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谷鸿秋 著

图书标签:

• SAS编程
• 数据分析
• 统计分析
• 数据挖掘
• 编程入门
• 案例教学
• 实战
• 数据处理
• 商业分析
• 量化分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302470571

版次：1

商品编码：12210370

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

《SAS编程演义》，演义？这是一本小说吗？
No! No! No！这是一本让SAS中国研发中心总经理刘政先生眼前一亮的SAS编程书，这是一本让著名SAS博主胡江堂说“这是一本我想写的SAS中文书”，这是一本可作为不同编程层级的SASor案头常备书。

良心之作：10 章专题数十万字，近180张图片、30多张表格和200多段代码，20多张语法卡片、30个原创实用宏程序。懂的，不懂的，统统搞懂；会的，不会的，统统搞会！

创新之作：字典式编排太无聊？我们来打破！精巧的编排方式，从基本概念到实际场景，循序渐进，步步推进，你的疑问，就此层层解开！

实用之作： 读了那么多书，SAS仍不会用，不好用？那更应该读这本。手把手来体验SAS在数据管理、数据整理、数据呈现上的优势。纷繁复杂的统计图表，从此不再是烦恼！

内容简介

　　本书以BaseSAS为基础，重点讲解SAS编程技术，内容涵盖SAS基础知识、数据导入导出、变量与观测操作、数据集操作与管理、函数与例程、SAS格式以及宏编程等。另外，对于目前市面上SAS书籍涉及很少，但是应用频繁的统计表格和统计图形，本书从设计原则、选择思路、绘制方法以及实例步骤等方面做了系统、详细的介绍。

　　本书打破语法关键字的字典式编排方式，精心凝练10个既相对独立又互相联系的专题，就地取材，采用SAS自带的小数据集，循序渐进，层层递进地来进行讲解讨论。无论是SAS初学者，还是江湖老手，都可从中获益。SAS初学者可以较为全面系统地了解SAS编程技术及其应用场景，江湖老手亦可从高阶技能中获得启发感悟。

