【正版书籍】可视化分析与SAS实现
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作者朱继辉,刘政,窦运涛,邱威
出版社机械工业出版社
ISBN9787111604075
出版时间2018-07
装帧其他
开本16开
定价69元
货号J9787111604075
上书时间2024-06-29
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商品简介
本书系统介绍了数据可视化分析的基本概念和实际应用。在理论层面，本书介绍了数据可视化分析的基本概念。在实际应用层面，本书介绍了SAS的可视化分析解决方案，如何使用SAS可视化分析解决方案进行数据可视化分析。
目录:
目 录?Contents
前言
第1章 可视化分析概论 1
1.1 可视化分析的意义 1
1.2 数据可视化分析兴起的背景 3
1.3 数据分析的可视化与分析的不同层次 4
1.3.1 数据获取与数据转换 4
1.3.2 高级分析与模型开发 5
1.3.3 分析结果展现与模型应用 5
1.4 可视化分析面临的挑战与应对 6
1.4.1 可视化分析面临的挑战 6
1.4.2 SAS的可视化分析实现 7
1.5 本章小结 9
第2章 SAS可视化分析技术概述 10
2.1 SAS数据可视化分析的平台基础 10
2.2 SAS可视化分析家族成员、主要功能和相互联系 11
2.2.1 SAS可视化分析 12
2.2.2 SAS 可视化统计 13
2.2.3 SAS 可视化调查 14
2.2.4 SAS可视化数据挖掘和机器学习 15
2.2.5 相互联系 16
2.3 SAS可视化分析功能概述 17
2.3.1 数据导入 17
2.3.2 数据处理 18
2.3.3 数据分析 18
2.3.4 基于Web的报表设计 22
2.4 SAS数据可视化分析的展望 24
2.5 本书内容概述 24
2.6 本章小结 24
第3章 SAS Visual Analytics的数据访问和准备 25
3.1 认识数据源 26
3.1.1 单一文件类型 26
3.1.2 数据库和大数据存储 27
3.2 使用Administrator管理LASR服务器 27
3.2.1 创建LASR服务器 29
3.2.2 创建并配置HDFS目录 32
3.2.3 启动LASR服务器 33
3.2.4 加载单一SAS数据集 34
3.2.5 加载HDFS数据 35
3.2.6 高级数据管理 38
3.3 准备数据的最佳实践 39
3.4 如何使用Visual Data Builder准备数据 42
3.4.1 使用Visual Data Builder的场景 42
3.4.2 导入数据 43
3.4.3 表查询和表连接 46
3.4.4 导入Information Map查询 50
3.4.5 追加表 52
3.4.6 创建LASR星型表 53
3.5 本章小结 56
第4章 标准报表与定制化报表分析 57
4.1 SAS Visual Analytics Designer和Visual Analytics Graph Builder介绍 57
4.1.1 SAS Visual Analytics Designer 57
4.1.2 SAS Visual Analytics Graph Builder 57
4.2 创建标准报表 58
4.2.1 使用各类报表对象 58
4.2.2 在SAS Visual Analytics Designer中处理和分析数据 58
4.2.3 报表过滤，报表交互，报表链接 62
4.2.4 使用报表中的参数 68
4.3 创建定制化报表 71
4.4 共享报表 72
4.5 本章小结 74
第5章 钻取查询与仪表盘 75
5.1 创建钻取查询报表 76
5.1.1 创建层次，生成钻取查询报表 76
5.1.2 编辑层次，更新钻取查询报表 80
5.1.3 创建时间层次，生成钻取查询报表 82
5.1.4 从可视化图形中创建层次 82
5.2 创建仪表盘 83
5.3 本章小结 84
第6章 可视化统计分析与预测模型 85
6.1 SAS Visual Statistics介绍 85
6.2 SAS Visual Statistics用户界面以及架构 86
6.3 探索性数据分析 87
6.3.1 探索性数据分析简介 87
6.3.2 SAS Visual Statistics实现探索性数据分析 88
6.4 线性回归模型 90
6.4.1 线性回归模型简介 91
6.4.2 SAS Visual Statistics线性回归可视化分析 92
