。 《Learning SAS in the Computer Lab》将是您踏入数据科学领域，开启数据探索之旅的得力助手。通过大量的实践操作和案例分析，您将不仅掌握 SAS 的强大功能，更能培养出解决实际数据问题的分析思维。现在就开始您的 SAS 学习之旅吧！

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这本书简直是为那些和我一样，对数据分析这个领域充满好奇，但又常常被那些厚重的理论吓退的人量身定做的“救星”。我记得我刚接触数据分析的时候，面对满屏幕的SAS代码，感觉就像在看外星语，完全摸不着头脑。这本书的厉害之处就在于，它完全抛弃了那种高高在上、故作深奥的学术腔调，而是采取了一种极其接地气、手把手的教学方式。它仿佛不是一本教材，而是一位经验丰富、耐心十足的导师，坐在你的旁边，一步一步引导你完成每一个操作。书里的案例设计得非常巧妙，都不是那种枯燥无味的教科书式范例，而是贴近实际工作场景的——比如如何处理市场调研数据，如何进行客户行为分析。每一步的解释都清晰到令人发指，连那些看似微不足道的小细节，比如代码中一个分号的位置，或者一个变量命名的小技巧，作者都没有放过。这种对细节的极致关注，对于新手来说，简直是定心丸。它让我明白，编程不是魔法，而是可以通过学习和练习掌握的技能。读完前几章，我竟然真的开始享受在电脑前敲击代码的感觉了，那种看着数据在我的指令下被整理、被分析，最终呈现出清晰洞察的过程，带来的成就感是无与伦比的。这绝不是那种读完就忘的速成读物，它真正教会了我“思考”如何使用SAS工具，而非仅仅是“复制粘贴”代码。

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阅读体验方面，这本书的排版和插图设计绝对是业界良心之作。作为一个需要长时间对着屏幕学习的人来说，清晰的视觉引导至关重要。这本书的字体选择和行距设置，长时间阅读下来眼睛一点都不累，这对于深度学习来说是个巨大的加分项。更重要的是，它的代码示例和输出结果的截图非常高清且标注清晰。很多技术书籍的截图模糊不清，导致你根本看不清关键的参数设置。但这本书不一样，每一个关键代码块都被单独拎出来，用不同的颜色或背景突出显示，让你一眼就能抓住重点。我记得有一次在学习宏变量（Macro Variables）的时候，我总是在局部和全局作用域上犯混淆，书里专门用了一个双栏对比的图示，形象地展示了变量的生命周期和可见范围，一下子就茅塞顿开。这种对“视觉学习者”的友好度，体现了作者在内容组织上的匠心独运。它让学习过程从一种煎熬，变成了一种赏心悦目的探索之旅。

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这本书最大的价值，在我看来，在于它构建了一个非常稳固的“基础框架”，这个框架坚实到足以支撑未来所有的进阶学习。很多人学习SAS，往往停留在只会跑现成的PROC步骤的层面，一旦需要进行数据预处理、复杂的合并、或者需要自定义报表时，就立马抓瞎了。这本书从最基础的数据步（DATA Step）开始，就强调了变量的类型、流程控制、以及如何高效地管理数据集。作者似乎深谙“万丈高楼平地起”的道理，对基础的扎实程度有着近乎苛刻的要求。我尤其喜欢它在讲解数据合并与排序时的章节，那些关于MERGE语句和SET语句的微妙区别，以及如何处理不同数据集的键值匹配，讲解得逻辑清晰，层层递进。读完那几章，我才真正理解了数据管理的核心要义。这不仅仅是教你怎么写代码，更是在培养你“数据工程师”的思维模式——如何确保你输入的数据是干净、一致且结构合理的。这种思维的转变，比掌握几个特定的命令要宝贵得多。可以说，这本书为我未来处理大型、复杂数据集打下了无法撼动的基石。

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说实话，我挑这本书的时候其实是抱着将信将疑的态度，毕竟市面上关于SAS的书籍多如牛毛，很多都是冷冰冰的官方手册的翻版，读起来味同嚼蜡。但这本书的叙事节奏感简直绝了。它不像传统教材那样先给你一堆抽象的概念，让你在迷雾中摸索，而是直接把你拉进一个虚拟的“电脑实验室”场景里。作者高明的地方在于，他总能在你快要感到挫败的时候，适时地抛出一个“啊哈！”的时刻。我特别欣赏它在介绍复杂统计模型（比如回归分析）时的处理方式。不是堆砌那些令人头疼的数学公式，而是通过直观的图形化解释和实际数据的对比，让你领悟到这个模型“到底在做什么”，而不是“它是什么”。这种以应用为导向的结构，极大地提高了我的学习效率。我发现自己不再是被动地接受知识，而是主动地去探索数据背后的故事。而且，书中对常见错误的处理方法也极其详尽，当你运行代码报错时，翻开这本书，往往能立刻找到那个让人拍大腿的“陷阱”在哪里。这让我在独立练习时，极大地减少了卡壳和放弃的冲动。它成功地将一个严肃的统计软件，变成了一个可以与之互动的、充满乐趣的工具。

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这本书最让我惊喜的是，它并没有将“计算机实验室”的场景仅仅局限于单机操作，而是巧妙地引入了团队协作和结果展示的概念。在后续的章节中，作者开始探讨如何使用SAS输出高质量的报告和图形，这对于我们这些需要向非技术背景的同事或管理层汇报工作的专业人士来说，简直是雪中送炭。它教的不是那些花里胡哨的默认图形，而是如何利用PROC SGPLOT等工具，定制出专业、美观且信息密度高的统计图表。比如，如何精确调整坐标轴的标签，如何设置颜色梯度来突出关键趋势，这些细节在职场中是决定你的报告是否“拿得出手”的关键。此外，书中还涉及了基础的文件输入输出操作，比如如何高效地将SAS结果导入到Excel或Word中进行最终编辑，这让学习闭环得以完整。这本书不仅仅教你如何“计算”，更教会你如何“沟通”你的计算结果。它成功地弥合了技术操作与最终商业价值呈现之间的鸿沟，让我感到自己学到的知识是真正可以落地并产生影响的。

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