數據分析不求人——SAS Viya可視化分析原理與實踐

"可視化分析為非數據專業人士賦能 - 便捷高效多視角認識數據獲取洞察自助式探索為數據專業人士添活力 - 視覺認知多維度助力分析創新構想"

目錄

理念篇

第1章數據素養與數據分析

1．1數據素養

1．1．1什麼是數據素養

1．1．2DIKW金字塔模型

1．1．3數據素養之數據思維

1．1．4數據素養之數據知識

1．1．5數據素養之工具技能

1．2數據分析

1．2．1數據分析的發展沿革

1．2．2數據分析的類型

1．3習題

1．4本章小結

第2章探索式數據分析

2．1初識探索式分析

2．1．1關於初創人

2．1．2什麼是EDA

2．1．3為何需要EDA

2．2探索式分析簡介

2．2．1EDA方程式

2．2．2EDA的技術方法概覽

2．2．3EDA的使用方式

2．3EDA常用技術方法

2．3．1非圖形技術

2．3．2圖形技術

2．4EDA與CDA

2．4．1生動的類比

2．4．2方法論維度

2．4．3EDA的特點

2．4．4CDA的特點

2．4．5數據分析的不同階段

2．5習題

2．6本章小結

第3章視覺認知理論

3．1視覺系統

3．1．1視覺

3．1．2視覺關註

3．2註意力與記憶

3．2．1註意(力)