作者简介

　　谷鸿秋

　　著名医学院非著名医学毕业生，土鳖博士/野生码农/科研搬砖工。公众号“统技思维”出品人，原人大经济论坛SAS专版/SAS中文论坛卸任版主，数据分析与可视化爱好者

　　目前主要从事医药领域的统计学设计与统计方法研究

　　微信公众号：统技思维

　　统计理论通俗讲解，软件技巧效率提升，思维方法探索启发。

　　关注作者微信公众号，获取本书代码和相关数据。

目录

第1章 人生若只如初见：初识SAS 1
1.1 往事并不如烟 1
1.1.1 逗你玩的发音 1
1.1.2 有点趣的历史 2
1.1.3 逝不去的江湖 5
1.2 选择一厢情愿 5
1.3 软件架构 6
1.4 安装与许可 7
1.5 运行模式 12
1.6 编程界面 12
1.6.1 DMS界面 12
1.6.2 EG界面 14
1.6.3 SAS Studio 界面 14
1.7 版本 16
1.7.1 购买版与大学版 17
1.7.2 免费云端版 17
1.7.3 各操作系统平台版 20
1.7.4 各语言版 20
1.8 本章小结 21
第2章 清歌苦调两不厌：夯实基础 22
2.1 Foundation SAS 22
2.1.1 Foundation SAS的构成 22
2.1.2 Base SAS 23
2.2 SAS数据分析流程 23
2.3 逻辑库与数据集 24
2.3.1 逻辑库 24
2.3.2 数据集 27
2.3.3 变量 31
2.4 SAS编程语言 32
2.4.1 SAS程序结构 32
2.4.2 SAS语法规则 33
2.4.3 SAS语言元素 35
2.4.4 三种逻辑结构 40
2.4.5 数组结构 42
2.4.6 函数与CALL例程 46
2.4.7 结构化查询语言SQL 46
2.4.8 SAS宏MACRO 48
2.5 理解SAS运行机制 49
2.5.1 PDV与DATA步自循环 49
2.5.2 @与@@的困惑 55
2.6 用好SAS Help的秘诀 57
2.6.1 SAS Help知多少 57
2.6.2 看懂SAS Help的基本套路 60
2.6.3 检索SAS Help的小技巧 61
2.6.4 熟悉SASHelp下的数据集 62
2.7 本章小结 63
第3章 苔点狂吞纳线青：读取数据 64
3.1 读取对象与读取方式 64
3.2 数据读取策略 65
3.3 读取DBMS数据文件 66
3.3.1 SAS/ACCESS 与DBMS 66
3.3.2 LIBNAME语句访问DBMS数据文件语法 67
3.4 读取PC数据文件 67
3.4.1 小试牛刀 68
3.4.2 PROC IMPORT语法 68
3.4.3 LIBNAME访问PC文件语法 70
3.4.4 实例扩展 70
3.5 读取Flat数据文件 72
3.5.1 读入CSV文件 72
3.5.2 读入TXT特殊字符分隔的文件 72
3.6 读取流式数据 74
3.6.1 流式数据初探 74
3.6.2 INPUT语句一般语法 74
3.6.3 列表读入式 75
3.6.4 列读入式 77
3.6.5 格式读入式 77
3.6.6 命名读入式 78
3.6.7 DATALINES数据综合案例 79
3.6.8 关于列表、指针及格式等 79
3.7 顺带说说数据导出 80
3.8 数据导入导出的宏 81
3.9 本章小结 81
第4章 行舟来去泛纵横：变量观测 82
4.1 变量与观测操作概览 82
4.2 创建数据集 83
4.2.1 DATA+SET语句 84
4.2.2 SQL CREATE语句 85
4.2.3 过程步的语句与选项 85
4.3 观测与变量的筛选 89
4.3.1 IF与WHERE的辨析 90
4.3.2 KEEP、DROP与RENAME 91
4.3.3 PROC SQL筛选变量与观测 93
4.4 横向的其他操作 93
4.4.1 新变量生成与赋值 94
4.4.2 变量类型转换 98
4.4.3 变量重新分组切割 100
4.4.4 缺失变量查找 102
4.5 纵向的其他操作 103
4.5.1 DATA步实现累加 103
4.5.2 PROC步实现累加 106
4.5.3 LAG与DIF的隔行取物 107
4.6 本章小结 108
