深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用计算机与互联网书籍|3770899 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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夏坤庄，徐唯，潘红莲，林建伟著

图书标签:

SAS
数据处理
数据分析
统计分析
商业分析
优化
计算机
互联网
编程
应用

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111483403

商品编码：16006859384

丛书名：数据分析技术丛书

出版时间：2015-01-01

具体描述

书[0名0]：	深入解析SAS：数据处理、分析[0优0]化与[0商0]业应用\|3770899
图书定价：	99元
图书作者：	夏坤庄;徐[0[0唯0]0];潘红莲;林建伟
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2015/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111483403
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

夏坤庄，SAS软件研究开发（北京）有限公司客户职能部总监。在承担[0大0]量产[0品0]研发工作的同时，夏坤庄及其团队负责对SAS非英语市场提供技术支持，并且与在美[0国0]及其他地区的团队一起，对SAS的SaaS客户提供服务，以及提供和验证关于SAS产[0品0]和技术的佳实践。在加入SAS软件研究开发（北京）有限公司之前，夏坤庄就职于SAS中[0国0]公司。在SAS中[0国0]公司期间，历任资深咨询顾问、项目经理、[0首0]席顾问、咨询经理，在SAS的技术与产[0品0][0领0]域拥有丰富的咨询和项目实施经验。在[0超0]过15年的从业经历中，为SAS的金融行业客户成功实施了众多深受好[0评0]的项目，所承担的项目获得诸如人民银行颁发的“银行系统科技进步一等奖”和客户系统内部颁发的“项目开发特等奖”等。拥有数[0学0]专业的[0学0]士[0学0]位和自动控制理论及应用专业的硕士[0学0]位。

徐[0[0唯0]0]，SAS软件研究开发（北京）有限公司资深分析咨询师，主要负责为SAS亚太地区客户提供高端[0商0]业分析与[0优0]化的咨询服务，拥有为[0国0]际客户提供数据挖掘和[0优0]化建模服务的丰富经验，例如为某[0大0]型[0国0]际汽车制造公司在中[0国0]业务的库存[0优0]化项目提供服务，以及为[0国0]际[0知0][0名0]银行的信用卡审批流程[0优0]化提供[0优0]化建模服务等。本科和研究生均毕业于南京[0大0][0学0]数[0学0]系。

潘红莲，SAS中[0国0]公司资深咨询顾问，为中[0国0]区客户提供SAS解决方案和产[0品0]的方案咨询和技术支持。于2008年加入SAS后，曾任SAS软件研究开发（北京）有限公司解决方案架构师，提供SAS解决方案和产[0品0]在企业级应用的方案研究和设计，尤其在IT实施和产[0品0]集成策略等[0领0]域做出了突出的贡献。对SAS架构设计、系统管理、安全性，以及高可用性等方面有着深刻的理解和丰富的实践经验。毕业于北京航空航天[0大0][0学0]，获计算机专业[0学0]士和硕士[0学0]位。

林建伟，现就职于SAS软件研究开发（北京）有限公司，任资深分析咨询师。研究[0领0]域为[0大0]数据处理、数据挖掘、预测[0优0]化、库存[0优0]化、图论及相关应用。参与[0国0]内外多个客户的SAS预测与[0优0]化项目的咨询工作，例如为某海外银行的信用卡审批流程[0优0]化提供[0优0]化建模服务。美[0国0]西密歇根[0大0][0学0]博士，在[0国0]际[0知0][0名0]刊物上发表多篇专业论文。

内容简介

本书是[0国0]内市场目前一本由SAS公司在中[0国0]的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。作者团队结合自身实际工作的经验体[0会0]和[0大0]量生动的实践案例，通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享，帮助读者深刻[0领0][0会0]和掌握使用SAS进行数据挖掘与[0优0]化的专业[0知0]识，同时培养读者运用这些专业[0知0]识解决[0商0]业问题和实施[0商0]业项目的能力。
全书共28章，分为四个部分：SAS编程([0第0]1-8章)系统介绍了运用SAS进行数据读入、处理和展现等内容，掌握这一部分内容可以满足[0大0]部分实际项目中数据处理的需要；SAS统计分析和时间序列预测 ([0第0]9—18章)全面介绍了多种常见统计方[0法0]的基本原理和利用SAS去实现的具体技术，包括描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析、主成分分析与因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析、时间序列分析等，并给出了相应的实践案例，从而让熟悉统计理论的读者有能力将其应用到实际中去；SAS[0优0]化建模([0第0]19~24章)对于从事[0优0]化的读者来说，将是很好的帮助。这一部分主要介绍了运用SAS／O日建模，以及求解线性规划、混合整数规划问题的方[0法0]及实例，通过对常见的[0优0]化问题进行全面的阐述，帮助读者掌握[0优0]化思路和技巧；SAS[0商0]业应用([0第0]25-28章)从项目实施角度探讨了如何设计满足安全性、高可用性和高性能需求的gAS应用，让读者[0领0][0会0]解决实际问题的方[0法0]。

