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《SAS：现代数据科学的基石》 内容简介： 在当今数据驱动的时代，理解并驾驭强大的数据分析工具至关重要。SAS，作为全球领先的商业分析软件，已经成为统计学家、数据科学家、研究人员和各行各业专业人士不可或缺的利器。《SAS：现代数据科学的基石》并非一本技术手册，而是深入剖析SAS软件如何赋能现代数据科学实践的指南。它旨在揭示SAS的核心理念、发展历程及其在数据分析、统计建模、预测分析、商业智能等领域的广泛应用，帮助读者建立起对SAS的宏观认知框架，理解其在构建和执行复杂数据科学项目中的关键作用。 本书从数据科学的视角出发，首先会带领读者回顾SAS的发展简史，追溯其如何从一个统计分析软件成长为覆盖数据管理、分析、可视化和报告的综合性平台。我们不仅会探讨SAS在统计领域的深厚根基，如其在回归分析、方差分析、多变量分析等传统统计方法上的卓越表现，更会聚焦其如何适应大数据和人工智能的浪潮，集成机器学习、深度学习等前沿算法，并提供强大的数据挖掘和预测能力。 《SAS：现代数据科学的基石》将重点阐述SAS在数据生命周期各个阶段的价值。它会详细介绍SAS如何高效地处理海量数据，包括数据抽取、转换、加载（ETL）以及复杂的数据清洗和预处理技术。接着，本书将深入探讨SAS强大的数据分析和建模能力，展示如何利用SAS的丰富函数库和程序化能力构建各种统计模型和预测模型，以解决实际业务问题。无论是金融领域的风险评估，医疗领域的疾病预测，还是市场营销的客户行为分析，SAS都能提供灵活且强大的解决方案。 此外，本书还将关注SAS在商业智能（BI）和数据可视化方面的贡献。它将介绍SAS如何帮助企业将原始数据转化为可操作的洞察，通过直观的图表和报告，让数据说话，支持战略决策。读者将了解到SAS如何构建仪表盘、生成定制化报告，并将分析结果有效地传达给不同层级的利益相关者。 《SAS：现代数据科学的基石》并非要求读者精通SAS编程语言，而是致力于让读者理解SAS软件的“为何”和“如何”在现代数据科学工作流中发挥作用。它将通过对SAS生态系统、其与其他数据科学工具的集成能力，以及SAS在推动科学研究和商业创新方面的案例分析，展现SAS的独特优势和不可替代性。读者将了解到SAS如何提供一个稳定、可靠且可扩展的环境，支持从小型探索性项目到大型企业级部署的各种需求。 总而言之，《SAS：现代数据科学的基石》是一本为渴望深入理解数据科学核心工具，并寻求提升分析能力和解决复杂数据挑战的读者而设计的读物。它将帮助你认识SAS不仅仅是一个软件，更是现代数据科学领域中一个不可或缺的驱动力。
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