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

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出版者:

作者:Meyers, Lawrence S./ Gamst, Glenn/ Guarino, A. J.

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 192.10

装帧:

isbn号码:9780521112680

丛书系列:

图书标签:

• SAS Enterprise Guide
• 数据分析
• SAS
• 统计分析
• 数据挖掘
• 商业分析
• 数据可视化
• 统计建模
• 数据处理
• 数据报告

深度解析：金融建模与数据驱动决策的艺术 在瞬息万变的商业世界中，精准的数据分析能力已不再是锦上添花，而是企业生存与发展的基石。本书《深度解析：金融建模与数据驱动决策的艺术》旨在为读者提供一套系统、实用的金融建模与数据分析方法论，帮助您在纷繁复杂的数据洪流中洞察先机，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书并非仅仅罗列技术要点，而是着力于“为何”与“如何”的结合，通过深入浅出的理论阐述和贴近实战的案例分析，带领读者一步步掌握金融建模的核心思想与实践技巧。我们将从数据采集与预处理的严谨性出发，强调数据质量对后续分析结果的决定性影响。从杂乱无章的原始数据中提取有价值的信息，需要一套行之有效的工具与方法。本书将详细介绍如何进行数据清洗、转换、集成，识别并处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程，为构建可靠的金融模型打下坚实的基础。 在理论层面，本书将全面梳理各类主流的金融建模技术，并详细讲解其背后的数学原理与统计学基础。我们不会止步于“工具的使用”，而是力求让读者理解“工具为何有效”。从经典的回归分析模型，如线性回归、逻辑回归，到时间序列分析中的 ARIMA、GARCH 模型，再到机器学习领域中适用于金融场景的决策树、随机森林、支持向量机，乃至深度学习模型的初步探索，本书都将进行详尽的剖析。每种模型都会结合其在金融领域的具体应用，例如信用评分、风险评估、欺诈检测、投资组合优化、市场预测等方面，通过真实的案例场景来加以说明。 理解模型是第一步，而如何构建一个能够经受住市场考验的稳健模型，则是本书的核心所在。我们将重点探讨模型的选择、构建、评估与优化过程。这包括如何根据业务问题选择最合适的模型类型；如何进行模型参数的设定与调优；如何运用交叉验证、回测等方法来评估模型的性能，识别过拟合与欠拟合；以及如何根据评估结果对模型进行迭代式优化，以期达到最佳的预测精度与泛化能力。 数据驱动决策的最终目的是指导实际业务的开展。因此，本书将大量篇幅用于讲解如何将金融模型的结果转化为可执行的业务洞察与决策建议。这不仅仅是报告数据的呈现，而是要学会“讲故事”，将模型输出的复杂统计信息转化为业务人员能够理解的语言，并进一步推导出 actionable insights。我们将探讨如何利用模型预测结果来评估不同业务策略的潜在影响，如何量化风险与收益，如何为投资决策提供量化依据，以及如何通过数据分析来优化产品设计、客户服务与市场营销策略。 本书的另一重要亮点在于对金融数据可视化技术的深入讲解。直观、准确的可视化能够极大地提升数据分析的效率与沟通效果。我们将介绍如何运用各种图表类型，如折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图等，来揭示数据中的模式、趋势与关联。更重要的是，本书将引导读者思考“如何通过可视化来传递信息”，以及如何设计具有叙事性的图表，让复杂的分析结果一目了然，从而更有效地支持决策过程。 在金融建模的实践过程中，数据安全与合规性是不可忽视的环节。本书将对数据隐私保护、数据使用规范以及相关法律法规进行必要的介绍，强调在数据分析过程中应遵循的伦理原则，确保数据分析活动合法合规、安全可靠。 此外，本书还将涉及一些高级话题，为有志于深入研究的读者提供更广阔的视野。这可能包括对复杂金融衍生品的定价模型、高频交易中的算法策略、大数据技术在金融领域的应用，以及如何构建和维护一个完整的数据分析平台等。 本书的读者对象广泛，无论您是金融行业的从业者，如投资分析师、风险经理、数据科学家、量化交易员，还是对金融数据分析充满兴趣的学者、学生，甚至是希望提升自身数据分析能力的管理者，都能从中受益。本书旨在培养读者批判性思维与解决问题的能力，让您在掌握先进的数据分析工具与方法的同时，更能理解其背后的逻辑与价值，最终成为一个真正的数据驱动型决策者。 我们相信，通过对本书内容的系统学习与深入实践，您将能够： 夯实数据分析基础： 掌握数据采集、清洗、预处理、特征工程等关键步骤，确保数据质量。 精通金融建模技术： 深入理解各类统计与机器学习模型在金融领域的应用原理与实践。 构建稳健的预测模型： 学会模型选择、评估与优化的全过程，提升模型预测精度。 提炼有价值的业务洞察： 将模型结果转化为 actionable insights，为业务决策提供有力支撑。 提升数据可视化能力： 运用可视化工具有效呈现数据分析结果，增强沟通效率。 理解数据安全与合规： 掌握数据分析过程中的伦理与法律要求。 应对复杂的金融挑战： 具备利用数据分析解决实际金融问题的能力，驾驭不断变化的市场。 本书的编写风格力求严谨而不失活泼，理论与实践并重。每一章节都将配有清晰的讲解、详细的步骤演示以及具有启发性的思考题，帮助读者巩固所学知识。我们鼓励读者在阅读过程中积极动手实践，将书中的方法应用于实际数据，从而真正内化所学，提升实战能力。 在这个大数据时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限机遇的宝藏。本书将是您挖掘这片宝藏，开启数据驱动决策新篇章的理想伙伴。让我们一起踏上这场深度解析金融建模与数据驱动决策的艺术之旅，共同解锁数据背后的强大力量。

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没有Little SAS book 写的好。

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