第5章 亦应帷幄运鸿筹：数据库集 109
5.1 修改数据集：MODIFY语句 109
5.1.1 MODIFY语句实例 109
5.1.2 MODIFY语句注意事项 111
5.1.3 MODIFY语句语法概览 112
5.2 更新数据集：UPDATE语句 113
5.2.1 UPDATE语句实例 113
5.2.2 UPDATE语句注意事项 113
5.2.3 UPDATE语句语法概览 114
5.3 行列互换（转置）：PROC TRANSPOSE 114
5.3.1 行转列（宽表转长表） 114
5.3.2 列转行（长表转宽表） 116
5.3.3 PROC TRANSPOSE注意事项 116
5.3.4 PROC TRANSPOSE语法概览 117
5.4 横向拼接（并接）：多SET/MERGE/PROC SQL 117
5.4.1 一对一读入 118
5.4.2 一对一并接 119
5.4.3 匹配并接 119
5.5 纵向拼接（串接）：SET /PROC APPEND / PROC SQL 123
5.5.1 SET语句 124
5.5.2 PROC APPEND 124
5.5.3 PROC SQL 125
5.6 PROC SQL表连接 126
5.6.1 左连接（LEFT JOIN） 127
5.6.2 右连接（RIGHT JOIN） 128
5.6.3 内连接（INNER JOIN） 129
5.6.4 全连接（FULL JOIN） 129
5.6.5 表连接操作语法总结 130
5.7 PROC SQL集运算 131
5.7.1 差（EXCEPT） 131
5.7.2 并（UNION） 132
5.7.3 交（INTERSECT） 133
5.7.4 外并（OUTER UNION） 134
5.8 数据集管理 134
5.8.1 初入门庭：制作变量字典 135
5.8.2 大雅之堂：数据集信息 136
5.8.3 大雅之堂：数据集操作 137
5.8.4 大雅之堂：变量信息 138
5.8.5 登峰造极：精通SAS字典 139
5.9 本章小结 143
第6章 间有山川亦奇秀：函数例程 145
6.1 函数和例程是什么 145
6.2 为什么要用函数和例程 146
6.2.1 一个例子感受函数的便利 146
6.2.2 一个例子感受例程的便利 147
6.3 怎么用函数和例程 148
6.3.1 函数语法 148
6.3.2 例程语法 149
6.4 在哪里使用函数和例程 149
6.5 有哪些函数例程可用 150
6.6 高频函数和例程有哪些 152
6.7 不够用怎么办 153
6.8 本章小结 154
第7章 翩跹翠袖拂云裳：巧用格式 155
7.1 何为格式 155
7.2 为何要用格式 156
7.3 格式名的样子 157
7.4 常用系统格式 158
7.4.1 常用输出格式 158
7.4.2 常用输入格式 159
7.5 PROC FORMAT自定义格式 159
7.5.1 自定义格式 159
7.5.2 用数据集定义格式 161
7.5.3 PROC FORMAT语法 161
7.6 格式的妙用 162
7.6.1 格式使用位置 162
7.6.2 变量重分组 163
7.6.3 统计分析过程 164
7.6.4 统计缺失观测 165
7.6.5 条件显示 166
7.7 本章小结 167
第8章 菱花荇蔓随双桨：百变绘图 168
8.1 绘图软件知多少 168
8.2 丑陋死板太难搞 169
8.3 绘图系统瞄一瞄 170
8.3.1 SAS/GRAPH 171
8.3.2 统计过程自动绘图 172
8.3.3 ODS Graphics System 173
8.4 基本原则不能少 179
8.4.1 Less is more 179
8.4.2 图形元素设计 180
8.5 统计图形的选择策略 180
8.5.1 统计图形选择总则 181
8.5.2 案例说明 183
8.6 条图系列（Bar Chart） 184
8.6.1 单式条图 184
8.6.2 频数图 185
8.6.3 带误差限的单式条图 186
8.6.4 单式百分比条图 187
8.6.5 簇拥式复式条图 188
8.6.6 簇拥式复式误差限条图 188
