SAS 數據分析 Hands-On SAS For Data Analysis
Gulati, Harish 馬琳琳 譯
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2023-04-01
- 售價: $594
- 貴賓價: 9.5 折 $564
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 292
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7302632103
- ISBN-13: 9787302632108
-
相關分類:
SPSS
- 此書翻譯自: Hands-On SAS For Data Analysis
立即出貨 (庫存 < 4)
買這商品的人也買了...
-
人月神話:軟體專案管理之道 (20 週年紀念版)(The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering, Anniversary Edition, 2/e)$480$379 -
冷凍空調原理與工程, 2/e$625$563 -
Python 錦囊妙計, 3/e (Python Cookbook, 3/e)$880$695 -
空調工程與設計-含供暖與通風 (Spitler & Parker & McQuiston : Heating, Ventilating, and Air Conditioning-Analysis and Design, 5/e)$780$764 -
Python 自動化的樂趣|搞定重複瑣碎 & 單調無聊的工作 (中文版) (Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners)$500$425 -
$594The Little SAS Book 中文版 -
The Sexiest Data Scientist 馬克杯 - 紫色款$290$247 -
精通 Python|運用簡單的套件進行現代運算, 2/e (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages, 2/e)$880$695 -
$403Web 前端性能優化 -
SAS 統計分析與應用從入門到精通, 2/e$450$428 -
$520監控平臺解密:IT系統風險感知和洞察 -
實戰 Linux 系統數位鑑識 (Practical Linux Forensics: A Guide for Digital Investigators)$620$465 -
最速網頁開發:用 Go Web 一手建立高能效網站系統, 2/e$880$695 -
Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略, 2/e$780$616 -
資料科學 SQL 工作術 – 以 MySQL 為例與情境式 ChatGPT 輔助學習 (SQL for Data Scientists - A Beginner’s Guide for Building Datasets for Analysis)$630$498 -
實戰 Tableau 資料分析與視覺化分析$480$360 -
Tableau 數據可視化分析從新手到高手$419$398 -
Azure DevOps 設計策略與實戰分析:開發工程師從入門到進階完全指南(iThome鐵人賽系列書)【軟精裝】$760$593 -
AI 時代從基本功下手 - 深入電腦底層運作原理$880$695 -
K8S 自學聖經:10大核心模板快速入門【圖解教學】$790$624 -
現代系統管理|可靠及永續的系統管理 (Modern System Administration: Managing Reliable and Sustainable Systems)$680$537 -
學會專案管理的 12堂課, 3/e$520$406 -
從零開始 OCS Inventory:打造資訊資產管理 × 資安 CVE 漏洞通報(iThome鐵人賽系列書)$650$507 -
資訊安全管理領導力實戰手冊$599$473 -
Python:股票 × ETF 量化交易實戰 105個活用技巧, 3/e$660$515
相關主題
商品描述
《SAS數據分析》詳細闡述了與SAS數據分析相關的基本解決方案,主要包括SAS編程入門,數據操控和轉換,合並、索引、加密和壓縮技術,統計、報表、轉換過程和函數,高級編程技術:SAS宏,函數、選項和自動變量,Proc SQL高級編程技術,深入理解Proc SQL,數據可視化,報表機制和數據傳輸系統等內容。此外,本書還提供了相應的示例、代碼,以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書,也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
目錄大綱
目 錄
第1部分 SAS基礎知識
第1章 SAS編程入門 3
1.1 SAS數據集 3
1.1.1 創建一個SAS表 4
1.1.2 創建數據集 6
1.2 SAS編程語言—基本語法 8
1.2.1 數據步驟 9
1.2.2 Proc SQL 10
1.3 SAS LOG 10
1.3.1 SAS中的命名規則 11
1.3.2 SAS中Teradata的命名規則 12
1.4 數據集選項 12
1.4.1 壓縮技術 13
1.4.2 加密技術 13
1.4.3 索引機制 14
1.5 SAS運算符 15
1.5.1 算術運算符 15
1.5.2 比較運算符 16
1.5.3 邏輯運算符 16
1.6 格式 16
1.6.1 格式化有效數據以使其更具可讀性 16
1.6.2 指定一種格式以使其具有實際意義 18
1.6.3 調整數據類型 19
1.7 子集數據集 22
1.7.1 WHERE語句和IF語句 23
1.7.2 使用OPTIONS 24
1.7.3 DROP或KEEP選項 25
1.7.4 查看屬性 26
1.8 字典表 28
1.9 _ALL_和_IN_的角色 31
1.10 本章小結 34
第2章 數據操控和轉換 35
2.1 變量的長度 36
2.2 大小寫轉換和對齊 39
2.2.1 LowCase()、PropCase()和UpCase()函數 39
