SAS数据统计分析与编程实践
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作者马文豪
出版社中国铁道出版社有限公司
ISBN9787113272746
出版时间2021-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1202307651
上书时间2024-08-07
商品详情
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目录
第一篇小扣柴扉——成为SAS编程高手
第1章SAS——统计分析的专用语言
1.1SAS程序员——一个一点也不酷的职业3
1.1.1稳定性3
1.1.2行业前景4
1.1.3职业前景5
1.2Python这么火，我为什么要学SAS7
1.2.1R语言：统计分析专业户7
1.2.2Python：成功“出圈”的编程语言8
1.2.3SAS：非开源的强大数据分析工具10
1.3SAS的行业应用12
1.3.1医药行业12
1.3.2金融行业14
1.3.3营销行业15
第2章跟SAS交个朋友
2.1SAS的安装和版本介绍17
2.1.1先聊聊SAS的发展脉络17
2.1.2SAS三种不同版本的安装方式18
2.1.3到底该用哪一版29
2.2每个窗口都有用：日志、结果、输出30
2.2.1桌面版31
2.2.2SASStudio版34
2.3编写你的第one个SAS程序36
2.4养成编程好习惯41
2.4.1缩进——六合刀法42
2.4.2关注日志——三分剑术43
2.4.3善用注释——太极剑法48
2.4.4帮助文档——北冥神功50
第3章data步——数据集处理小能手
3.1逻辑判断与数据集合并52
3.1.1SAS的基本语法特点52
3.1.2data步与proc53
3.1.3逻辑判断语句53
3.1.4数据集的合并56
3.2数值型变量与字符型变量59
3.2.1两种变量的概念60
3.2.2数值型变量的相关函数62
3.2.3字符型变量的相关函数64
3.3数据格式69
3.3.1创建、改变和删除数据格式70
3.3.2数值型变量的格式74
3.3.3字符型变量的格式75
3.3.4自定义数据格式76
3.3.5字符型变量与数值型变量的转换77
3.4日期和时间的处理80
3.4.1日期和时间变量的数据格式81
3.4.2IOS8601格式84
3.4.3日期和时间变量相关函数87
3.5实战案例：多种方法计算药物副作用持续时间89
3.5.1案例背景90
3.5.2案例分析90
第4章proc是个筐——数据分析往里装
4.1data步力所不及？proc迎难而上94
4.1.1怎么学习proc95
4.1.2从procappend说开去96
4.2数据清理第one步——排序与查重99
4.2.1排序99
4.2.2查重104
4.3数据的转置与输出107
4.3.1数据转置107
4.3.2数据输出111
4.4读取和存储外部文件116
4.4.1数据输入116
4.4.2data步与infile120
4.4.3数据输出123
4.5读取数据集和库的信息125
4.5.1proccontents——一眼看穿数据集126
4.5.2procdatasets——万能proc129
4.6好风凭借力：在SAS中使用SQL136
4.6.1SQL与proc——强强联合的数据分析工具137
4.6.2操作变量与值138
4.6.3数据集的合并143
4.6.4使用procSQL的正确姿势145
4.7实战案例：使用procsql进行副作用与伴随用药数据多对多合并146
4.7.1案例背景146
4.7.2数据明晰147
4.7.3需求实现148
4.7.4总结思考151
第二篇登堂入室——掌握数据分析技巧
第5章宏——重复的事情交给程序
5.1宏编程概念初探155
5.1.1什么是宏？三个字概括：自动化155
5.1.2宏的好处千千万156
5.1.3宏编程注意事项159
5.2编写第one个宏程序160
5.2.1宏程序的结构160
5.2.2变量与宏变量——同名而不同姓的一对161
5.2.3宏参数——让你的宏程序“活起来”163
5.2.4宏相关的选项166
5.3宏的三要素：宏变量、宏逻辑和宏函数169
5.3.1宏变量——百变游戏房170
5.3.2宏逻辑——穿针引线的书房175
5.3.3宏函数——宏程序的起居室179
5.4SAS语句无法实现？宏程序来帮你181
5.4.1%sysfunc引用SAS函数181
5.4.2%sysfunc处理文件183
5.4.3%sysfunc获取系统信息186
5.5实战案例：自动创建包含变量参数的数据集模板188
5.5.1项目背景188
5.5.2项目拆解190
5.5.3编程实现191
5.5.4调试反馈193
第6章统计分析并不难
6.1数据分析的本质：从数据到知识197
6.1.1三级火箭与数据分析198
6.1.2统计方法198
6.2获取各种统计量205
6.2.1procmeans——常用的数值型变量统计量获取方式205
6.2.2另一条道路211
6.2.3procfreq——字符型变量我擅长212
6.3实战案例：异常值处理216
6.3.1什么是异常值217
6.3.2异常值的影响与处理方法217
6.3.3异常值出现的原因218
6.3.4使用统计相关proc去除异常值219
6.3.5使用procsql找出异常值221
6.4带你走进pvalue225
6.4.1显著性检验225
6.4.2P值、拒绝域和置信区间226
6.4.3常见的分布类型228
6.4.4从procttest说开去230
6.4.5procfreq是箩筐，各种p值里面装232
6.5实战案例：药物到底灵不灵234
6.5.1随机双盲对照试验概念235
6.5.2数据概览236
6.5.3分析与实践237
6.5.4案例总结240
6.6其他统计分析功能常用模型240
6.6.1生存分析241
6.6.2回归分析244
6.6.3相关性分析250
6.6.4主成分分析252