8.6.7 堆叠式复式条图 189
8.6.8 马赛克图 191
8.6.9 镜面式复式条图 191
8.6.10 面板条图 193
8.7 直方图系列（Histogram） 195
8.7.1 简单直方图 195
8.7.2 重叠直方图 196
8.7.3 镜面直方图 197
8.7.4 面板直方图 199
8.8 箱线图系列（Box Plot） 200
8.8.1 简单箱线图 200
8.8.2 分组箱线图 201
8.8.3 面板箱线图 202
8.9 散点图系列（Scatter Plot） 202
8.9.1 X-Y散点图 203
8.9.2 X-Y散点回归图 203
8.9.3 分组散点图 204
8.9.4 面板散点图 205
8.9.5 泡泡图 206
8.9.6 矩阵散点图 207
8.10 折线图系列（Line Plot） 208
8.10.1 简单折线图 208
8.10.2 误差限折线图 209
8.10.3 分组误差限折线图 211
8.10.4 面板误差限折线图 211
8.11 面积图系列（Area Plot） 212
8.11.1 面积图 212
8.11.2 带状图 213
8.12 拟合图系列（Fit Plot） 214
8.12.1 密度曲线 214
8.12.2 回归线 215
8.12.3 椭圆曲线 216
8.12.4 ROC曲线 217
8.12.5 Kaplan–Meier曲线 217
8.12.6 LOESS曲线 219
8.12.7 Spline曲线 221
8.13 森林图系列（Forest Plot） 222
8.13.1 简单森林图 222
8.13.2 亚组分析森林图 223
8.14 地图系列（Map） 226
8.14.1 纯地图 226
8.14.2 统计地图 227
8.14.3 热力地图 228
8.15 PROC SGPLOT总结 229
8.16 八九打扮十分妖 231
8.16.1 更换样式文件 231
8.16.2 SG过程语句选项 232
8.16.3 GTL语句选项 233
8.16.4 创建样式文件 235
8.17 图片属性控制 238
8.18 本章小结 240
第9章 拙中藏巧混天成：统计表格 241
9.1 统计表格是什么 241
9.2 统计表格如何设计 244
9.3 统计表格有哪些用法 245
9.3.1 基线信息表格 245
9.3.2 危险因素表格 246
9.3.3 结局效应表格 246
9.3.4 亚组分析表格 247
9.4 SAS制表方式有哪些 248
9.4.1 统计汇总过程 249
9.4.2 专用制表过程PROC TABULATE 250
9.4.3 专用报告过程PROC REPORT 251
9.5 如何完美实现统计表格 252
9.6 手把手来说明 253
9.6.1 完整实例 253
9.6.2 重点解读 255
9.6.3 技能升华 256
9.7 本章小结 257
第10章 一缕檀烟万佛名：宏中奥秘 259
10.1 学习宏的几个理由 259
10.2 认识宏 261
10.3 宏变量 261
10.3.1 宏变量特性 262
10.3.2 创建宏变量的十种方法 262
10.3.3 宏符号表与作用域 264
10.3.4 掩蔽宏变量 267
10.3.5 显示宏变量值 269
10.3.6 引用宏变量 270
10.4 宏程序 272
10.4.1 宏程序定义与调用 272
10.4.2 宏程序定义与调用语法 272
10.4.3 存储与加密宏程序 273
10.4.4 选择与循环宏语句 274
10.4.5 宏函数及其分类 276
10.5 开发宏程序 277
10.5.1 原则 277
10.5.2 步骤 278
10.5.3 技巧 280
10.6 本章小结 281
附录 282
附录1 统计图形不同样式效果展示 282
附录2 部分统计图形彩图效果（ggStyle样式） 284
附录3 部分统计图形彩图效果（ggplot2样式） 285
附录4 SGPLOT绘图参考 286
附录5 笔者原创宏工具分享列表 292
附录6 优质SAS学习资源列表 293
附录7 SAS编程习惯与编程规范 294
参考文献 297

