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:2009-8

价格:$ 65.54

装帧:

isbn号码:9780521130073

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
• SAS编程

驾驭数据洪流：探索数据分析的奥秘与实践 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、洞察趋势、创新产品和服务的核心要素。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它需要我们拥有精准的分析工具和深入的洞察能力，才能将其转化为有意义的见解。本书旨在为广大数据分析爱好者、研究人员、业务分析师以及任何希望提升自身数据处理与分析技能的读者，提供一个全面且实用的学习指南。我们不侧重于介绍某一款特定的商业软件，而是着力于讲解数据分析的底层逻辑、核心方法论以及在实际应用中可能遇到的挑战与解决方案。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在任何分析项目启动之前，清晰地理解数据及其背后的业务逻辑至关重要。本部分将带领您深入理解数据分析的本质，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的不同层次，并探讨它们在实际业务场景中的应用。 数据世界的导航图： 我们将从基础概念入手，讲解不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化），以及数据的来源、存储方式和生命周期。理解数据的“血统”和“性格”是后续所有操作的前提。 提问的力量： 数据分析并非漫无目的的“淘宝”，而是围绕着明确的问题展开。我们将教授如何将模糊的业务需求转化为可执行的数据分析问题，识别关键的业务指标（KPIs），并理解数据与业务目标之间的关联。 数据的“洗澡”与“化妆”： 真实世界的数据往往是“脏”的。数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据识别与合并，这些都是数据分析中不可或缺的步骤。我们将详细介绍各种数据预处理技术，帮助您打造干净、高质量的数据集，确保分析结果的可靠性。 数据关系的探索： 了解变量之间的关系是理解数据复杂性的关键。相关性分析、协方差分析等方法将帮助您初步揭示数据内在的联系。我们还会探讨如何通过数据转换（如对数转换、标准化、归一化）来优化数据分布，使其更符合某些统计模型的假设。 数据的“测量”艺术： 不同的分析目标需要不同维度的数据。本部分将深入讲解特征工程（Feature Engineering）的理念，包括如何从现有数据中创建新的、更有信息量的特征，如何进行特征选择以剔除冗余或无关的特征，以及如何对分类变量进行编码，使其能够被模型有效利用。 第二部分：数据的“挖掘”利器——核心分析方法 在数据准备就绪后，便可以运用各种强大的分析工具和技术来揭示数据中的宝藏。本部分将聚焦于几种最常用且最具代表性的数据分析方法，并结合实际案例进行阐述。 统计学的魅力： 统计学是数据分析的灵魂。我们将回顾基础的描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等），并深入讲解推断性统计的概念，如假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA等）、置信区间，以及如何解读统计显著性。这些工具能帮助我们从样本数据推断整体规律，并量化分析结果的不确定性。 关系揭示的画笔——回归分析： 回归分析是理解变量之间定量关系的重要工具。我们将详细介绍线性回归（简单线性回归、多元线性回归）的原理、假设、模型构建与评估，以及如何解释回归系数。同时，也会触及逻辑回归等分类回归方法，适用于预测二元或多元结果。 模式识别的智慧——聚类分析： 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组。我们将探讨K-Means、层次聚类等常用算法，以及如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果，以便发现数据中的潜在群体或细分市场。 分类的艺术——决策树与随机森林： 决策树以其直观易懂的特性，成为分类和回归问题中的常用模型。我们将深入剖析决策树的构建过程、剪枝技术，以及如何利用它进行预测。在此基础上，我们将介绍随机森林，一种强大的集成学习方法，通过构建多棵决策树并集成其结果，显著提高预测精度和鲁棒性。 降维的艺术——主成分分析（PCA）： 当数据集维度过高时，会面临“维度灾难”的问题。PCA是一种常用的降维技术，旨在找到数据的主要变化方向，从而减少变量数量，同时保留尽可能多的信息。我们将讲解PCA的原理和应用场景，帮助您处理高维数据。 关联规则的探索——Apriori算法： 在市场篮子分析等场景中，理解商品之间的购买关联性至关重要。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，我们将介绍其核心概念（支持度、置信度、提升度），并讲解如何利用它发现潜在的销售组合和交叉销售机会。 第三部分：数据分析的实践之道——可视化与报告 再精妙的分析，如果不能有效地传达给他人，其价值将大打折扣。本部分将聚焦于如何通过数据可视化将分析结果转化为直观易懂的图表，以及如何撰写一份清晰、有说服力的数据分析报告。 图表的力量： 数据可视化是将抽象数据具象化的关键。我们将介绍不同类型图表的适用场景，如柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图、热力图等，以及如何选择最能体现数据特征和分析结论的图表。 可视化设计的原则： 一张好的图表不仅要准确，还要清晰、美观。我们将探讨可视化设计的原则，包括简洁性、一致性、突出重点、避免误导等，以及如何通过颜色、标签、标题等元素优化图表的可读性。 交互式探索的乐趣： 现代数据可视化工具早已超越了静态图表。我们将介绍交互式可视化的概念，如何创建能够响应用户操作的图表，让观众能够自行探索数据，发现更多细节。 叙事的艺术——数据报告的构建： 一份优秀的数据分析报告，不仅要有准确的数据和图表，更要有清晰的逻辑和引人入胜的叙述。我们将指导您如何构建一份完整的报告，包括引言（背景、目标）、方法论、数据描述、分析结果、结论与建议，以及潜在的局限性。 沟通的桥梁： 最终，数据分析的目的是为了驱动决策。我们将强调如何用简洁明了的语言向不同受众（技术人员、业务人员、管理层）解释复杂的分析结果，并提出切实可行的建议。 第四部分：进阶探索与展望 数据分析领域日新月异，本书的最后部分将简要介绍一些更高级的主题和未来趋势，为您的持续学习提供指引。 机器学习的入门： 随着大数据的发展，机器学习已成为数据分析的重要组成部分。我们将简要介绍监督学习与无监督学习的概念，以及常见的机器学习算法（如支持向量机SVM、神经网络等）的原理和应用方向，为深入学习打下基础。 时间序列分析的奥秘： 许多业务数据都具有时间属性，如股票价格、销售额、网站流量等。时间序列分析能够帮助我们理解数据随时间变化的模式，进行趋势预测和异常检测。 文本数据的处理与分析： 非结构化的文本数据蕴含着巨大的价值。我们将简要介绍自然语言处理（NLP）的基本概念，如分词、词性标注、情感分析等，以及如何从文本中提取信息。 数据分析的伦理与挑战： 在享受数据带来的便利的同时，我们也必须关注数据隐私、数据偏见、算法公平性等伦理问题，并了解在实际应用中可能遇到的挑战。 本书并非对某个特定软件的教程，而是致力于构建您坚实的数据分析理论基础和实践能力。通过对核心概念的深入讲解、方法的细致剖析以及案例的丰富呈现，我们希望能够帮助您自信地驾驭数据洪流，从中发现洞察，驱动创新，最终实现数据赋能的价值。无论您是初学者还是有一定经验的数据分析师，相信本书都能为您带来宝贵的启发和实用的指导。

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