《深入解析SAS：数据处理、分析[0优0]化与[0商0]业应用》
前言
Preface
[0第0]一篇 SAS编程和数据处理
[0第0]1章 Base SAS基础 2
1.1 SAS系统简介 2
1.2 启动SAS软件 4
1.2.1 SAS窗口环境模式 4
1.2.2 非交互模式 5
1.2.3 批处理模式 6
1.2.4 交互式行模式 7
1.2.5 配置文件和AUTOEXEC文件 7
1.3 SAS窗口环境 8
1.3.1 SAS资源管理器 10
1.3.2 程序编辑器 10
1.3.3 日志 10
1.3.4 结果 11
1.3.5 输出 11
1.4 SAS文件和逻辑库 11
1.5 一个简单的SAS程序 13
1.6 SAS Studio 17
1.7 本章小结 18
[0第0]2章读取外部数据到SAS数据集 19
2.1 SAS编程基本概念 20
2.1.1 SAS逻辑库 20
2.1.2 SAS数据集 23
2.1.3 SAS逻辑库和数据集管理 31
2.1.4 SAS系统选项 33
2.1.5 SAS程序结构 37
2.2 通过DATA步读取数据 38
2.2.1 DATA步处理 38
2.2.2 读取外部文本文件中的数据（初级） 42
2.2.3 读取外部文本文件中的数据（高级） 52
2.3 通过IMPORT过程读取外部文件数据 62
2.4 访问关系型数据库系统中的数据 65
2.5 SAS程序错误及处理 68
2.5.1 良好的SAS编程风格 68
2.5.2 常见错误及处理 69
2.6 本章小结 73
[0第0]3章对单个数据集的处理 74
3.1 选取部分变量 74
3.2 操作数据集的观测 78
3.2.1 SAS表达式 78
3.2.2 选取部分观测 84
3.2.3 操作所选取的观测 88
3.2.4 分组与排序 92
3.3 创建新变量 96
3.3.1 数据集选项RENAME=和RENAME语句 96
3.3.2 赋值语句创建新变量 97
3.3.3 对多个观测求和 99
3.4 循环和数组 103
3.4.1 循环 103
3.4.2 SAS数组 106
3.5 SAS常用函数 109
3.5.1 函数语[0法0] 109
3.5.2 数值函数 110
3.5.3 字符操作函数 110
3.5.4 数值与字符转换函数 113
3.5.5 与日期时间相关的函数 115
3.6 将数据集写出到外部文件 116
3.7 本章小结 119
[0第0]4章对多个数据集的处理 120
4.1 数据集的纵向串接 120
4.1.1 使用SET语句实现纵向串接 120
4.1.2 使用APPEND过程实现纵向串接 127
4.1.3 SET语句与APPEND过程的比较 129
4.2 数据集的横向合并 130
4.2.1 不使用BY语句实现横向合并 130
4.2.2 使用BY语句实现横向合并 133
4.2.3 使用数据集选项IN=操作观测 140
4.3 数据集的更新 141
4.4 数据集的更改 143
4.4.1 单个数据集的更改 143
4.4.2 两个数据集的更改 145
4.5 数据集处理的一点补充 146
4.5.1 使用数据集选项END= 146
4.5.2 使用自动变量FIRST.与LAST. 148
4.5.3 使用SET语句中的选项POINT= 和NOBS= 149
4.5.4 使用多个SET语句 150
4.5.5 使用HASH对象处理多个数据集 151
4.6 本章小结 156
[0第0]5章数据汇总与展现 157
5.1 通过PRINT过程制作报表 157
5.1.1 制作简单报表 157
5.1.2 制作增强型报表 161
5.1.3 改进报表显示 163
5.2 通过TABULATE过程制作汇总报表 168
5.2.1 制作基本汇总报表 168
5.2.2 制作高级汇总报表 172
5.2.3 改进报表显示 175
5.3 通过GPLOT过程制作图形 180
5.3.1 制作散点图 180
5.3.2 制作连线图 184
5.3.3 制作多幅图形 188
5.3.4 制作气泡图 195
5.4 通过GCHART过程制作图形 196
5.4.1 制作柱状图 196
5.4.2 制作分组柱状图 203
5.4.3 制作饼图 206
5.5 ODS输出传送系统 210
5.5.1 选择或剔除输出对象 211
5.5.2 创建多种格式输出文件 216
5.6 本章小结 223
[0第0]6章 SAS SQL语言 224