前言/序言

蠢蠢欲动一年，奋指敲键三月，夜深人静百天，所幸的是这本书稿没有胎死腹中，终于写完了。动笔之前，我曾异常兴奋，我自以为满腹经纶无处释放的日子从此结束。完稿以后，我却沉静了，在接连填了一个又一个自己挖的坑以后，猛然抬头，发现后面其实还有更大的坑要去填，于是乎内心不禁更加焦虑。不过我很感激这份焦虑，虽然它不足以保证我所写出来的文字和代码是字字珠玑，篇篇精华，但是因为它，我可以挺起胸膛，拍着胸脯说：10章专题10多万字，近180张图片、30多张表格和200多段代码，20多张语法卡片、30个原创实用宏程序，这些都是热血铸就的良心作品，最起码它对得起我当初出发时的那份心意。

缘起

我还记得初学SAS编程时，因为看不懂SAS Help而懊恼，因为不理解@与@@ 的区别而苦恼，因为分不清宏变量的%STR 、%NRSTR、%QUOTE、%BQOTE、%NRQUOTE以及 %NRBQUOTE 等诸多quoting函数而哀伤。然而，光阴似箭，似水流年，这才不过几年光景，那个曾经面对这些“简单问题”而烧心的少年，在面对后来同样烧心的学弟学妹时竟然一脸诧异：“啊？这个应该很容易理解的吧！” 你看，时间是多么的狡诈，它就这样轻易地抹平了我们学习过程中的苦与痛，当我们走得越远，当初的苦与痛就忘记得越多。庆幸的是，我不是什么大神，走得也不远，那些苦与痛还没有忘得一干二净，那就趁现在，赶紧记录下来，分享出来吧。

问题

此前知乎里有一个提问：SAS入门书籍有哪些值得推荐？在回答里我把SAS学习分成了三类（点到即止，套PROC 型；深入应用，编程统计型；走火入魔，开发工具型）并推荐了相应的书籍。在整理市面上SAS 相关的书籍时，我总结了三个缺陷：①专门介绍数据整理与图表呈现的书太少、太零碎，即便有，也鲜有高质量者；②几乎都采用语法关键词按字典式的编排方式论述，缺乏从实际问题凝练的良好专题；③编程技术与使用场景割裂，讲技术者纯讲技术，缺少对应的应用场景带入感。

特色

本书试图在数据整理与图表呈现的内容上、编排方式上以及论述形式上有所突破和改进。

在内容上，顾名思义，专门讨论数据整理和统计图表的制作，不贪大求全、忌蜻蜓点水。精心提炼的10 个专题总计10 万字，涉及SAS 的八卦见闻、SAS 的基础知识、数据的导入导出方式、变量与观测的各种操作、数据集的各种操作与管理、函数与例程、输入输出格式、统计表格的制作、统计图形的绘制原则、选择方法以及各系列统计图形的绘制实例，此外对SAS 宏变量、宏程序以及开发宏程序的原则、步骤、技巧等内容均有较为详细的论述。

在编排上，推陈出新，打破按语法关键字的字典式编排方式，精心挑选的10 个专题构成10 个既相对独立又互相联系的章节。小节与小节之间、例子与例子之间，尽量由问题层层引入，逐步推进，减少割裂与唐突感，增加使用场景的带入感。