3．2．2記憶

3．2．3記憶與可視化

3．3可視化編碼原理

3．3．1可視化元素

3．3．2視覺感知的相對性

3．3．3可視化編碼原則

3．3．4可視化編碼過程

3．3．5可視化編碼示例

3．4格式塔認知理論

3．4．1格式塔

3．4．2普雷格郎茨定律

3．4．3格式塔的圖底理論

3．4．4格式塔的整體性原則

3．4．5格式塔的群組原則

3．5視錯覺的啟示

3．5．1艾賓浩斯錯覺

3．5．2馬赫帶效應

3．5．3普根多夫錯覺

3．6習題

3．7本章小結

第4章數據可視化概述

4．1可視化的定義及分類

4．2數據可視化的經典案例

4．3數據可視化的目的

4．4數據可視化的作用

4．4．1減少數據過載的困擾

4．4．2放大感知

4．4．3發現預期或意外

4．5如何進行數據可視化

4．5．1確定可視化目標

4．5．2數據可視化工具的選擇

4．5．3數據可視化的指導原則

4．5．4數據可視化的過程

4．6避免被誤導

4．6．1謹慎使用地圖

4．6．2謹慎使用3D圖形

4．6．3謹慎使用餅圖

4．6．4遵循常理與共識

4．6．5註意數軸刻度

4．6．6註意數據是否變換

4．6．7關註數據的完整性

4．6．8註意選擇恰當的圖形

4．7習題

4．8本章小結

第5章可視化分析概述

5．1著名的古老案例

5．2可視化分析的定義

5．3可視化分析的作用

5．3．1加強分析的交互性

5．3．2提高分析的便利性

5．3．3幫助孕育新構想

5．3．4助力提升AI可信度

5．4如何進行可視化分析

5．4．1知識生成模型

5．4．2可視化分析的過程

5．4．3發揮人腦思維力

5．4．4可視化分析工具概覽

5．5習題

5．6本章小結

基礎篇

第6章SAS可視化分析總覽

6．1SAS Viya簡介

6．1．1SAS Viya主要應用程序簡介

6．1．2SAS Viya提供的接口簡介

6．2雲分析服務CAS

6．2．1CAS的數據操作

6．2．2CAS的會話類別

6．3SAS Visual Analytics功能概覽

6．4SAS Visual Analytics界面簡介

6．4．1初始界面

6．4．2主界面

6．4．3SAS Visual Analytics樣例報表

6．5SAS Visual Analytics的分析方法論

6．6習題

6．7本章小結

第7章數據訪問

7．1自助式數據導入

7．1．1導入本地數據

7．1．2導入服務器數據

7．1．3導入其他數據

7．2自助式數據加載

7．2．1手動加載

7．2．2其他自助式操作

7．3訪問可用的CAS內存表

7．3．1可用內存表

7．3．2訪問內存表

7．4習題

7．5本章小結

第8章數據調查

8．1檢視數據表的結構

8．2瀏覽可用的數據項

8．3更改數據項的屬性

8．3．1分類屬性

8．3．2格式屬性

8．3．3聚合屬性

8．4查看數據特性

8．4．1類別項的事件水平

8．4．2測度項的統計量

8．4．3測度項的相關性

8．4．4測度項的離群值

8．5數據項的右鍵菜單操作

8．6SAS Visual Analytics自動圖

8．7SAS Visual Analytics表格對象

8．7．1簡單表

8．7．2交叉表

8．7．3簡單表與交叉表對比

8．8習題

8．9本章小結

第9章數據準備

9．1創建數據項

9．1．1自定義類別項

9．1．2層次項

9．1．3參數項

9．1．4計算項

9．2數據轉換

9．2．1使用SAS Data Studio進行轉換

9．2．2使用SAS Visual Analytics進行轉換

9．3數據表操作

9．3．1數據表的連接

9．3．2聚合數據表

9．3．3數據視圖

9．3．4映射數據

9．4習題

9．5本章小結

第10章探索與分析綜述

10．1描述性分析對象

10．1．1通用描述性圖形對象之一

10．1．2通用描述性圖形對象之二

10．1．3通用描述性圖形對象之三

10．1．4通用描述性圖形對象之四

10．1．5儀表盤對象

10．2診斷性分析對象

10．2．1進行對比的對象

10．2．2展示關系的對象

10．2．3呈現變化的對象

10．2．4組合對象

10．2．5非組合對象

10．3預測性分析對象

10．3．1預測對象

10．3．2自動預測對象

10．4指導性分析對象

10．4．1路徑分析

10．4．2網絡分析

10．4．3地理分析

10．5交互分析操作概述

10．6習題

10．7本章小結

第11章描述性分析對象

11．1直方圖

11．2盒形圖

11．3條形圖

11．4點圖

11．5線圖

11．6階梯圖

11．7針狀圖

11．8散點圖

11．9數值序列圖

11．10時間序列圖

11．11瀑布圖

11．12詞雲

11．13鍵值

11．14量具圖

11．15餅圖

11．16習題

11．17本章小結

第12章診斷性分析對象

12．1氣泡圖

12．2矩形樹圖

12．3相關矩陣

12．4熱圖

12．5平行坐標圖

12．6向量圖

12．7氣泡變化圖

12．8進度圖

12．9自動解釋對象

12．10文本主題對象

12．11交互探索

12．12習題

12．13本章小結

第13章報表設計綜述

13．1報表設計相關理論

13．1．1希克定律

13．1．2奧卡姆剃刀原則

13．1．3菲茨定律

13．1．4雅各布定律

13．1．5尼爾森F型視覺模型

13．1．6首因效應與近因效應

13．1．7馮·雷斯托夫效應

13．1．8蔡格尼克記憶效應

13．2報表設計相關實踐

13．2．1主題設計

13．2．2報表結構設計

13．2．3頁面類型

13．2．4頁面布局設計

13．2．5內容設計

13．2．6模板設計

13．3SAS Visual Analytics的主題

13．3．1應用程序主題

13．3．2報表主題

13．3．3定制主題