6.1 SQL语言概述 224
6.2 使用SQL检索数据 225
6.2.1 SQL的基本结构 225
6.2.2 使用SQL对列进行操作 226
6.2.3 使用SQL对行进行操作 227
6.2.4 使用SQL对报表加工与生成数据集 232
6.2.5 子查询 233
6.3 使用SQL对表进行横向合并 234
6.3.1 使用SQL对表进行内连接 234
6.3.2 使用SQL对表进行外连接 236
6.4 使用SQL对表进行纵向合并 237
6.4.1 使用关键字EXCEPT对表进行纵向合并 238
6.4.2 使用关键字INTERSECT对表进行纵向合并 240
6.4.3 使用关键字UNION对表进行纵向合并 241
6.4.4 使用关键字OUTER UNION对表进行纵向合并 243
6.5 使用SQL管理表 245
6.5.1 使用SQL复制、创建与删除表 245
6.5.2 使用SQL插入行 247
6.5.3 使用SQL删除部分行 248
6.5.4 使用SQL修改表的列 249
6.5.5 使用SQL更新列的值 250
6.6 本章小结 252
[0第0]7章 SAS宏语言 253
7.1 SAS宏语言概述 253
7.2 宏变量 254
7.2.1 宏变量的定义 254
7.2.2 宏变量的调用 255
7.2.3 宏变量的查看 257
7.2.4 宏变量的分类 258
7.2.5 宏变量的删除 259
7.3 宏函数 259
7.3.1 在宏语言中调用SAS函数 259
7.3.2 用宏函数处理算术与逻辑表达式 260
7.3.3 常见的处理文本的宏函数 261
7.4 宏 263
7.4.1 宏的定义与调用 263
7.4.2 宏的存储 264
7.4.3 宏的参数 266
7.4.4 宏与宏变量 269
7.5 宏语言与其他SAS语言 272
7.5.1 宏语言的编译过程 272
7.5.2 宏语言与DATA步 274
7.5.3 宏语言与SQL语言 277
7.6 宏编程 278
7.6.1 条件语句 278
7.6.2 循环语句 280
7.7 本章小结 283
[0第0]8章开发多语言支持的SAS程序 284
8.1 多语言支持的基本概念 284
8.1.1 语言/区域 285
8.1.2 字符集和编码 285
8.2 NLS相关的SAS选项 288
8.2.1 语言/区域选项LOCALE= 288
8.2.2 编码选项ENCODING= 290
8.2.3 时区选项TIMEZONE= 295
8.2.4 语言切换选项 296
8.3 NL格式和NL输入格式 297
8.4 字符串和字符处理函数 302
8.5 文本字符串外部化 303
8.6 本章小结 309
[0第0]二篇 SAS统计分析和时间序列预测
[0第0]9章描述性统计分析 312
9.1 基本概念 313
9.1.1 总体、个体和样本 313
9.1.2 简单随机抽样 313
9.1.3 连续变量和分类变量 313
9.1.4 参数、统计量和自由度 314
9.1.5 随机变量及概率分布 314
9.2 描述性统计量 318
9.2.1 描述数据集中趋势 319
9.2.2 描述数据离散程度 320
9.2.3 描述数据分布形态 322
9.3 MEANS过程的补充 334
9.3.1 统计量列表 334
9.3.2 选项WEIGHT=和WEIGHT语句 335
9.3.3 输出SAS数据集 336
9.3.4 WAYS语句和TYPES语句 338
9.4 本章小结 340
[0第0]10章参数估计与假设检验 341
10.1 参数估计 341
10.1.1 点估计 341
10.1.2 区间估计 343
10.2 假设检验 346
10.2.1 基本原理 346
10.2.2 T分布与T检验 348
10.2.3 TTEST过程 350
10.2.4 单样本均值T检验 352
10.2.5 [0独0]立[0[0双0]0]样本均值T检验 354
10.2.6 配对样本均值T检验 360
10.3 非参数假设检验 362
10.4 分布拟合假设检验 365
10.5 本章小结 368
[0第0]11章方差分析 370
11.1 方差分析的基本原理 370
11.1.1 方差分析的模型 370
11.1.2 方差分析的基本思想 371
11.1.3 方差分析的假设 373
11.2 单因素试验的方差分析 374
11.2.1 TTEST过程、ANOVA过程与GLM过程的区别 374
