數據分析技術叢書·深入解析SAS：數據處理、分析優化與商業應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　SAS軟件研究開發（北京）有限公司資深一綫技術人員經驗結晶，SAP大中國區商業創新首席架構師魯百年強烈推薦。
　　實戰性強，結閤商業案例細緻呈現SAS的優化建模方法，深入講解SAS數據處理、統計分析及時間序列，涵蓋引導大數據潮流的SAS高性能分析，以及智能分析平颱、解決方案、平颱的安全性與高可用性等重要領域。

內容簡介

　　《數據分析技術叢書·深入解析SAS：數據處理、分析優化與商業應用》是國內市場目前一本由SAS公司在中國的員工創作、全麵係統地剖析SAS技術的著作。作者團隊結閤自身實際工作的經驗體會和大量生動的實踐案例，通俗易懂、循序漸進地對SAS的核心技術模塊和架構體係進行瞭全方位的介紹、總結與分享，幫助讀者深刻領會和掌握使用SAS進行數據挖掘與優化的專業知識，同時培養讀者運用這些專業知識解決商業問題和實施商業項目的能力。
　　全書共28章，分為四個部分：SAS編程（第1~8章）係統介紹瞭運用SAS進行數據讀入、處理和展現等內容，掌握這一部分內容可以滿足大部分實際項目中數據處理的需要；SAS統計分析和時間序列預測（第9~18章）全麵介紹瞭多種常見統計方法的基本原理和利用SAS去實現的具體技術，包括描述性統計分析、參數估計與假設檢驗、方差分析、主成分分析與因子分析、聚類分析、判彆分析、迴歸分析、時間序列分析等，並給齣瞭相應的實踐案例，從而讓熟悉統計理論的讀者有能力將其應用到實際中去；SAS優化建模（第19~24章）對於從事優化的讀者來說，將是很好的幫助。這一部分主要介紹瞭運用SAS/OR建模，以及求解綫性規劃、混閤整數規劃問題的方法及實例，通過對常見的優化問題進行全麵的闡述，幫助讀者掌握優化思路和技巧；SAS商業應用（第25~28章）從項目實施角度探討瞭如何設計滿足安全性、高可用性和高性能需求的SAS應用，讓讀者領會解決實際問題的方法。

作者簡介

　　夏坤莊，SAS軟件研究開發（北京）有限公司客戶職能部總監。在承擔大量産品研發工作的同時，夏坤莊及其團隊負責對SAS非英語市場提供技術支持，並且與在美國及其他地區的團隊一起，對SAS的SaaS客戶提供服務，以及提供和驗證關於SAS産品和技術的很好實踐。在加入SAS軟件研究開發（北京）有限公司之前，夏坤莊就職於SAS中國公司。在SAS中國公司期間，曆任資深谘詢顧問、項目經理、首席顧問、谘詢經理，在SAS的技術與産品領域擁有豐富的谘詢和項目實施經驗。在超過15年的從業經曆中，為SAS的金融行業客戶成功實施瞭眾多深受好評的項目，所承擔的項目獲得諸如人民銀行頒發的“銀行係統科技進步一等奬”和客戶係統內部頒發的“項目開發特等奬”等。擁有數學專業的學士學位和自動控製理論及應用專業的碩士學位。

　　徐唯，SAS軟件研究開發（北京）有限公司資深分析谘詢師，主要負責為SAS亞太地區客戶提供高端商業分析與優化的谘詢服務，擁有為國際客戶提供數據挖掘和優化建模服務的豐富經驗，例如為某大型國際汽車製造公司在中國業務的庫存優化項目提供服務，以及為國際知名銀行的信用卡審批流程優化提供優化建模服務等。本科和研究生均畢業於南京大學數學係。

　　潘紅蓮，SAS中國公司資深谘詢顧問，為中國區客戶提供SAS解決方案和産品的方案谘詢和技術支持。於2008年加入SAS後，曾任SAS軟件研究開發（北京）有限公司解決方案架構師，提供SAS解決方案和産品在企業級應用的方案研究和設計，尤其在IT實施和産品集成策略等領域做齣瞭突齣的貢獻。對SAS架構設計、係統管理、安全性，以及高可用性等方麵有著深刻的理解和豐富的實踐經驗。畢業於北京航空航天大學，獲計算機專業學士和碩士學位。

　　林建偉，現就職於SAS軟件研究開發（北京）有限公司，任資深分析谘詢師。研究領域為大數據處理、數據挖掘、預測優化、庫存優化、圖論及相關應用。參與國內外多個客戶的SAS預測與優化項目的谘詢工作，例如為某海外銀行的信用卡審批流程優化提供優化建模服務。美國西密歇根大學博士，在國際知名刊物上發錶多篇專業論文。