此外，很多SAS 用户虽然都了解、接受甚至已经受益于SAS 在数据整理和统计分析方面毋庸置疑的优势，但是在统计结果的呈现上，尤其是统计表格，特别是统计图形方面都或多或少存在不甚了解抑或是误解的情况。因此，本书在统计表格的制作，尤其是统计绘图方面花了大量的笔墨做串讲——是的，用一个又一个层层递进的疑问来串讲，避免单纯的介绍绘图语法和SAS 技术，这在其他书中是很少见的。

最后，为了便于读者理解SAS 运行机制与原理，本书在论述时都尽量采用小数据、小实例以便清晰简洁地说明问题，避免因行业背景的不同陷入具体实例的大坑。同时，为了方便读者练手测试，几乎所有数据均就地取材，采用SASHelp 库中自带的数据集。

心得

SAS Help 文档是学习SAS 不可多得的手边精品材料，如果还没有深刻体会到这一点，那么赶紧去读读R 包的Help 文档。很多SAS 书籍取材于SAS Help 文档却闭口不提，这是一个巨大的失误。因此，本书会专门引导，鼓励读者去多读SAS Help 文档、多查SAS Help 文档。

学习知识的理想状况是单调线性、循序渐进的推进，然而现实情况却是：知识本身是错综复杂的网状结构。因此，我们经常需要迂回包抄、循环往复地学习。在介绍知识点时，本书努力做到直线推进、循序渐进，但由于作者精力、能力有限，加之知识网状结构的客观的、存在的现实，希望读者能有一个迂回包抄、循环往复的学习心态。

当然，我也有一个迂回包抄、循环往复、精进迭代的心态。本书还有很多的话题，比如SAS 的综合矩阵语言（Integrated Matrix Language ，IML）、输出传递系统（Output delivery System, ODS ）、正则表达式等没能在此版付诸实践；已经付诸实践的，也会因笔者的见识、学识以及精力受限，而有所欠缺。因此，诚恳地欢迎诸位读者给出您的建设性建议以及批评性意见，送达地址guhongqiu(at)yeah(dot)net。有您的反馈，下一版（如果有的话），肯定会更好。

致谢

如果您读到这里了，请不要嫌我啰唆，因为一路走来，需要感谢的人特多，而且感谢应该是一个严肃的话题，因此，下面是一本正经的致谢。

感谢北京中医药大学曾光教授、刘仁权教授带我叩开流行病与卫生统计领域的大门；感谢中国疾病预防控制中心吴尊友教授教我公共卫生的大义；感谢北京协和医学院李卫教授携我走进临床研究的大门；感谢国家神经系统疾病临床医学研究中心王拥军、王伊龙教授给我机会在实践中提升临床研究思维与技能。

感谢The Little SAS Book 的作者Lora D. Delwiche 女士，著名SAS 绘图博客Graphically Speaking 的博主、众多SAS 绘图专著的作者Sanjay Matange 先生，以及The DS2 Procedure: SAS Programming Methods at Work 的作者Peter Eberhardt 先生在本书写作过程中给予的支持和帮助。

感谢SAS 中国研发中心总经理刘政先生；感谢SAS 中国研发中心分析产品开发部总监高燕女士、SAS 中国研发中心商业智能和可视化分析产品部技术总监巫银良先生、SAS 中国区培训经理赵丹先生、SAS 大中华区市场总监蒋顺利先生在我准备书稿过程中给予的支持；感谢SAS 中文论坛创始人、前海征信副总经理施亦明先生，SAS 中文资讯网的创始人sxlion 以及人大经济论坛里的一大波ID（jingju11 、pobel、hopewell、davil2000、kuhasu、ahuige、soporaeternus、YueweiLiu 、oloolo、bobguy、Imasasor、playmore、crackman、dxystata）在SAS 的江湖里传道解惑。

感谢本书的编辑，清华大学出版社的刘洋先生。没有他的信任，这本书可能会散落于江湖；没有他的信任，写作可能会被无数次的催稿打断。还好，他对我和这本书稿一直保

持足够的耐心。再次感谢清华大学出版社编辑部，精心挑选每章首页的山水画，配合标题，意境深远。

来北京十多年，感谢中国气象科学研究院谷湘潜研究员、首都医科大学附属北京地坛医院江宇泳教授给予的各方面关照；感谢中南大学谷潜平教授的建议；感谢国家神经系统疾病临床医学研究中心的王彩云主任早上的烤红薯——无上美味、香甜至极。