6.4.3 SAS Visual Statistics线性回归模型举例 95
6.5 逻辑回归 101
6.5.1 逻辑回归模型简介 101
6.5.2 SAS Visual Statistics逻辑回归可视化分析 103
6.5.3 SAS Visual Statistics逻辑回归模型举例 104
6.6 广义线性模型 107
6.6.1 广义线性模型简介 107
6.6.2 SAS Visual Statistics广义线性模型可视化分析 107
6.6.3 SAS Visual Statistics广义线性模型举例 108
6.7 决策树 110
6.7.1 决策树模型简介 110
6.7.2 SAS Visual Statistics决策树可视化分析 112
6.7.3 SAS Visual Statistics决策树模型举例 113
6.8 聚类 116
6.8.1 聚类分析简介 116
6.8.2 SAS Visual Statistics聚类可视化分析 117
6.8.3 SAS Visual Statistics聚类分析举例 117
6.9 模型比较和模型评分 120
6.9.1 模型比较 120
6.9.2 模型比较可视化界面 120
6.9.3 模型评分 122
6.10 本章小结 123
第7章 可视化调查 124
7.1 SAS Visual Investigator介绍 124
7.2 SAS Visual Investigator的主要功能和系统架构 125
7.3 SAS Visual Investigator在预防违规或犯罪领域的应用 126
7.3.1 从警报管理中发现高风险活动 127
7.3.2 通过实体分析发现风险活动的诱因 129
7.4 SAS Visual Investigator在金融欺诈及反洗钱领域的应用 136
7.4.1 生成警报信息 137
7.4.2 在警报控制台中发现风险 140
7.4.3 搜索实体并进行初步调查 141
7.4.4 在工作区中进行详尽调查 142
7.4.5 使用时间滑块进行深度挖掘 147
7.5 SAS Visual Investigator在法律、政府和社会管理方面的应用 151
7.5.1 基于汇总报告评估风险 152
7.5.2 持续的个案监控 155
7.6 本章小结 159
第8章 SAS可视化分析技术的企业级部署和应用 160
8.1 企业级部署 160
8.1.1 架构设计 161
8.1.2 大规模并行处理部署要点 175
8.1.3 后配置、验证、调优 186
8.2 企业级应用的管理和安全 199
8.2.1 管
目录
前言
第1章 可视化分析概论
1.1 可视化分析的意义
1.2 数据可视化分析兴起的背景
1.3 数据分析的可视化与分析的不同层次
1.3.1 数据获取与数据转换
1.3.2 高级分析与模型开发
1.3.3 分析结果展现与模型应用
1.4 可视化分析面临的挑战与应对
1.4.1 可视化分析面临的挑战
1.4.2 SAS的可视化分析实现
1.5 本章小结
第2章 SAS可视化分析技术概述
2.1 SAS数据可视化分析的平台基础
2.2 SAS可视化分析家族成员、主要功能和相互联系
2.2.1 SAS可视化分析
2.2.2 SAS 可视化统计
2.2.3 SAS 可视化调查
2.2.4 SAS可视化数据挖掘和机器学习
2.2.5 相互联系
2.3 SAS可视化分析功能概述
2.3.1 数据导入
2.3.2 数据处理
2.3.3 数据分析
2.3.4 基于Web的报表设计
2.4 SAS数据可视化分析的展望
2.5 本书内容概述
2.6 本章小结
第3章 SAS Visual Analytics的数据访问和准备
3.1 认识数据源
3.1.1 单一文件类型
3.1.2 数据库和大数据存储
3.2 使用Administrator管理LASR服务器
3.2.1 创建LASR服务器
3.2.2 创建并配置HDFS目录
3.2.3 启动LASR服务器
3.2.4 加载单一SAS数据集
3.2.5 加载HDFS数据
3.2.6 高级数据管理
3.3 准备数据的最佳实践
3.4 如何使用Visual Data Builder准备数据
3.4.1 使用Visual Data Builder的场景
3.4.2 导入数据
3.4.3 表查询和表连接
3.4.4 导入Information Map查询
3.4.5 追加表
3.4.6 创建LASR星型表
3.5 本章小结
第4章 标准报表与定制化报表分析
4.1 SAS Visual Analytics Designer和Visual Analytics Graph Builder介绍
