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『簡體書』SAS数据分析

書城自編碼： 3862768
分類：簡體書→大陸圖書→管理→一般管理學
作者： [印]哈里斯·格拉蒂 著 马琳琳 译
國際書號(ISBN)： 9787302632108
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2023-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 120.8

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編輯推薦：
《SAS数据分析》是一本综合性质的参考指南。在快速浏览了SAS的架构和组件后，本书引领读者通过不同的方式，从不同的数据源中导入和读取数据。其间，读者将了解SAS Base、4GL编程语言和SQL过程，其中涵盖了与数据管理和数据分析相关的诸多知识。随后还将学习微程序设计方面的高级内容。
內容簡介：
《SAS数据分析》详细阐述了与SAS数据分析相关的基本解决方案，主要包括SAS编程入门，数据操控和转换，合并、索引、加密和压缩技术，统计、报表、转换过程和函数，高级编程技术：SAS宏，函数、选项和自动变量，Proc SQL高级编程技术，深入理解Proc SQL，数据可视化，报表机制和数据传输系统等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
關於作者：
哈里斯·格拉蒂是伦敦的一名顾问、分析师、建模师和培训师。他在领先的银行、管理咨询公司和媒体中心拥有16年的财务、咨询和项目管理经验。他喜欢在业余时间揭开他那复杂的工作的神秘面纱。这使他成为分析论坛的作家和演说家。他出版的书籍包括由Packt出版的SAS for Finance和由英国特许信息技术协会(BCS)出版的数据分析师的角色。他拥有品牌传播工商管理硕士学位和心理学学位。
目錄：
第1部分 SAS基础知识
第1章 SAS编程入门 3
1.1 SAS数据集 3
1.1.1 创建一个SAS表 4
1.1.2 创建数据集 6
1.2 SAS编程语言—基本语法 8
1.2.1 数据步骤 9
1.2.2 Proc SQL 10
1.3 SAS LOG 10
1.3.1 SAS中的命名规则 11
1.3.2 SAS中Teradata的命名规则 12
1.4 数据集选项 12
1.4.1 压缩技术 13
1.4.2 加密技术 13
1.4.3 索引机制 14
1.5 SAS运算符 15
1.5.1 算术运算符 15
1.5.2 比较运算符 16
1.5.3 逻辑运算符 16
1.6 格式 16
1.6.1 格式化有效数据以使其更具可读性 16
1.6.2 指定一种格式以使其具有实际意义 18
1.6.3 调整数据类型 19
1.7 子集数据集 22
1.7.1 WHERE语句和IF语句 23
1.7.2 使用OPTIONS 24
1.7.3 DROP或KEEP选项 25
1.7.4 查看属性 26
1.8 字典表 28
1.9 _ALL_和_IN_的角色 31
1.10 本章小结 34
第2章 数据操控和转换 35
2.1 变量的长度 36
2.2 大小写转换和对齐 39
2.2.1 LowCase()、PropCase()和UpCase()函数 39
2.2.2 AnyUpper()、AnyLower()和NoTupper()函数 40
2.2.3 Left()和Right()函数 41
2.3 字符串识别 41
2.3.1 Scan()函数 42
2.3.2 Index()、Indexc()和Indexw()函数 46
2.3.3 Find()函数 47
2.4 处理空格 50
2.5 缺失值和多重值 51
2.6 区间计算 52
2.7 连接 57
2.7.1 CAT()函数 57
2.7.2 CATS()、CATT()和CATX()函数 58
2.7.3 Lag()函数 60
2.8 逻辑和控制 62
2.8.1 IFC()和IFN()函数 62
2.8.2 WhichC()或WhichN()函数 63
2.8.3 Choosen()和Choosec()函数 64
2.9 数字操控 65
2.10 本章小结 67
第2部分 合并、优化和描述性统计数据
第3章 合并、索引、加密和压缩技术 71
3.1 合并机制简介 71
3.1.1 连接 72
3.1.2 交叉 73
3.1.3 合并 73
3.1.4 更新 74
3.1.5 修改 76
3.2 连接 77
3.2.1 不同的变量长度和附加变量 77
3.2.2 重复值 80
3.2.3 不同的数据类型 80
3.2.4 利用临时变量 80
3.2.5 PROC APPEND 82
3.3 交叉 84
3.4 合并 86
3.4.1 匹配法 86
3.4.2 重叠变量 88
3.4.3 一对多合并 90
3.4.4 数据向量编程 91
3.4.5 多对多合并 93
3.5 索引机制 96
3.5.1 值 99
3.5.2 缺失值 99
3.6 加密 100
3.7 本章小结 102
第4章 统计、报表、转换过程和函数 103
4.1 Proc Freq 103
4.1.1 交叉表 105
4.1.2 限制Proc Freq的输出 106
4.1.3 基于控制变量的交叉表 106
4.1.4 Proc Freq和统计测试 108
4.2 Proc Univariate 111
4.2.1 基本统计和观察数据 112
4.2.2 正态性测试 113
4.2.3 位置测试 115
4.3 Proc Means和Proc Summary 116