最后，感谢因为SAS、因为此书，和我有了交集的你。

谷鸿秋

2017年5月24日

《数据解构：探索统计分析的艺术与科学》 一部深入数据本质，揭示统计分析强大潜力的实践指南 在信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限可能和价值的宝藏。如何从海量数据中提炼洞察，如何运用严谨的统计方法解读现象，如何将数据分析转化为驱动决策的智慧，这不仅是科学研究的核心课题，更是现代商业、社会科学、医学研究等众多领域不可或缺的关键能力。《数据解构：探索统计分析的艺术与科学》正是这样一本旨在带领读者深入数据世界，掌握统计分析精髓的实践性著作。 本书并非空泛的理论说教，而是以严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的步骤，引导读者逐步建立起坚实的统计分析基础，并将其转化为解决实际问题的有力工具。我们相信，数据分析不仅仅是技术活，更是一门融合了逻辑思维、批判性思考和创新精神的艺术与科学。 本书内容梗概： 《数据解构》将统计分析的旅程划分为几个核心阶段，层层递进，力求让读者在理解理论的同时，也能熟练掌握实践操作。 第一部分：数据之旅的起点——理解与准备 在踏上数据分析的征途之前，清晰地理解数据的性质、来源以及潜在的偏差至关重要。本部分将带领读者： 数据世界的概览： 认识不同类型的数据（定量、定性、分类、有序等），理解数据的基本结构（变量、观测值），以及不同数据格式（CSV, Excel, JSON等）的特点和互换。 数据获取与清洗的艺术： 学习如何有效地从各种来源收集数据，包括数据库查询、API接口、网络爬虫等。重点在于掌握数据清洗的关键技术，如缺失值处理（删除、填充、插补）、异常值识别与处理、重复值检测与移除、数据格式统一、变量重编码等。我们将强调“脏”数据对分析结果的毁灭性影响，以及“干净”数据的意义。 探索性数据分析（EDA）的智慧： 在正式建模之前，通过可视化和描述性统计来初步了解数据的特征。本部分将深入探讨各种描述性统计量（均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等）的含义及应用，以及如何利用直方图、箱线图、散点图、条形图等可视化工具直观地展示数据分布、变量关系和潜在模式。EDA不仅仅是“看看数据”，更是“与数据对话”的过程。 第二部分：统计推断的基石——模型构建与评估 理解了数据，下一步便是运用统计学原理，构建模型来解释数据、预测未来，并从中得出可靠的结论。本部分将聚焦于核心的统计推断技术： 概率论基础回顾与应用： 简要回顾概率的基本概念、概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）及其在统计建模中的重要作用。理解概率分布有助于我们理解数据的随机性和不确定性。 假设检验的逻辑与实践： 深入讲解假设检验的原理、步骤、不同类型的检验（t检验、z检验、卡方检验、F检验等）及其适用场景。我们将通过大量实例，教会读者如何根据研究问题选择合适的假设检验，如何解读p值和置信区间的含义，以及如何避免常见的统计谬误。 回归分析的精髓： 从简单线性回归到多元线性回归，再到逻辑回归，本书将详细阐述回归模型的核心思想。读者将学习如何建立回归模型，理解回归系数的解释，如何评估模型的拟合优度（R²，调整R²），以及如何进行模型诊断（残差分析、多重共线性检验）。我们将强调回归分析在量化变量间关系、预测因变量方面的强大能力。 方差分析（ANOVA）的探索： 学习如何使用ANOVA来比较三个或更多组均值是否存在显著差异。从单因素ANOVA到双因素ANOVA，我们将剖析其原理和应用，帮助读者在实验设计和分组比较中做出明智的判断。 第三部分：超越传统——高级统计方法与应用 随着数据复杂度的增加和研究需求的深化，掌握更高级的统计技术变得尤为重要。本部分将引领读者进入更广阔的统计分析领域： 分类数据分析： 学习如何处理和分析分类变量，包括卡方检验在关联性分析中的应用，以及广义线性模型（GLM）在处理非正态分布响应变量时的优势。 时间序列分析入门： 探索分析具有时间依赖性的数据的方法，如识别趋势、季节性、周期性，以及建立ARIMA等模型进行预测。 聚类分析与降维技术： 学习如何利用聚类分析发现数据中的自然群体，以及如何运用主成分分析（PCA）等降维技术简化复杂数据集，提取关键信息。 贝叶斯统计思想简介： 介绍贝叶斯统计的基本理念，以及它与频率派统计的不同之处，为读者打开认识另一种统计学视角的窗口。 第四部分：实践出真知——案例分析与工具运用 理论的学习离不开实践的检验。本部分将通过一系列精心挑选的、来自不同领域的真实案例，展示统计分析的强大应用。同时，我们将结合常用的统计分析工具，指导读者如何将所学知识付诸实践。 跨学科案例解析： 商业领域： 市场营销效果评估、客户行为分析、销售预测、风险评估。 医学研究： 临床试验数据分析、疾病风险因子探究、诊断模型构建。 社会科学： 民意调查数据分析、社会经济因素影响研究、教育成果评估。 工程与制造： 质量控制、过程优化、产品性能分析。 工具赋能： 本部分将穿插介绍如何在主流统计软件（如R语言、Python的统计库、SPSS等）中实现上述统计分析方法。我们强调工具只是手段，核心在于对统计原理的深刻理解。读者将学会如何编写代码、导入数据、执行分析、可视化结果，并生成专业的分析报告。 《数据解构》的独特之处： 理论与实践的高度融合： 每一项统计概念的引入，都紧密联系着实际应用，并通过丰富的案例进行演示，避免了理论的枯燥。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级技术，内容组织合理，易于读者逐步掌握。 批判性思维的培养： 强调对数据和分析结果的审慎解读，鼓励读者提出疑问，避免盲从。 可视化优先原则： 大量运用图表来辅助理解和展示分析结果，使抽象的统计概念更加直观。 面向问题导向： 聚焦于如何运用统计分析解决实际问题，而非仅仅罗列统计方法。 谁适合阅读《数据解构》： 初学者： 任何希望系统学习统计分析方法，建立坚实基础的个人。 学生： 统计学、经济学、社会学、心理学、计算机科学、生物医学等专业的学生，可以作为课程的补充读物或自学教材。 研究人员： 需要运用统计方法进行数据分析以支持学术研究的学者、博士后、研究生。 数据分析从业者： 市场分析师、商业智能分析师、数据科学家、产品经理等，希望提升数据分析技能，拓展分析思路的专业人士。 对数据驱动决策感兴趣的任何人： 无论您是否从事数据相关行业，理解数据分析的原理和方法，都能在现代社会中获得更强的竞争力。 《数据解构：探索统计分析的艺术与科学》不仅是一本书，更是一扇通往数据智慧的大门。通过阅读本书，您将不再仅仅是数据的观察者，而是能够驾驭数据、洞察规律、驱动决策的“数据解构师”。让我们一起踏上这段激动人心的旅程，发掘数据背后隐藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