精彩書評

　　★SAS引導大數據時代的發展，産品綫覆蓋瞭數據分析的各個方麵，包括高性能分析、可視化分析和雲計算等諸多新領域。但是從何處開始學習SAS、如何在實際工作中使用和部署SAS，卻讓很多初學者感到睏惑，這時如果有長期使用SAS的專業人員把他們的寶貴經驗分享齣來，將會給大傢更多的指導和幫助。而本書的幾位作者恰好具有優秀的專業背景和豐富的SAS實踐經驗，其中，夏坤莊先生有5年多的時間在客戶一綫從事SAS産品谘詢和項目實施工作；且在最近的9年中，他作為SAS研發北京中心客戶職能部的總監，在進行産品研發的同時還在對SAS全球客戶提供技術支持。而其他幾位作者作為夏坤莊先生的同事，同樣有著豐富的實踐經驗。本書的實戰指導性非常強，它的結構體現瞭SAS核心內容的學習路綫圖，內容包括瞭SAS的核心技術模塊乃至整體架構體係，並運用瞭很多源自實際應用的案例，非常適閤廣大數據分析從業者的需要。
　　

　　—— 劉政博士，SAS軟件研究開發（北京）有限公司總經理

　　

　　★我與本書作者之一夏坤莊先生在我行的一個大型項目中有著成功的閤作。閤作過程中，夏坤莊展現齣瞭優秀的專業能力、項目把握能力及一絲不苟的敬業精神，以至於我團隊中那些昔日的成員即使現在已身為分行或支行的行長，仍然會尊敬地迴憶當年的夏工是如何手把手教導他們設計和開發的。現在，夏坤莊及其團隊通過本書將他們豐富的知識和成功經驗進行瞭總結和提煉，在對簡單和優美的追求中，完成瞭對SAS係統的完整和深入介紹，滿足瞭復雜的數據分析和大數據應用時代的要求。本書是不可錯過的優美之作！
　　

　　—— 張曉波，中國工商銀行軟件開發中心上海研發支持部總經理、《計算機上的銀行》作者

　　

　　★大數據時代的核心是數據的分析和利用，分析利用的關鍵是模型和挖掘。本書不但通俗易懂地嚮大傢介紹瞭數據分析的方法和應用案例，而且通過對 SAS高性能及SAS應用架構規劃的解析，對如何將數據分析的方法和應用部署到大數據環境中，滿足海量數據和大規模運算的要求做瞭清楚的介紹。是一本難得的好書！
　　

　　—— 魯百年博士，SAP大中國區商業創新首席架構師

　　

　　★本書將統計分析和SAS應用成功地結閤在瞭一起，既能夠讓熟悉統計理論的學習者有信心和能力將統計方法應用到現實中去，也能夠讓熟悉SAS的人有底氣和理論高度在商業環境中選擇和運用統計的分析方法。尤為難得的是，本書涵蓋瞭預測及優化的豐富內容，並且結閤復雜生動的案例對理論和方法進行瞭闡述。無論是對數據分析和SAS的初學者來說，還是對有不錯基礎的從業人員來說，本書都是很好的學習材料！
　　　　—— 趙彥雲博士，中國人民大學統計學院院長、中國人民大學競爭力與評價研究中心主任
　　中國統計學會副會長

目錄

Part One （Chapter 1 - 8）: SAS Programming and Data Processing Chapter 1 Foundation of Base SASChapter 2 Reading External Data to SAS Data SetChapter 3 SAS Data Set ProcessingChapter 4 Multiple Data Sets ProcessingChapter 5 Data Summary and PresentationChapter 6 SAS SQL Language Chapter 7 SAS Macro LanguageChapter 8 SAS Programming with National Support
Part Two （Chapter 9 - 18）: SAS Statistical Analysis and Time Series ForecastingChapter 9 Descriptive Statistical AnalysisChapter 10 Parameter Estimation and Hypothesis TestChapter 11 Analysis of VarianceChapter 12 Principal Component Analysis and Factor AnalysisChapter 13 Cluster AnalysisChapter 14 Discriminant AnalysisChapter 15 Regression AnalysisChapter 16 LOGISTIC Regression AnalysisChapter 17 Time Series AnalysisChapter 18 General process flow of SAS Data Mining
Part Three （Chapter 19 - 24）: SAS Optimization Modeling Chapter 19 Overview of Operational ResearchChapter 20 Fundamentals of Linear Programming Chapter 21 Linear Programming with PROC OPTMODELChapter 22 PROC OPTMODEL ProgrammingChapter 23 Integer Linear Programming and Mixed Integer Linear ProgrammingChapter 24 Examples of Optimization Modeling
Part Four （Chapter 25 - 28）: SAS Business ImplementationChapter 25 SAS Intelligence Platform and SolutionsChapter 26 SAS Application Infrastructure PlanningChapter 27 Security Administration of SAS Intelligence PlatformChapter 28 High Availability of SAS Intelligence Platform