11.2.2 使用ANOVA过程进行方差分析 374
11.2.3 使用GLM过程进行方差分析 376
11.3 显著因素下的水平间差异检验 379
11.3.1 LSMEANS语句与MEANS语句的区别 379
11.3.2 利用LSMEANS语句进行水平差异分析 380
11.4 [0[0双0]0]因素试验的方差分析 382
11.4.1 [0[0双0]0]因素试验概述 382
11.4.2 利用GLM过程对不均衡数据进行方差分析 383
11.4.3 有交互作用因素的方差分析 385
11.5 本章小结 386
[0第0]12章主成分分析与因子分析 387
12.1 主成分分析概述 387
12.1.1 主成分分析的基本思想 387
12.1.2 主成分的定义、计算与确定 389
12.1.3 主成分分析难点探讨 390
12.2 使用SAS实现主成分分析 392
12.2.1 FACTOR过程与PRINCOMP过程的比较 392
12.2.2 使用PRINCOMP过程进行主成分分析 392
12.2.3 使用FACTOR过程进行主成分分析 396
12.3 因子分析概述 399
12.3.1 公共因子与特殊因子 399
12.3.2 因子分析的计算过程 400
12.3.3 因子分析与主成分分析比较 401
12.4 使用SAS实现因子分析 402
12.5 本章小结 407
[0第0]13章聚类分析 408
13.1 聚类分析的概述 408
13.1.1 聚类分析方[0法0]介绍与比较 408
13.1.2 相似性的度量 409
13.2 划分[0法0]与层次[0法0] 412
13.2.1 使用过程FASTCLUS实现K均值聚类[0法0] 412
13.2.2 使用过程CLUSTER实现层次[0法0] 416
13.3 本章小结 422
[0第0]14章判别分析 423
14.1 判别分析概述 423
14.1.1 判别分析的基本概念及应用 423
14.1.2 判别分析的假设条件 424
14.1.3 判别分析常见的方[0法0] 424
14.2 判别分析在SAS中的实现 426
14.2.1 使用过程DISCRIM实现一般判别分析 427
14.2.2 使用过程CANDISC实现典型判别分析 432
14.2.3 使用过程STEPDISC实现逐步判别分析 436
14.3 本章小结 440
[0第0]15章回归分析 441
15.1 变量关系探索 442
15.1.1 皮尔逊相关系数 442
15.1.2 相关性检验 444
15.1.3 CORR过程 444
15.2 线性回归 448
15.2.1 基本原理 449
15.2.2 假设检验 451
15.2.3 模型拟合 453
15.2.4 模型选择 457
15.2.5 模型预测 464
15.3 自变量间的共线性诊断 466
15.4 本章小结 468
[0第0]16章 LOGISTIC回归分析 470
16.1 基本原理 470
16.1.1 线性概率模型 470
16.1.2 LOGISTIC回归模型 471
16.1.3 LOGISTIC回归模型的估计 473
16.1.4 LOGISTIC回归模型的假设条件 474
16.2 运用LOGISTIC过程拟合模型 475
16.2.1 基本语[0法0] 475
16.2.2 假设检验 477
16.2.3 参数估计和解释 478
16.2.4 模型[0评0]价 480
16.3 LOGISTIC过程的其他语句 482
16.3.1 CLASS语句 482
16.3.2 ODDSRATIO语句 483
16.3.3 UNITS语句 484
16.4 建立模型 491
16.4.1 自变量与Logit值的关系 491
16.4.2 自变量的互动作用 494
16.4.3 模型选择 494
16.5 本章小结 500
[0第0]17章时间序列分析 501
17.1 时间序列基本概念 501
17.1.1 了解时间序列 501
17.1.2 时间序列的数字特征 503
17.1.3 常见平稳和非平稳模型 506
17.1.4 SAS时间序列分析软件简介 511
17.2 平稳时间序列分析 511
17.2.1 数据准备 512
17.2.2 平稳性和白噪声检验 516
17.2.3 模型识别 521
17.2.4 参数估计和诊断检验 532
17.2.5 预测 537
17.3 趋势时间序列分析 546
17.3.1 确定性时间趋势 546
17.3.2 随机时间趋势 550