4.3.1 Proc Means 116
4.3.2 Proc Summary 117
4.4 Proc Corr 118
4.5 Proc REG 119
4.6 Proc Transpose 125
4.7 本章小结 128
第3部分 高 级 编 程
第5章 高级编程技术：SAS宏 131
5.1 宏定义 131
5.2 宏变量处理机制 132
5.3 宏解析跟踪机制 138
5.4 宏定义处理机制 141
5.5 比较位置和关键字参数 143
5.6 数据驱动型编程 144
5.7 利用自动全局宏变量 146
5.8 评估宏 149
5.9 编写高效的宏 152
5.10 本章小结 153
第6章 函数、选项和自动变量 155
6.1 NOMPREPLACE和MREPLACE 155
6.2 NOMCOMPILE和NCOMPILE 157
6.3 MCOMPILENOTE 158
6.4 NOMEXECNOTE和MEXECNOTE 159
6.5 MAUTOCOMPLOC 160
6.6 MACRO和NOMACRO 161
6.7 交换DATA步骤和宏变量之间的值 162
6.8 Call Execute 164
6.9 修改CALL SYMPUT示例 165
6.10 解析宏变量 166
6.10.1 文本中的宏变量名称 166
6.10.2 宏变量和库 167
6.10.3 间接宏引用 169
6.10.4 基于单一宏调用的宏变量引用系列 170
6.10.5 多个&符号 171
6.11 宏屏蔽机制 172
6.11.1 使用%STR 173
6.11.2 使用%NRSTR 175
6.11.3 使用%BQUOTE和%NRBQUOTE 176
6.12 本章小结 176
第4部分 SAS中的SQL
第7章 Proc SQL高级编程技术 179
7.1 比较数据步骤和Proc SQL 179
7.2 Proc SQL连接 180
7.2.1 内连接 182
7.2.2 左连接 184
7.2.3 右连接 187
7.2.4 全连接 189
7.2.5 一对多连接 190
7.2.6 多对多连接 192
7.3 Proc SQL概要 193
7.3.1 子集 193
7.3.2 分组和汇总机制 196
7.4 字典表 198
7.5 本章小结 200
第8章 深入理解Proc SQL 201
8.1 Proc SQL中的SAS视图 201
8.1.1 SQL视图语法 202
8.1.2 描述视图 203
8.1.3 利用视图提升性能 206
8.2 利用Proc Means执行修改操作 208
8.2.1 删除操作 208
8.2.2 修改操作 210
8.3 利用Proc SQL识别重复内容 214
8.4 在Proc SQL中创建索引 217
8.5 宏和Proc SQL 219
8.5.1 利用Into子句创建宏变量 219
8.5.2 利用Into子句创建多个宏变量 220
8.6 本章小结 222
第5部分 数据可视化和报表
內容試閱：
SAS是当今数据管理和分析领域中的领先工具，支持快速、简单的数据处理，且有助于用户在制定决策时获取有价值的业务见解。
本书是一本综合性质的参考指南。在快速浏览了SAS的架构和组件后，本书引领读者通过不同的方式，从不同的数据源中导入和读取数据。其间，读者将了解SAS Base、4GL编程语言和SQL过程，其中涵盖了与数据管理和数据分析相关的诸多知识。随后还将学习微程序设计方面的高级内容。
在阅读完本书后，相信读者将能够成为一名SAS编程方面的专家，进而方便地使用SAS处理和管理数据问题。
适用读者
如果读者是一名数据专业人士且刚接触到SAS编程，同时希望成为这一领域的专家，那么本书十分适合您。对基础数据管理概念的理解将有助于读者获得的收益。
本书内容
第1章介绍编程的基本概念，并帮助读者编写较为基础的SAS程序。其间将探索SAS的幕后知识，帮助读者掌握基础知识，以供后续高级概念的学习。
第2章整体介绍数据操控和转换方面的知识，包括数字-字符转换、处理缺失值和空格，以及逻辑和控制功能。
第3章将通过示例重点讨论各种数据表组合技术的优缺点，并深入介绍SAS如何处理代码。
第4章介绍内建SAS过程，以帮助我们减少代码量，同时能够转换数据、生成统计数据、运行统计测试并生成报表。
第5章主要讨论循环和SAS宏等概念，从而帮助我们理解SAS中的高级编程。
第6章将介绍基于系统选项和功能的SAS宏，进而实现代码的调试和优化。
第7章主要讨论Proc SQL，其中涉及笛卡儿连接等基础概念，随后探讨在Proc SQL中使用DATA步骤的优缺点。通过多个示例，我们将通过Proc SQL执行多项数据任务。
第8章将讨论如何整合Proc SQL和宏。
第9章介绍数据可视化问题，该问题在大数据领域中十分重要。可视化分析可帮助我们进一步理解数据报表和数据挖掘中获取的洞察结果。
第10章重点介绍多种格式和平台的数据报表，以及洞察结果的打包和生产过程。
在阅读完本书后，读者将了解SAS编程所需的基础知识。
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另外，本书的代码包也托管于GitHub上，对应网址为https://github.com/PacktPublishing/ Hands-On-SAS-For-Data-Analysis。若代码被更新，现有的GitHub库也会保持同步更新。
读者还可访问https://github.com/PacktPublishing/并从对应分类中查看其他代码包和视频内容。
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