4.1.1 SAS Visual Analytics Designer
4.1.2 SAS Visual Analytics Graph Builder
4.2 创建标准报表
4.2.1 使用各类报表对象
4.2.2 在SAS Visual Analytics Designer中处理和分析数据
4.2.3 报表过滤，报表交互，报表链接
4.2.4 使用报表中的参数
4.3 创建定制化报表
4.4 共享报表
4.5 本章小结
第5章 钻取查询与仪表盘
5.1 创建钻取查询报表
5.1.1 创建层次，生成钻取查询报表
5.1.2 编辑层次，更新钻取查询报表
5.1.3 创建时间层次，生成钻取查询报表
5.1.4 从可视化图形中创建层次
5.2 创建仪表盘
5.3 本章小结
第6章 可视化统计分析与预测模型
6.1 SAS Visual Statistics介绍
6.2 SAS Visual Statistics用户界面以及架构
6.3 探索性数据分析
6.3.1 探索性数据分析简介
6.3.2 SAS Visual Statistics实现探索性数据分析
6.4 线性回归模型
6.4.1 线性回归模型简介
6.4.2 SAS Visual Statistics线性回归可视化分析
6.4.3 SAS Visual Statistics线性回归模型举例
6.5 逻辑回归
6.5.1 逻辑回归模型简介
6.5.2 SAS Visual Statistics逻辑回归可视化分析
6.5.3 SAS Visual Statistics逻辑回归模型举例
6.6 广义线性模型
6.6.1 广义线性模型简介
6.6.2 SAS Visual Statistics广义线性模型可视化分析
6.6.3 SAS Visual Statistics广义线性模型举例
6.7 决策树
6.7.1 决策树模型简介
6.7.2 SAS Visual Statistics决策树可视化分析
6.7.3 SAS Visual Statistics决策树模型举例
6.8 聚类
6.8.1 聚类分析简介
6.8.2 SAS Visual Statistics聚类可视化分析
6.8.3 SAS Visual Statistics聚类分析举例
6.9 模型比较和模型评分
6.9.1 模型比较
6.9.2 模型比较可视化界面
6.9.3 模型评分
6.10 本章小结
第7章 可视化调查
7.1 SAS Visual Investigator介绍
7.2 SAS Visual Investigator的主要功能和系统架构
7.3 SAS Visual Investigator在预防违规或犯罪领域的应用
7.3.1 从警报管理中发现高风险活动
7.3.2 通过实体分析发现风险活动的诱因
7.4 SAS Visual Investigator在金融欺诈及反洗钱领域的应用
7.4.1 生成警报信息
7.4.2 在警报控制台中发现风险
7.4.3 搜索实体并进行初步调查
7.4.4 在工作区中进行详尽调查
7.4.5 使用时间滑块进行深度挖掘
7.5 SAS Visual Investigator在法律、政府和社会管理方面的应用
7.5.1 基于汇总报告评估风险
7.5.2 持续的个案监控
7.6 本章小结
第8章 SAS可视化分析技术的企业级部署和应用
8.1 企业级部署
8.1.1 架构设计
8.1.2 大规模并行处理部署要点
8.1.3 后配置、验证、调优
8.2 企业级应用的管理和安全
8.2.1 管理概述
8.2.2 操作计算服务器
8.2.3 环境监控
8.2.4 安全
8.3 本章小结
内容摘要
在计算机诞生之前，数据的可视化行为就已经应用在各个领域中，如等高线图、磁力线图、天像图等。如今的大数据时代，面对错综复杂、形式多样、规模庞大的数据，如何利用计算机的强大运算能力快速
提取商业信息？如何将统计分析和预测建模的方法应用在数据挖掘中？如何使用立体的、动态的、实日寸的、交互的等多种方式来展现复杂的科学模型？这些成了众多数据分析师希望了解和掌握的内容。SAS作为全球顶级数据分析的领导者，融合多个领域的专业人士协同工作，开发了强有力的大数据可视化产品，帮助企业深入挖掘大数据中的商业价值。朱继辉、刘政、窦运涛、邱威著的《可视化分析与SAS实现》通过介绍SAS可视化分析家族产品的商业应用来探讨其中的答案。同时，本书还会通过案例阐述SAS的可视化分析技术，以及商业实施中的部署和应用。
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