2.2.2 AnyUpper()、AnyLower()和NoTupper()函數 40
2.2.3 Left()和Right()函數 41
2.3 字符串識別 41
2.3.1 Scan()函數 42
2.3.2 Index()、Indexc()和Indexw()函數 46
2.3.3 Find()函數 47
2.4 處理空格 50
2.5 缺失值和多重值 51
2.6 區間計算 52
2.7 連接 57
2.7.1 CAT()函數 57
2.7.2 CATS()、CATT()和CATX()函數 58
2.7.3 Lag()函數 60
2.8 邏輯和控制 62
2.8.1 IFC()和IFN()函數 62
2.8.2 WhichC()或WhichN()函數 63
2.8.3 Choosen()和Choosec()函數 64
2.9 數字操控 65
2.10 本章小結 67
第2部分 合並、優化和描述性統計數據
第3章 合並、索引、加密和壓縮技術 71
3.1 合並機制簡介 71
3.1.1 連接 72
3.1.2 交叉 73
3.1.3 合並 73
3.1.4 更新 74
3.1.5 修改 76
3.2 連接 77
3.2.1 不同的變量長度和附加變量 77
3.2.2 重復值 80
3.2.3 不同的數據類型 80
3.2.4 利用臨時變量 80
3.2.5 PROC APPEND 82
3.3 交叉 84
3.4 合並 86
3.4.1 匹配法 86
3.4.2 重疊變量 88
3.4.3 一對多合並 90
3.4.4 數據向量編程 91
3.4.5 多對多合並 93
3.5 索引機制 96
3.5.1 唯一值 99
3.5.2 缺失值 99
3.6 加密 100
3.7 本章小結 102
第4章 統計、報表、轉換過程和函數 103
4.1 Proc Freq 103
4.1.1 交叉表 105
4.1.2 限制Proc Freq的輸出 106
4.1.3 基於控制變量的交叉表 106
4.1.4 Proc Freq和統計測試 108
4.2 Proc Univariate 111
4.2.1 基本統計和極端觀察數據 112
4.2.2 正態性測試 113
4.2.3 位置測試 115
4.3 Proc Means和Proc Summary 116
4.3.1 Proc Means 116
4.3.2 Proc Summary 117
4.4 Proc Corr 118
4.5 Proc REG 119
4.6 Proc Transpose 125
4.7 本章小結 128
第3部分 高 級 編 程
第5章 高級編程技術:SAS宏 131
5.1 宏定義 131
5.2 宏變量處理機制 132
5.3 宏解析跟蹤機制 138
5.4 宏定義處理機制 141
5.5 比較位置和關鍵字參數 143
5.6 數據驅動型編程 144
5.7 利用自動全局宏變量 146
5.8 評估宏 149
5.9 編寫高效的宏 152
5.10 本章小結 153
第6章 函數、選項和自動變量 155
6.1 NOMPREPLACE和MREPLACE 155
6.2 NOMCOMPILE和NCOMPILE 157
6.3 MCOMPILENOTE 158
6.4 NOMEXECNOTE和MEXECNOTE 159
6.5 MAUTOCOMPLOC 160
6.6 MACRO和NOMACRO 161
6.7 交換DATA步驟和宏變量之間的值 162
6.8 Call Execute 164
6.9 修改CALL SYMPUT示例 165
6.10 解析宏變量 166
6.10.1 文本中的宏變量名稱 166
6.10.2 宏變量和庫 167
6.10.3 間接宏引用 169
6.10.4 基於單一宏調用的宏變量引用系列 170
6.10.5 多個&符號 171
6.11 宏屏蔽機制 172
6.11.1 使用%STR 173
6.11.2 使用%NRSTR 175
6.11.3 使用%BQUOTE和%NRBQUOTE 176
6.12 本章小結 176
第4部分 SAS中的SQL
第7章 Proc SQL高級編程技術 179
7.1 比較數據步驟和Proc SQL 179
7.2 Proc SQL連接 180
7.2.1 內連接 182
7.2.2 左連接 184
7.2.3 右連接 187
7.2.4 全連接 189
7.2.5 一對多連接 190
7.2.6 多對多連接 192
7.3 Proc SQL概要 193
7.3.1 子集 193
7.3.2 分組和匯總機制 196
7.4 字典表 198
7.5 本章小結 200
第8章 深入理解Proc SQL 201
8.1 Proc SQL中的SAS視圖 201
8.1.1 SQL視圖語法 202
8.1.2 描述視圖 203
8.1.3 利用視圖提升性能 206
8.2 利用Proc Means執行修改操作 208
8.2.1 刪除操作 208
8.2.2 修改操作 210
8.3 利用Proc SQL識別重復內容 214
8.4 在Proc SQL中創建索引 217
8.5 宏和Proc SQL 219
8.5.1 利用Into子句創建宏變量 219
8.5.2 利用Into子句創建多個宏變量 220
8.6 本章小結 222
第5部分 數據可視化和報表
第9章 數據可視化 225
9.1 數據可視化在分析中飾演的角色 225
9.2 直方圖 226
9.3 線圖 232
9.4 垂直條形圖和水平條形圖 236
9.5 散點圖 244
9.6 箱形圖 248
9.7 本章小結 250
第10章 報表機制和數據傳輸系統 251
10.1 Proc Tabulate 252
10.1.1 比較多個Proc Mean和Proc Tabulate 252
10.1.2 基於Proc Tabulate的多個表 254
10.1.3 選擇統計數據 254
10.1.4 格式化輸出結果 255
10.1.5 二維輸出 256
10.2 指定ODS目標 258
10.3 格式化ODS文件 259
10.3.1 多個電子表格 259
10.3.2 使用過濾器 262
10.3.3 控制輸出選項 262
10.3.4 修改默認的單元格 266
10.4 ODS Excel圖表 266
10.4.1 輸出結果的顏色編碼 268
10.4.2 復制公式 268
10.5 本章小結 269