《SAS编程演义》这个书名，首先就吸引了我，它不像市面上很多技术书籍那样直接，而是带着一种文学色彩，让我好奇它到底会以怎样的方式来讲解SAS编程。我之前接触过一些SAS的入门教程，虽然学到了一些基础，但总觉得有些零散，不够系统，而且很多时候在实际应用中会感到力不从心，不知道如何将学到的知识灵活运用。这本书的“演义”二字，让我猜测作者可能是想通过一种更加宏观和叙事性的方式来展开SAS的讲解，也许会从SAS的发展历程、在不同行业中的应用案例，或者通过模拟一些真实世界的“编程场景”来逐步深入。我尤其希望书中能够包含一些关于SAS在数据可视化方面的技巧，因为我发现，即使数据分析的结果再出色，如果不能有效地呈现给非技术背景的决策者，其价值也会大打折扣。我希望这本书能填补我在SAS实践应用方面的空白，让我真正理解SAS的“演义”之处，以及它如何通过编程来“讲述”数据的故事。

评分☆☆☆☆☆

读到《SAS编程演义》这个名字，我脑海中立刻浮现出许多关于如何将复杂技术转化为易于理解和接受的内容的可能性。对于我这样一名在数据分析领域摸索多年的从业者来说，SAS无疑是我工作中不可或缺的利器，但坦白说，有时候我也觉得SAS的某些方面显得比较“古老”或者不够直观。这本书的“演义”二字，让我产生了一种期待，它或许能够打破传统SAS教材的固有模式，用一种更具启发性和故事性的方式，去解读SAS的强大功能和内在逻辑。我希望书中不仅仅是罗列各种SAS过程和语句，而是能够深入挖掘SAS在解决实际业务挑战时，那些“化繁为简”的智慧和技巧。比如，它可能会讲解如何利用SAS来构建复杂的预测模型，或者如何进行大规模的数据挖掘，而这一切，都将被“演义”成一个个引人入胜的案例。我尤其想知道，这本书会不会在SAS的统计建模和机器学习方面，提供一些不同于以往的视角和方法，让我在面对日益复杂的数据问题时，能有更多的思路和手段。

评分☆☆☆☆☆

《SAS编程演义》这个书名，让我一下子就联想到了那些经典的武侠小说，里面的主角总是在不断地学习、历练，最终掌握绝世武功。我希望这本书的“演义”二字，能够将SAS编程的严谨性和技术性，与一种更加吸引人的叙述方式结合起来。我之前接触过SAS，但总感觉学习过程有些枯燥，知识点虽然掌握了，但缺乏一种融会贯通的感觉，尤其是在面对一些复杂的统计分析任务时，会感到无从下手。这本书的名字让我眼前一亮，我期待它能用一种“江湖”的视角，来展现SAS的强大能力。或许，书中会描绘SAS在数据分析的“江湖”中，如何解决各种“疑难杂症”，如何通过精妙的编程技巧，洞察数据的奥秘，最终帮助用户“称霸”数据分析领域。我特别想看看，它是否会对SAS的宏（Macro）编程和ODS（Output Delivery System）做深入的“演义”，因为我觉得这两个方面是SAS高级编程中非常重要且灵活的部分，能够极大地提升工作效率和报告的专业度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《SAS编程演义》，光听名字就让人充满了好奇，仿佛里面不仅仅是枯燥的技术教程，更藏着一段段跌宕起伏的故事。我一直对数据分析领域很感兴趣，也知道SAS在统计学和商业分析方面的重要性，所以看到这本书时，毫不犹豫地就入手了。虽然我还没来得及完全深入阅读，但仅仅是翻看目录和前言，我就能感受到作者的用心。他对SAS的讲解，似乎并非简单地罗列语法和函数，而是试图将抽象的概念具象化，让读者能够更好地理解SAS在实际问题解决中的应用。想象一下，在一个复杂的业务场景中，SAS如何像一位技艺精湛的工匠，一点点地构建出数据的模型，最终为决策者提供清晰的洞察。这本书给我的感觉就是这样，它不仅仅是工具书，更是一种思维的启迪，引导读者去思考“为什么”以及“如何”。我尤其期待书中关于数据清洗和预处理的部分，这无疑是数据分析中最具挑战性也最关键的一环，相信作者会用他独到的方式来阐述，让这个过程不再令人望而却步。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的书名《SAS编程演义》中，我感受到了作者对于SAS编程深深的热情，以及希望以一种更加生动有趣的方式来传达知识的愿望。作为一名初学者，我对SAS的了解还仅限于基础的语法和一些简单的统计过程。然而，我深知SAS在企业级数据处理和分析中扮演着举足轻重的角色。这本书的书名“演义”二字，让我联想到经典的文学作品，不禁让人期待其中能够融入一些故事化的叙述，用鲜活的案例来解释复杂的SAS概念。我想，这或许意味着本书不会仅仅停留在枯燥的代码堆砌，而是会通过一个个“故事”，展示SAS如何解决实际业务问题，比如市场营销的客户细分、金融领域的风险评估，或者医药行业的临床试验数据分析等等。我对书中如何将这些“故事”与SAS的编程技术巧妙地结合起来，充满了浓厚的兴趣。我希望能在这本书里，不仅学到SAS的编程技巧，更能体会到数据分析的魅力，以及SAS在其中扮演的“主角”角色。

评分☆☆☆☆☆

凡是用心做的，想必都是极好的，没有那多冗余，满满都是干货，如此一来，现场我们都能上手，倾心打造的肯定值得倾心推荐。

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不错不错

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书是正版，纸质好，物流快，喜欢。

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不知道是包装有问题还是配送过程有问题，还是服务站自提的问题，反正拿到手我的书湿了

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东西不错，价格实惠。。。

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可以的？挺好的，很喜欢，很实用

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好好学习 天天向上

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不错推荐大家购买哈。

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最近开始学这个，网上推荐这本，感觉很不错。