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出版者:SAS Publishing

作者:Ron Cody

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1996-3-1

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555447571

丛书系列:

图书标签:

• sas
• SAS
• 数据分析
• 统计
• 编程
• 数据处理
• 数据挖掘
• 机器学习
• 商业分析
• 统计建模
• R语言

《数据驱动决策：现代商业分析实践指南》 面向对象： 本书专为渴望掌握现代商业分析核心技能的专业人士、数据分析师、市场研究人员、财务分析师以及对数据驱动决策充满热情的职场新人设计。无论您是初入数据领域，还是希望深化现有技能，本书都将是您通往数据洞察力与战略影响力的可靠桥梁。 核心价值与内容概述： 在当今瞬息万变的商业环境中，数据不再仅仅是记录过去的工具，更是塑造未来的蓝图。成功的企业依赖于清晰、及时、可操作的洞察力。《数据驱动决策：现代商业分析实践指南》并非一本单纯介绍特定软件语法的技术手册，而是一部聚焦于“如何思考”和“如何行动”的实战宝典。本书旨在系统性地构建读者从原始数据到高层战略建议的完整分析思维链条。 本书共分为五个核心部分，层层递进，确保读者不仅能“运行”分析，更能“理解”分析的商业意义。 --- 第一部分：构建分析思维的基石 (The Foundation of Analytical Thinking) 本部分着重于建立现代商业分析的哲学基础和方法论框架。我们探讨数据驱动决策的本质，区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析的边界与应用场景。 1. 商业问题的解构与量化： 如何将模糊的商业挑战（如“提高客户满意度”）转化为可衡量的、可分析的KPIs（关键绩效指标）。 设定明确的分析目标：明确“我们试图回答什么问题？”以及“如果回答了这个问题，将带来什么商业价值？” 案例研究：从模糊的需求到清晰的分析路线图。 2. 数据生态与伦理考量： 理解现代企业数据源的多样性：CRM、ERP、Web日志、社交媒体流的整合挑战。 数据治理的商业重要性：确保数据质量、一致性和可追溯性是有效分析的前提。 隐私保护与合规性：在利用数据挖掘潜力时，如何坚守数据伦理底线。 3. 统计学在商业中的实用视角： 回顾核心统计概念（如中心趋势、变异性、概率分布）的实际商业应用，而非纯粹的数学推导。 理解抽样的偏差与局限性，确保样本能代表整体商业群体。 --- 第二部分：数据准备与清洗的艺术 (The Art of Data Preparation and Wrangling) “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本部分深入探讨如何将混乱、不完整的原始数据转化为可供高级分析的“清洁燃料”。 1. 探索性数据分析 (EDA) 的实战价值： 使用可视化工具快速识别数据中的异常值（Outliers）、缺失值（Missing Values）和潜在的结构性问题。 数据透视与交叉分析：快速验证初始假设和发现隐藏的模式。 2. 高效的数据转换技术： 处理非结构化数据和半结构化数据的初步清洗流程。 数据标准化（Normalization）与规范化（Standardization）在不同分析模型中的选择与影响。 特征工程的商业智慧：如何基于业务知识创造新的、更有预测力的变量。 3. 关系型数据的操作与集成： 掌握跨多个数据集高效合并、连接（Join）和聚合数据的实用技巧，确保数据视图的统一性。 --- 第三部分：诊断与预测：核心分析技术 (Diagnosis and Prediction: Core Analytical Techniques) 本部分是本书的分析核心，侧重于应用现代统计和机器学习模型来解释过去并预测未来。 1. 深入回归分析：因果关系的探寻： 多元线性回归在销售归因、成本驱动因素分析中的应用。 逻辑回归在客户流失风险、购买意愿预测中的实战部署。 模型诊断：如何评估模型的拟合优度与稳定性，识别多重共线性等陷阱。 2. 分群与细分策略 (Segmentation)： 应用聚类分析（如K-Means）进行客户细分、产品组合优化。 如何基于分析结果为不同的客户群设计定制化的营销或服务策略。 3. 时间序列分析与趋势预测： 处理季节性、周期性数据：库存管理、需求预测的关键方法。 移动平均法、指数平滑法在短期预测中的应用与权衡。 4. 决策树与随机森林简介： 理解树模型的直观性：如何将复杂的决策路径转化为易于业务人员理解的规则集。 --- 第四部分：洞察的可视化与叙事 (Visualization and Storytelling for Impact) 再好的分析，如果不能被有效传达，其价值便无法实现。本部分专注于如何将数字转化为引人入胜的商业故事。 1. 选择正确的图表：叙事的逻辑： 超越柱状图和饼图：何时应使用散点图、热力图或桑基图来揭示复杂关系。 对比、构成、分布和关系：四种核心叙事目标与对应的可视化选择。 2. 仪表板（Dashboard）的设计原则： 从“数据堆砌”到“信息提炼”：如何设计符合业务流程的交互式仪表板。 认知负荷管理：确保关键信息在三秒内被捕获。 3. 数据叙事：从报告到建议： 结构化地构建分析报告：介绍情境（Context）、展示发现（Findings）、提出行动（Action）。 如何根据听众（技术团队、中层管理者、高层执行官）调整叙事深度和语言风格。 --- 第五部分：分析的落地与迭代 (Implementation and Iterative Improvement) 真正的商业价值来源于分析结果的实际应用和持续的优化。 1. A/B 测试与实验设计： 科学地验证分析驱动的假设：如何设计稳健的对照实验来衡量新策略的实际效果。 统计显著性与商业显著性的平衡。 2. 嵌入分析：让决策自动化： 如何将预测模型或关键指标集成到日常业务流程（如CRM系统、库存系统）中。 建立反馈循环：如何监控模型性能衰退并触发再训练。 3. 建立数据文化： 作为分析师，如何推动组织内从“凭感觉”到“凭数据”的文化转变。 有效的跨部门协作：弥合技术语言与业务目标之间的鸿沟。 总结： 《数据驱动决策：现代商业分析实践指南》是一份全面的、实践导向的路线图。它不承诺提供简单的“一键式”解决方案，而是装备读者掌握一套健壮的、适应性强的分析工具箱和思维框架，使您能够在任何商业挑战面前，自信地运用数据，驱动战略性的、可衡量的成果。本书的核心在于培养读者从数据中提炼智慧、影响战略的能力。