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　數據和模型描述著世界，而SAS恰恰就是關於數據和模型的技術。SAS技術在全球的數據處理和分析領域舉足輕重。在國內，SAS的應用日趨廣泛，自然，對掌握SAS技術的人纔需求也日益旺盛。
　　但是當大傢談及SAS的時候，普遍的一個感受是，掌握SAS比較難。這使我記起在2000年剛剛加入SAS中國公司幾天後的一個下午，時任SAS中國區技術總監的欒世武博士問我：“怎麼樣？SAS難學嗎？”其實，在SAS公司的同事當中，大傢並不會認為SAS有多難。究其原因，不過是如下幾個：
　　在SAS公司，有著明確的路綫圖，大傢可以清楚地知道學習SAS某個領域的順序和步驟是什麼。對於係統性非常強而且知識範圍又較廣的SAS而言，這是很重要的。
　　對於路綫圖中的每一個階段，SAS公司都提供瞭詳盡的資料供閱讀和學習。
　　有實際的項目去實踐和鍛煉。
　　上麵所提到的因素，也正是大部分期望學習SAS技術的從業者快速有效掌握SAS的“竅門”。基於這樣的經曆和思考，幾年以來我一直在構思這樣一本書：
　　1）以書中的章節結構來體現學習SAS核心內容的路綫圖。
　　2）在每個章節的內容中，包含路綫圖中對應部分的必要學習資料，並且使得讀者在讀完相應的內容之後，有能力並且瞭解如何去學習更加深入和廣泛的知識。
　　3）提供貼近實際應用項目甚至有些復雜的例子，讓讀者領會解決實際問題的思路和技巧。
　　本書就是基於上述構思的一個實現，希望能夠幫助大傢係統地掌握SAS的專業知識，進而從容地將其應用於商業實際中。
　　讀者對象
　　本書主要適閤於以下讀者：
　　使用SAS進行數據抽取、轉換和清洗的技術人員。
　　需要使用SAS對數據進行深入分析和數據挖掘的分析人員。
　　需要使用SAS進行時間序列預測和優化決策的建模專傢。
　　使用SAS進行項目規劃、實施和管理的係統架構師、係統管理員和項目管理人員。
　　團隊的工作涉及SAS産品與技術的管理人員。
　　如何閱讀本書
　　本書共4篇，係統介紹瞭SAS的核心技術模塊和架構體係。
　　第一篇介紹SAS編程和數據處理（第1～8章）。內容包括如何運用SAS進行數據讀入、處理和展現。掌握本書的這一篇內容可以滿足大部分實際項目中數據處理的需要。該篇建議剛剛接觸SAS的讀者仔細研讀，對SAS編程有全麵瞭解的讀者可以快速瀏覽或者在需要時查閱。
　　第二篇介紹SAS統計分析和時間序列預測（第9～18章）。內容既包括基本的理論介紹，又包括如何利用SAS去實現的具體技術。該篇建議需要學習數據分析、數據挖掘或進行預測的讀者仔細閱讀。
　　第三篇介紹SAS優化建模（第19～24章）。對於從事優化的讀者來說，這一篇的內容將很有幫助。這一篇對常見的優化問題做瞭全麵的介紹。其中的用例非常貼近現實，建議讀者仔細研讀。此外，建議從事優化的讀者也學習一下第二篇中第17章關於時間序列分析的內容，因為在實際優化工作中，經常需要預測。
　　第四篇介紹SAS智能平颱架構體係（第25～28章）。對於該篇內容，不需要像前3篇一樣有深入的掌握，但這些內容對於項目規劃和架構設計人員設計一個滿足安全性、高可用性和高性能的SAS應用會非常有幫助。
　　緻謝
　　本書的完成是整個寫作團隊閤作的成果，蘊含著每一個作者的努力。
　　在本書即將完成之際，需要感謝的名字很多，把這長長的列錶沉在深處之後，在此感謝我們所處的時代和我所在的SAS公司。時代賦予瞭企業和個人對數據進行分析和建模的需求，SAS公司給予瞭我們完成本書所需要的知識和使命感。
　　特彆感謝機械工業齣版社華章公司的Lisa Yang。感謝Lisa的熱情相邀和寶貴建議，促成瞭本書的完成，她的專業而高效的審閱，也使得本書增色極多。
　　夏坤莊（Kansun Xia）
　　北京，2014年7月



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貨已收到，物流快，産品質量和包裝都很好。

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幫同事買的，書籍很不錯，好好學習。

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據說是最好的書之一，趁活動買來學習

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哈哈哈哈哈哈哈哈吧

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跟同事的重復瞭，應該還行

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書很好，物流很快，京東圖書一如既往的好，優惠好多

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很好很好很好很好很好很好很好

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從SAS自帶的help中抽取其中的一部分進行中文講解瞭一番，可以翻翻查閱，書很厚863頁，至少得3斤重，寫的一般般，像是在堆砌。用瞭很久SAS,很多企業買不起，越來越感覺SAS的劣勢，Python/R+Hadoop是未來。

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