深入解析SAS 数据处理、分析优化与商业应用
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￥ 17.5 1.8折 ￥ 99 八五品
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作者夏坤庄 等著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111483403
出版时间2015-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数863页
定价99元
货号9787111483403
上书时间2024-10-27
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商品详情
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基本信息
书名:深入解析SAS 数据处理、分析优化与商业应用
定价：99.00元
作者:夏坤庄 等著
出版社：机械工业出版社
出版日期：2015-01-01
ISBN：9787111483403
字数：
页码：863
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》 SAS软件研究开发（北京）有限公司资深技术人员经验结晶，SAP大中国区商业创新首席架构师鲁百年强烈推荐。 实战性强，结合商业案例细致呈现SAS的优化建模方法，深入讲解SAS数据处理、统计分析及时间序列，涵盖引领大数据潮流的SAS高性能分析，以及智能分析平台、解决方案、平台的安全性与高可用性等重要领域。 更多精彩，点击进入华章品牌店查阅>>
内容提要
《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》是国内市场目前唯一一本由SAS公司在中国的员工创作、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会和大量生动的实践案例，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，帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识，同时培养读者运用这些专业知识解决商业问题和实施商业项目的能力。 《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》共28章，分为四个部分：SAS编程（~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大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（第9~18章）全面介绍了多种常见统计方法的基本原理和利用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优化建模（9~24章）对于从事优化的读者来说，将是很好的帮助。这一部分主要介绍了运用SAS/OR建模，以及求解线性规划、混合整数规划问题的方法及实例，通过对常见的优化问题进行全面的阐述，帮助读者掌握优化思路和技巧；SAS商业应用（第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SAS应用，让读者领会解决实际问题的方法。
目录
前言篇 SAS编程和数据处理 章 Base SAS基础 1.1 SAS系统简介 1.2 启动SAS软件 1.2.1 SAS窗口环境模式 1.2.2 非交互模式 1.2.3 批处理模式 1.2.4 交互式行模式 1.2.5 配置文件和AUTOEXEC文件 1.3 SAS窗口环境 1.3.1 SAS资源管理器 1.3.2 程序编辑器 1.3.3 日志 1.3.4 结果 1.3.5 输出 1.4 SAS文件和逻辑库 1.5 一个简单的SAS程序 1.6 SAS Studio 1.7 本章小结 第2章 读取外部数据到SAS数据集 2.1 SAS编程基本概念 2.1.1 SAS逻辑库 2.1.2 SAS数据集 2.1.3 SAS逻辑库和数据集管理 2.1.4 SAS系统选项 2.1.5 SAS程序结构 2.2 通过DATA步读取数据 2.2.1 DATA步处理 2.2.2 读取外部文本文件中的数据(初级) 2.2.3 读取外部文本文件中的数据(高级) 2.3 通过IMPORT过程读取外部文件数据 2.4 访问关系型数据库系统中的数据 2.5 SAS程序错误及处理 2.5.1 良好的SAS编程风格 2.5.2 常见错误及处理 2.6 本章小结 …… 第3章 对单个数据集的处理 第4章 对多个数据集的处理 第5章 数据汇总与展现 第6章 SAS SQL语言 第7章 SAS宏语言 第8章 开发多语言支持的SAS程序第二篇 SAS统计分析和时间序列预测 第9章 描述性统计分析 0章 参数估计与假设检验 1章 方差分析 2章 主成分分析与因子分析 3章 聚类分析 4章 判别分析 5章 回归分析 6章 LOGISTIC回归分析 7章 时间序列分析 8章 SAS数据挖掘的—般流程第三篇 SAS优化建模 9章 运筹学概述 第20章 线性规划 第21章 运用PROC OPTMODEL建立线性规划模型 第22章 PROC OPTMODEL程序设计 第23章 整数线性规划和混合整数线性规划 第24章 优化建模实例第四篇 SAS智能平台架构体系 第25章 SAS智能平台及行业解决方案 第26章 SAS应用的架构规划 第27章 SAS智能平台安全管理 第28章 SAS智能平台的高可用性
作者介绍
夏坤庄，SAS软件研究开发（北京）有限公司客户职能部总监。在承担大量产品研发工作的同时，夏坤庄及其团队负责对SAS非英语市场提供技术支持，并且与在美国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产品和技术的实践。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中国公司。在SAS中国公司期间，历任资深咨询顾问、项目经理、首席顾问、咨询经理，在SAS的技术与产品领域拥有丰富的咨询和项目实施经验。在超过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评的项目，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。拥有数学专业的学士学位和自动控制理论及应用专业的硕士学位。 徐唯，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商业分析与优化的咨询服务，拥有为国际客户提供数据挖掘和优化建模服务的丰富经验，例如为某大型国际汽车制造公司在中国业务的库存优化项目提供服务，以及为国际知名银行的信用卡审批流程优化提供优化建模服务等。本科和研究生均毕业于南京大学数学系。 潘红莲，SAS中国公司资深咨询顾问，为中国区客户提供SAS解决方案和产品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解决方案和产品在企业级应用的方案研究和设计，尤其在IT实施和产品集成策略等领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大学，获计算机专业学士和硕士学位。 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。研究领域为大数据处理、数据挖掘、预测优化、库存优化、图论及相关应用。参与国内外多个客户的SAS预测与优化项目的咨询工作，例如为某海外银行的信用卡审批流程优化提供优化建模服务。美国西密歇根大学博士，在国际知名刊物上发表多篇专业论文。
序言
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