17.3.3 运用ARIMA过程建立趋势模型 554
17.3.4 异常点检测 564
17.3.5 运用其他过程建立趋势模型 565
17.4 季节时间序列模型 574
17.4.1 确定性季节因素 574
17.4.2 随机季节模型 578
17.4.3 季节性诊断 579
17.5 本章小结 585
[0第0]18章 SAS数据挖掘的一般流程 586
18.1 SAS数据挖掘概述 586
18.2 确定业务问题和数据准备 587
18.2.1 确定业务问题 587
18.2.2 数据准备 588
18.3 数据抽样、探索与加工 590
18.3.1 数据抽样 590
18.3.2 数据探索 591
18.3.3 数据加工 601
18.4 数据建模 605
18.4.1 模型的建立 605
18.4.2 模型的[0评0]估 609
18.4.3 模型的实施 614
18.5 本章小结 615
[0第0]三篇 SAS[0优0]化建模
[0第0]19章运筹[0学0]概述 618
19.1 运筹[0学0]发展简介 618
19.2 [0优0]化模型的基本概念 621
19.3 [0优0]化模型的分类 623
19.4 [0优0]化建模步骤 624
19.5 SAS/OR简介 627
19.6 一个简单的OPTMODEL程序 627
19.7 本章小结 631
[0第0]20章线性规划 632
20.1 数[0学0]模型 632
20.1.1 问题的提出 632
20.1.2 线性规划问题 634
20.1.3 图解[0法0] 636
20.2 单纯形[0法0] 638
20.2.1 线性规划问题的标准型 638
20.2.2 单纯形[0法0]的导出和运用 641
20.2.3 两阶段单纯形[0法0] 645
20.3 对偶理论和灵敏性分析 649
20.3.1 对偶问题的导出 649
20.3.2 对偶问题的基本性质 650
20.3.3 对偶单纯形[0法0] 651
20.3.4 对偶问题的经济解释 653
20.3.5 灵敏性分析 656
20.4 内点[0法0] 657
20.5 本章小结 658
[0第0]21章运用PROC OPTMODEL建立线性规划模型 659
21.1 基本概念 659
21.1.1 参数 659
21.1.2 索引和索引集 660
21.1.3 数据类型 660
21.1.4 [0名0]称 661
21.1.5 表达式 661
21.1.6 标识表达式 662
21.1.7 函数表达式 662
21.1.8 索引集的补充 662
21.2 基本结构 664
21.3 建立模型 667
21.3.1 参数的声明 667
21.3.2 变量的声明 671
21.3.3 目标函数的声明 672
21.3.4 约束条件的声明 672
21.3.5 求解器的调用 673
21.3.6 数据输出 673
21.4 读取SAS数据集 678
21.5 创建SAS数据集 686
21.6 本章小结 688
[0第0]22章 PROC OPTMODEL程序设计 689
22.1 PROC OPTMODEL中的流程控制方[0法0]与集合运算 689
22.1.1 常见的流程控制方[0法0] 689
22.1.2 常见的集合运算处理 695
22.2 模型的更新 702
22.2.1 使用预求解器 702
22.2.2 决策变量的增加、固定与限制 704
22.2.3 约束的改变与放松 709
22.3 网络流模型 712
22.3.1 网络流模型概述 712
22.3.2 使用OPTMODEL求解网络流模型 714
22.4 本章小结 717
[0第0]23章整数线性规划和混合整数线性规划 718
23.1 整数线性规划和混合整数线性规划概述 718
23.1.1 分支定界[0法0] 719
23.1.2 割平面[0法0] 722
23.2 使用PROC OPTMODEL求解混合整数线性规划 725
23.3 使用0-1变量建模 728
23.3.1 问题的提出 728
23.3.2 数[0学0]模型 728
23.3.3 输入数据 731
23.3.4 PROC OPTMODEL代码和输出 733
23.4 本章小结 737
[0第0]24章 [0优0]化建模实例 738
24.1 集装箱问题 738
24.1.1 问题的提出 738
24.1.2 数[0学0]模型 739
24.1.3 输入数据 740
24.1.4 PROC OPTMODEL代码和输出 741