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这本书的优点远不止于此，它还很注重学习的“可复制性”。书中提供的所有代码片段，都可以直接复制粘贴到SAS环境中运行，而且作者在讲解时，也会非常细致地说明每一步操作的目的和背后的原理。这对于我这样的初学者来说，极大地降低了学习门槛，让我能够快速地从“模仿”走向“创造”。

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除了基础的数据处理和分析，这本书在SAS的编程和宏语言方面也提供了非常深入的讲解。我之前一直对SAS的宏语言感到非常头疼，觉得它既神秘又难以掌握。但是，通过这本书的指导，我逐渐理解了宏语言的强大之处，以及如何利用它来自动化重复性的任务，提高工作效率。这对我来说，无疑是一个巨大的进步。

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这本书的封面设计就吸引了我，简洁有力，没有太多花哨的装饰，正是那种你会随手放在书架上，但在需要的时候，绝对会第一个拿出来的类型。翻开的第一页，那种期待感就油然而生了。我是一名刚刚接触SAS不久的学生，学校的课程虽然介绍了基本概念，但实际操作起来总是感觉磕磕绊绊，尤其是在处理一些实际案例时，更是无从下手。我曾经尝试过阅读其他的SAS书籍，但很多都过于理论化，或者案例过于简单，无法满足我解决实际问题的需求。而《The SAS Workbook》给我带来的感觉截然不同，它就像一个经验丰富的导师，在你需要指引时，默默地递上一份清晰的路线图。

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这本书的附录部分也十分实用。里面包含了SAS常用函数的速查表、SAS错误代码的解释，以及一些高级主题的入门介绍。这些内容虽然不是正文的主体，但却在关键时刻提供了极大的帮助。我经常会翻阅附录，快速查找我需要的语法或者解决遇到的问题。

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让我印象深刻的还有这本书的结构安排。它并没有试图将SAS的所有功能一次性塞给读者，而是非常有逻辑地将内容进行了划分。每一章都聚焦于一个特定的SAS主题，并提供了相关的理论讲解和实践练习。这种“小步快跑”的学习方式，让我在学习过程中不会感到 overwhelmed，反而能建立起扎实的知识体系。而且，章节之间的衔接也很自然，前一章的内容往往会为后一章的学习打下基础，形成一个良性的学习循环。

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我一直觉得学习一门新的编程语言，最有效的方式就是动手实践。很多时候，我们可能花了很多时间去理解那些复杂的语法和函数，但一旦放到实际的数据集上，就开始变得手足无措。这本书最大的亮点，我认为就是它提供的那些精心设计的练习。这些练习不仅仅是简单的代码填充，而是围绕着真实世界的数据分析场景展开的。从数据导入、清理、转换，到各种统计分析方法的应用，再到结果的解读和可视化，它几乎涵盖了SAS应用的全过程。而且，每一章的练习都层层递进，确保你在掌握了基础概念之后，能够逐步挑战更复杂的问题。

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在使用这本书的过程中，我最大的感受就是它给了我解决实际问题的信心。我不再害怕面对那些杂乱无章的数据集，也不再被那些看似无解的SAS错误信息所困扰。这本书提供的方法和技巧，让我能够从容地处理各种数据分析任务。比如，在数据预处理章节，我学会了如何高效地处理缺失值、异常值，以及如何进行数据合并和拆分，这些都是在实际工作中非常重要的技能。

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总的来说，《The SAS Workbook》是一本非常值得推荐的书籍，尤其适合那些希望通过实践来学习SAS的读者。它不仅提供了丰富的练习，而且讲解清晰，结构合理，能够帮助你建立起扎实的SAS技能。我在这本书中收获良多，也对SAS这门语言有了更深的理解和更强的信心。

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即使我已经掌握了书中的大部分内容，我仍然会时不时地翻阅它，从中汲取新的灵感。它不仅仅是一本教材，更像是一本值得反复品味的学习伙伴。在未来的学习和工作中，我相信《The SAS Workbook》将继续伴随我，帮助我应对更多的数据挑战。

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这本书的语言风格非常平易近人，对于我这样一个非计算机科学背景的学生来说，这一点尤为重要。很多技术书籍往往充斥着晦涩难懂的专业术语，读起来就像在啃一本天书。而《The SAS Workbook》的作者显然非常懂得如何与读者沟通。他们用清晰、简洁的语言解释每一个概念，避免了不必要的学术腔调。即使是初学者，也能轻松理解书中的讲解。而且，他们并没有因此牺牲内容的深度，反而通过精炼的文字，让那些复杂的SAS技巧变得更加易于掌握。

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全是习题。

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