13．4SAS Visual Analytics的頁面布局

13．4．1默認的頁面布局方式

13．4．2使用容器的頁面布局

13．5SAS Visual Analytics的頁面模板

13．5．1SAS頁面模板

13．5．2自定義頁面模板

13．6SAS Visual Analytics報表與頁面

13．6．1報表相關操作

13．6．2頁面相關操作

13．6．3內容對象建議

13．6．4報表頁面概覽

13．6．5報表提示與頁面提示

13．7習題

13．8本章小結

第14章報表內容支持

14．1兩個內容對象

14．1．1圖像

14．1．2文本

14．2報表內容的支持功能

14．2．1顯示規則

14．2．2報表動態匯總信息

14．2．3報表視圖狀態

14．2．4報表性能審查

14．2．5報表輔助功能

14．2．6報表診斷

14．2．7報表翻譯

14．2．8報表導出

14．2．9與MS Office集成

14．3習題

14．4本章小結

第15章報表交互支持

15．1控件

15．1．1自動控件

15．1．2按鈕欄

15．1．3滑塊

15．1．4文本輸入

15．1．5下拉列表

15．1．6列表

15．2操作

15．2．1自動操作

15．2．2鏈接操作

15．2．3手動操作

15．3過濾器

15．3．1數據源過濾器

15．3．2數據過濾器

15．3．3交互式過濾器

15．3．4排名過濾器

15．3．5過濾器表達式

15．3．6過濾器的其他操作

15．4報表交互支持示例

15．4．1通過控件進行過濾

15．4．2通過參數項進行交互

15．5習題

15．6本章小結

進階篇

第16章聚合運算符與快速計算項

16．1聚合運算符

16．1．1表達式運算符

16．1．2Suppress運算符

16．1．3聚合範圍的說明

16．1．4聚合(期間)運算符

16．1．5聚合(表格)運算符

16．2快速計算項

16．2．1使用AggregateCells運算符的快速計算項

16．2．2使用RelativePeriod運算符的快速計算項

16．2．3使用ParallelPeriod運算符的快速計算項

16．2．4使用CumulativePeriod運算符的快速計算項

16．2．5其他快速計算項

16．3習題

16．4本章小結

第17章預測與自動預測對象

17．1預測對象

17．1．1數據表的結構要求

17．1．2假設分析

17．2自動預測對象

17．3習題

17．4本章小結

第18章路徑分析與網絡分析對象

18．1路徑分析對象

18．1．1數據表的結構要求

18．1．2路徑分析對象的示例

18．2網絡分析對象

18．2．1網絡量度項

18．2．2數據表的結構要求

18．2．3網絡分析對象的示例

18．3習題

18．4本章小結

第19章地理分析對象

19．1地圖與位置數據

19．1．1位置數據

19．1．2地理分析使用的地圖

19．1．3關於Shapefile

19．1．4導入Shapefile

19．1．5地理位置數據源

19．1．6創建地理數據提供程序

19．2創建地理位置數據項

19．3地理數據表擴充

19．3．1地理信息編碼

19．3．2地理信息擴充

19．4地理分析對象

19．4．1地理坐標

19．4．2地理氣泡

19．4．3地理等值線

19．4．4地理區域

19．4．5地理餅圖

19．4．6地理聚類

19．4．7地理線

19．4．8地理網絡

19．4．9地理線坐標

19．4．10地理區域坐標

19．5地理分析對象的交互操作

19．6習題

19．7本章小結

第20章內容對象與Viya作業

20．1三個內容對象

20．1．1數據驅動內容

20．1．2Web內容

20．1．3作業內容

20．2Viya作業

20．2．1關於Viya作業

20．2．2創建Viya作業

20．2．3作業提示

20．2．4執行作業

20．3習題

20．4本章小結

第21章SAS Visual Analytics REST API

21．1關於REST API

21．2SAS Viya REST API

21．3VA的Reports API

21．3．1Report對象

21．3．2Reports API調用示例

21．4VA的Report Images API

21．4．1Report Images API

21．4．2Report Images API調用示例

21．5VA的Report Transforms API

21．5．1Report Transforms API

21．5．2調用示例之替換報表的數據源

21．5．3調用示例之翻譯報表

21．5．4調用示例之改變報表的參數值

21．6VA的Visualization API

21．7其他REST API

21．7．1SAS Viya的過濾支持

21．7．2Folders API簡介

21．7．3Folders API的調用示例

21．8習題

21．9本章小結

第22章SAS Visual Analytics SDK

22．1配置SAS Viya服務器

22．2使用SAS VA SDK庫

22．2．1安裝使用VA SDK庫

22．2．2免安裝使用VA SDK庫

22．2．3身份認證

22．3VA SDK提供的API

22．3．1加載全局變量

22．3．2傳遞報表參數

22．3．3VA SDK API的主要函數

22．4VA SDK引用報表包

22．5VA SDK使用示例

22．6習題

22．7本章小結

第23章定制可視化圖形模板

23．1定制圖形模板的入口

23．2組成模板的圖形元素

23．3定制可視化圖形模板

23．3．1選擇適當的圖形元素

23．3．2設置圖形模板屬性

23．3．3設置圖形模板的數據角色

23．4使用定制的圖形模板

23．5定制圖形模板的實例

23．6習題

23．7本章小結

後記

附錄

參考文獻