第7章生成统计报表
7.1数据可视化——数据分析的最终目的255
7.1.1数据可视化概念255
7.1.2可视化方式的选择257
7.1.3从SAS到各种输出格式——ODS是一座桥260
7.2使用procreport生成数据报表266
7.2.1procreport的基础知识267
7.2.2define语句调整每一列的参数269
7.2.3让表格更易懂：表头、脚注与分行275
7.2.4procreport重要选项一览279
7.2.5如何学好procreport281
7.3实战案例：生成层级化计数报表283
7.3.1案例背景283
7.3.2数据与需求分析284
7.3.3创建数据集286
7.3.4创建输出文件290
7.3.5总结与思考293
7.4变身艺术家：使用SAS绘图294
7.4.1procgchart——方便的绘图工具295
7.4.2procgplot——研究趋势和变化301
7.4.3自定义你的图形——goption、symbol和其他语句306
7.4.4其他常用的绘图proc308
7.5实战案例：绘制生存曲线312
7.5.1什么是生存分析313
7.5.2案例背景与资源分析314
7.5.3实战操作316
7.6美化统计图表321
7.6.1输出结果与模板322
7.6.2模板的设计与封装326
7.6.3如何成为proctemplate高手329
第8章玩转数据——常用数据分析与处理技巧
8.1设置基准线（Baseline）331
8.1.1基准线的概念与定义方法332
8.1.2SAS中定义基准线的方法333
8.1.3常见问题和处理方法336
8.1.4基准线与变化量统计图表338
8.2缺失值的处理方法342
8.2.1缺失不一定是错误342
8.2.2均值法——最简单的填补方法344
8.2.3特殊场景——末次观测值结转法（LOCF）348
8.2.4日期时间的缺失与部分缺失350
8.3数据的时间窗口352
8.3.1什么是时间窗口352
8.3.2SAS中实现日期窗口化的方法354
8.3.3使用宏程序实现窗口化358
8.4自动设置图表表头和脚注361
8.4.1回顾与思考——如何创建表头和题注361
8.4.2优秀的数据分析师应该“懒”一点364
8.4.3创建自动批量设置表头和脚注的宏程序364
8.4.4关于模块化和文档化编程的思考368
第9章大型实战——从数据到图表的临床试验分析
9.1药物上市流程全揭秘370
9.1.1临床试验与审批371
9.1.2随机双盲对照试验372
9.2办事要按规矩来——CDISC标准浅析373
9.2.1CDISC组织与CDISC标准——没有王冠的王者373
9.2.2CDISC中包含什么375
9.2.3SDTM——数据标准化376
9.2.4ADaM——拿来就用的分析数据集379
9.2.5如何学习SDTM与ADaM380
9.3创建分析用数据集380
9.3.1从分析结果入手的逆向思维380
9.3.2从spec开始382
9.3.3SDTM数据集的结构386
9.3.4创建ADSL数据集388
9.4创建分析图表393
9.4.1项目分析393
9.4.2数值型变量的统计量394
9.4.3字符型变量的统计量396
9.4.4创建宏程序399
9.4.5创建输出图表407
第三篇炉火纯青——深入数据分析行业
第10章进入数据分析行业
10.1从头开始进入数据分析行业413
10.1.1数据分析的背后413
10.1.2从零开始，逐步提升417
10.1.3百尺竿头，更进一步418
10.1.4重整旗鼓，梅开二度420
10.2求职—面试—入职，每一步都先人一步421
10.2.1任尔东西南北风——全面的求职准备421
10.2.2把酒祝东风，且共从容——面试一本通423
10.2.3春风得意，不如润物无声——入职全指南425
10.3善用神兵利器，提升工作效率426
10.3.1数据分析师的事，怎么能算抄427
10.3.2宏程序已加载：工作量减50%430
10.3.3日常积累，终有大用431
10.3.4沟通交流，必不可少432
第11章是真名士自风流
11.1什么是“士”型人才434
11.1.1已破产的理论——“|”型人才和“一”型人才435
11.1.2理论合并——“T”型人才的诞生436
11.1.3更进一步——“十”型人才437
11.1.4并非简单加一横——“士”型人才438
11.2左右逢源——了解数据分析全流程439
11.2.1为什么选择临床试验数据分析行业440
11.2.2每个流程都要懂441
11.2.3建立良好的人际关系443
11.3上食埃土，下饮黄泉——从程序到项目444
11.3.1让人又爱又恨的工作经验445
11.3.2到底什么是工作经验446
11.3.3从程序到项目的思维448
11.4单点突破，方圆掌握——数据分析师的心法与身法450
11.4.1扎稳下盘——了解数据分析在公司中的地位451
11.4.2保持灵活，伺机而动452
11.4.3八方来袭，岿然不动453
11.4.4九层之台，起于累土453
内容摘要
本书力求对SAS编程与数据分析做一个较为完整的梳理，意在建立SAS编程技术的知识体系和对数据分析行业的高度洞察。 从SAS编程基础开始，带领读者一步一步深入SAS数据分析的应用和数据分析行业。全书从结构上分为三篇，视野上从微观到宏观，先介绍SAS基础语法，然后扩展到具体行业案例的应用，最后提供数据分析行业的宏观洞察，适合数据行业的从业者和求职者阅读。与此同时，书中提供了大量行业一手案例和编程现场体验，让所有读者都能身临其境地了解SAS数据分析行业的精髓。本书面向有一定基础和工作经验的SAS数据分析从业人员，旨在通过梳理SAS编程中的关键和实用知识点，并嵌入大量行业实践案例，帮助读者掌握更有效的分析技能，进而更快地融入行业实践分析中去。
主编推荐
建立起SAS语法的基本框架和知识体系的逻辑框架，更将数据分析行业工作流程、技巧和行业发展融入书中，凝练出自我提升途径。
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