SAS数据统计分析与编程实践【正版新书】
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作者编者:马文豪//李翔宇|责编:荆波
出版社中国铁道
ISBN9787113272746
出版时间2021-01
装帧其他
开本其他
定价99元
货号31086568
上书时间2024-07-08
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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
1.1 SAS程序员——一个一点也不酷的职业
1.1.1 稳定性
1.1.2 行业前景
1.1.3 职业前景
1.2 Python这么火，我为什么要学SAS
1.2.1 R语言：统计分析专业户
1.2.2 Python：成功“出圈”的编程语言
1.2.3 SAS：非开源的强大数据分析工具
1.3 SAS的行业应用
1.3.1 医药行业
1.3.2 金融行业
1.3.3 营销行业
第2章 跟SAS交个朋友
2.1 SAS的安装和版本介绍
2.1.1 先聊聊SAS的发展脉络
2.1.2 SAS三种不同版本的安装方式
2.1.3 到底该用哪一版
2.2 每个窗口都有用：日志、结果、输出
2.2.1 桌面版
2.2.2 SAS Studio版
2.3 编写你的第一个SAS程序
2.4 养成编程好习惯
2.4.1 缩进——六合刀法
2.4.2 关注日志——三分剑术
2.4.3 善用注释——太极剑法
2.4.4 帮助文档——北冥神功
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
3.1.1 SAS的基本语法特点
3.1.2 data步与proc
3.1.3 逻辑判断语句
3.1.4 数据集的合并
3.2 数值型变量与字符型变量
3.2.1 两种变量的概念
3.2.2 数值型变量的相关函数
3.2.3 字符型变量的相关函数
3.3 数据格式
3.3.1 创建、改变和删除数据格式
3.3.2 数值型变量的格式
3.3.3 字符型变量的格式
3.3.4 自定义数据格式
3.3.5 字符型变量与数值型变量的转换
3.4 日期和时间的处理
3.4.1 日期和时间变量的数据格式
3.4.2 IOS8601格式
3.4.3 日期和时间变量相关函数
3.5 实战案例：多种方法计算药物副作用持续时间
3.5.1 案例背景
3.5.2 案例分析
第4章 proc是个筐——数据分析往里装
4.1 data步力所不及？proc迎难而上
4.1.1 怎么学习proc
4.1.2 从proc append说开去
4.2 数据清理第一步——排序与查重
4.2.1 排序
4.2.2 查重
4.3 数据的转置与输出
4.3.1 数据转置
4.3.2 数据输出
4.4 读取和存储外部文件
4.4.1 数据输入
4.4.2 data步与infile
4.4.3 数据输出
4.5 读取数据集和库的信息
4.5.1 proc contents——一眼看穿数据集
4.5.2 proc datasets——万能proc
4.6 好风凭借力：在SAS中使用SQL
4.6.1 SQL与proc——强强联合的数据分析工具
4.6.2 操作变量与值
4.6.3 数据集的合并
4.6.4 使用proc SQL的正确姿势
4.7 实战案例：使用proc sql进行副作用与伴随用药数据多对多合并
4.7.1 案例背景
4.7.2 数据明晰
4.7.3 需求实现
4.7.4 总结思考
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
5.1.1 什么是宏？三个字概括：自动化
5.1.2 宏的好处千千万
5.1.3 宏编程注意事项
5.2 编写第一个宏程序
5.2.1 宏程序的结构
5.2.2 变量与宏变量——同名而不同姓的一对
5.2.3 宏参数——让你的宏程序“活起来”
5.2.4 宏相关的选项
5.3 宏的三要素：宏变量、宏逻辑和宏函数
5.3.1 宏变量——百变游戏房
5.3.2 宏逻辑——穿针引线的书房
5.3.3 宏函数——宏程序的起居室
5.4 SAS语句无法实现？宏程序来帮你
5.4.1 %sysfunc引用SAS函数
5.4.2 %sysfunc处理文件
5.4.3 %sysfunc获取系统信息
5.5 实战案例：自动创建包含变量参数的数据集模板
5.5.1 项目背景
5.5.2 项目拆解
5.5.3 编程实现
5.5.4 调试反馈
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
6.1.1 三级火箭与数据分析
6.1.2 统计方法
6.2 获取各种统计量
6.2.1 proc means——常用的数值型变量统计量获取方式
6.2.2 另一条道路
6.2.3 proc freq——字符型变量我擅长
6.3 实战案例：异常值处理
6.3.1 什么是异常值
6.3.2 异常值的影响与处理方法
6.3.3 异常值出现的原因
6.3.4 使用统计相关proc去除异常值
6.3.5 使用proc sql找出异常值
6.4 带你走进p value
6.4.1 显著性检验
6.4.2 P值、拒绝域和置信区间
6.4.3 常见的分布类型
6.4.4 从proc ttest说开去
6.4.5 proc freq是箩筐，各种p值里面装
6.5 实战案例：药物到底灵不灵
6.5.1 随机双盲对照试验概念
6.5.2 数据概览
6.5.3 分析与实践
6.5.4 案例总结
6.6 其他统计分析功能常用模型
6.6.1 生存分析
6.6.2 回归分析
6.6.3 相关性分析
6.6.4 主成分分析
第7章 生成统计报表
7.1 数据可视
内容摘要
本书源自作者5年来的项目和工作实践经验，力求对SAS编程与数据分析做一个较为完整的梳理，除了从技术架构方面细致地梳理了SAS数据分析中的关键技术和实用知识点，例如数据集，宏编程。图表生成等，更在讲解中埋藏了一条关于行业实践分析的案例辅线，包括嵌入其中的大量实践案例和单独成章的综合案例，帮助读者将关键技术和行业实践相辅相成，让读者能身临其境地了解SAS数据分析行业的精髓。本书并不想陷于具体技术问题的解决方案中，而是希望通过一些关键技术点、模型以及实例的关联讲解来帮助读者梳理清楚SAS编程的开发思路，继而学会解决一类问题。
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