24.1.5 功能与技巧汇总 747
24.2 运输排程问题 748
24.2.1 问题的提出 748
24.2.2 数[0学0]模型 751
24.2.3 输入数据 755
24.2.4 数据验证 759
24.2.5 PROC OPTMODEL代码和输出 764
24.2.6 功能与技巧汇总 773
24.3 本章小结 773
[0第0]四篇 SAS智能平台架构体系
[0第0]25章 SAS智能平台及行业解决方案 776
25.1 SAS智能平台 777
25.1.1 数据层 778
25.1.2 SAS服务器 778
25.1.3 中间层 780
25.1.4 客户端 780
25.2 SAS[0商0]业智能 781
25.2.1 SAS Office Analytics 781
25.2.2 SAS Enterprise BI Server 784
25.3 SAS数据管理和集成 790
25.3.1 SAS数据集成 791
25.3.2 SAS数据质量管理 792
25.3.3 DataFlux数据管理平台 792
25.3.4 SAS主数据管理 794
25.4 SAS[0商0]业分析 796
25.4.1 SAS Enterprise Miner 796
25.4.2 SAS Text Miner 798
25.4.3 SAS[0商0]业分析解决方案 799
25.5 SAS高性能分析 801
25.5.1 SAS内存分析 801
25.5.2 SAS In-Database 804
25.5.3 SAS网格计算 804
25.6 本章小结 805
[0第0]26章 SAS应用的架构规划 806
26.1 SAS应用的架构规划 806
26.1.1 SAS应用的架构 806
26.1.2 SAS Grid Manager架构 811
26.1.3 SAS库内产[0品0]架构 812
26.1.4 SAS内存分析产[0品0]架构 812
26.1.5 SAS部署在高可用集群中的架构 814
26.2 SAS应用的I/O系统规划 815
26.2.1 SAS应用的I/O特性 815
26.2.2 SAS文件系统考虑 816
26.3 本章小结 818
[0第0]27章 SAS智能平台安全管理 819
27.1 身份标识 819
27.1.1 用户 819
27.1.2 组 822
27.1.3 角色 823
27.2 认证 824
27.2.1 认证机制 824
27.2.2 凭证管理 826
27.2.3 认证到元数据服务器 832
27.2.4 认证到计算服务器 833
27.2.5 认证到数据服务器 833
27.2.6 单点登录 833
27.3 授[0权0] 834
27.3.1 元数据授[0权0] 834
27.3.2 访问元数据文件夹 838
27.3.3 访问数据 838
27.3.4 访问SAS对象 839
27.3.5 数据的细粒度控制 842
27.4 加密 843
27.4.1 加密提供方 843
27.4.2 加密ODS PDF文件 844
27.4.3 SAS加密系统选项 844
27.4.4 PWENCODE过程 844
27.5 安全性审计 845
27.5.1 SAS安全性报告宏 845
27.5.2 SAS日志模块 846
27.5.3 Web应用程序的日志 847
27.5.4 SAS审计性能测量包 848
27.6 本章小结 850
[0第0]28章 SAS智能平台的高可用性 851
28.1 高可用性相关概念 851
28.2 SAS高可用性方[0法0]概述 853
28.2.1 高可用集群 853
28.2.2 动态迁移 854
28.2.3 SAS环境备份和恢复 854
28.3 SAS元数据服务器 855
28.3.1 元数据服务器集群 856
28.3.2 提高元数据服务器可用性 856
28.3.3 公共组件 857
28.4 SAS计算层 857
28.4.1 SAS计算服务器负载均衡 857
28.4.2 SAS网格计算 858
28.4.3 提高计算层组件可用性 858
28.4.4 作业运行选项 859
28.5 SAS中间层 860
28.5.1 SAS Web Application Server集群 860
28.5.2 提高中间层组件的可用性 861
28.6 数据层 862
28.7 本章小结 863

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