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杨池然 编

图书标签:

• SAS编程
• 数据分析
• 统计分析
• 案例分析
• 数据挖掘
• 商业智能
• SAS技巧
• 数据处理
• 数据可视化
• 机器学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111411000

版次：1

商品编码：11181720

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 信息科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2013-02-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《SAS开发经典案例解析》以经典案例的形式讲解SAS的实际应用。全书共分12章，主要内容包括SAS概述与整体架构、SAS编程语法基础、数据步基础与案例、过程步基础与案例、函数基础与案例、宏基础与案例、统计分析基础与案例、SAS与关系数据库Oracle交互应用、ODS基础与综合案例、信用卡管理系统案例、SAS模型开发案例和高级应用技巧。
　　《SAS开发经典案例解析》可以作为SAS爱好者、本科生学习SAS语言实践应用的教材，也可作为各类SAS工作者的参考书。

目录

前言
第1篇 基础篇
第1章 SAS概述与整体架构
1.1 SAS概述
1.1.1 SAS介绍
1.1.2 SAS行业应用现状
1.2 SAS整体架构
1.2.1 SAS整体架构流程
1.2.2 SAS各模块实现功能

第2章 SAS编程语法基础
2.1 逻辑库定义与应用案例
2.1.1 逻辑库的作用与定义
2.1.2 Windows环境与UNIX环境创建逻辑库
2.1.3 逻辑库与关系数据库的连接方式
2.2 SAS编程语法
2.2.1 变量与常量
2.2.2 条件选择语句与循环语句
2.2.3 操作符与宏变量
2.2.4 格式修饰符与指针控制
2.2.5 INPUT语句与PUT语句
2.2.6 INFILE语句与FILE语句
2.2.7 DELIMITER语句与LENGTH语句
2.2.8 日期与时间定义
2.2.9 INFORMAT与FORMAT定义数据格式
2.2.10 LABEL语句与RETAIN语句
2.2.11 RENAME语句与数组语句
2.2.12 SAS编程注释与OPTIONS语句

第2篇 提高篇
第3章 数据步基础与案例
3.1 数据步基础
3.1.1 数据步概述与定义
3.1.2 SET语句
3.1.3 MERGE语句
3.2 数据集应用案例
3.2.1 数据集条件过滤
3.2.2 CALL子程序数据步应用
3.2.3 数据集输出应用
3.2.4 数据集加密码应用
3.3 外部数据处理案例
3.3.1 TXT文件数据处理
3.3.2 Excel数据处理
3.3.3 CSV格式数据处理
3.3.4 DAT格式数据处理
3.3.5 关系数据库数据处理
3.3.6 批量数据文件处理
3.3.7 宏过程数据处理
3.3.8 表格数据处理
3.3.9 二次数据处理

第4章 过程步基础与案例
4.1 过程步基础
4.1.1 过程步功能与定义
4.1.2 过程步应用
4.2 常见过程步应用
4.2.1 print过程
4.2.2 means过程
4.2.3 copy过程
4.2.4 SQL过程
4.2.5 report过程
4.2.6 freq过程
4.2.7 summary过程
4.2.8 compare过程
4.2.9 datasets过程
4.2.10 surveyselect抽样过程
4.2.11 format过程
4.2.12 sort过程
4.3 经济指数指标分析案例

第5章 函数基础与案例
5.1 函数基础
5.1.1 函数功能与常用函数
5.1.2 数据步引用函数
5.1.3 宏过程引用函数
5.1.4 函数综合应用
5.2 信用卡收入分析案例

第6章 宏基础与案例
6.1 宏基础
6.1.1 宏概述与定义
6.1.2 宏过程应用
6.2 文件夹判断案例
6.3 日期处理
6.4 批量读取同类文件
6.5 客户交易分析输出
6.6 批量文件压缩

第7章 统计分析基础与案例
7.1 统计分析基础
7.1.1 描述性统计过程概述
7.1.2 描述性统计过程应用
7.2 方差分析基础
7.2.1 方差分析概述
7.2.2 方差分析应用
7.3 相关分析与回归分析基础
7.3.1 相关分析与回归分析概述
7.3.2 相关分析与回归分析应用
7.4 因子分析基础
7.4.1 因子分析概述
7.4.2 因子分析应用
7.5 生存分析基础
7.5.1 生存分析概述
7.5.2 生存分析应用
7.6 聚类分析基础
7.6.1 聚类分析概述
7.6.2 聚类分析应用
7.7 判别分析基础
7.7.1 判别分析概述
7.7.2 判别分析应用
7.8 客户流失分析案例

第8章 SAS与关系数据库Oracle交互应用
8.1 SAS与Oracle交互基础
8.1.1 SAS与Oracle数据库连接概述
8.1.2 SAS获取Oracle数据
8.1.3 SAS装载数据到Oracle数据库
8.1.4 Oracle数据解数到外部数据文件
8.1.5 条件过滤取Oracle数据库中的数据
8.2 信用卡交易流水数据提取案例

第9章 ODS基础与综合案例
9.1 ODS基础
9.1.1 ODS概述与功能
9.1.2 ODS定义与应用
9.2 ODS综合案例
9.2.1 ODS输出PDF文件
9.2.2 ODS输出HTML文件
9.2.3 ODS输出CSV格式文件
9.2.4 ODS与Oracle交互输出PDF文件
9.2.5 ODS 输出TXT格式文件
9.2.6 ODS输出DAT格式文件
9.2.7 ODS输出RTF格式文件
9.2.8 ODS 输出到打印机

第3篇 综合实战篇
第10章 信用卡管理系统案例
10.1 业务需求分析与架构设计流程
10.2 ETL层数据处理
10.3 数据挖掘信贷风险案例
10.4 SAS/EM数据挖掘实现过程

第11章 SAS模型开发案例
11.1 数据挖掘建模概述
11.1.1 数据挖掘层级
11.1.2 挖掘建模概念
11.1.3 模型开发平台建设
11.2 数据挖掘建模理论
11.2.1 数据挖掘建模分类
11.2.2 评分卡模型分类
11.3 数据挖掘建模流程
11.3.1 需求分析
11.3.2 数据准备
11.3.3 模型开发
11.3.4 模型验证
11.3.5 策略设计
11.3.6 模型部署
11.4 评分卡模型开发案例
11.4.1 前段准备
11.4.2 开发模型
11.4.3 模型应用

第12章 高级应用技巧
12.1 自动变量与临时变量应用
12.1.1 自动变量_N_与_ERROR_应用
12.1.2 临时变量FIRST.变量与LAST.变量的应用
12.2 SAS索引应用
12.2.1 索引简介
12.2.2 索引的创建与删除
12.2.3 索引的应用
12.3 自定义FORMAT格式应用
12.4 HASH对象的应用
参考文献

前言/序言

洞见数据之美：探索现代企业的数据价值实现之路 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动企业决策、优化运营、洞察市场、驱动创新的核心引擎。企业如何有效地收集、管理、分析和应用数据，以转化为实实在在的商业价值，是每一个深思熟虑的领导者和实践者面临的重大课题。本书并非聚焦于某种特定工具的语法细节或技术演练，而是致力于为读者呈现一系列在真实商业环境中，如何通过数据洞察来解决复杂问题、抓住发展机遇的深度案例。我们将一起踏上一段探索数据价值实现的旅程，从战略层面理解数据的重要性，到战术层面学习如何利用数据赋能业务。 第一篇：数据驱动的战略洞察 在信息孤岛林立、数据来源多样化的今天，首先需要建立起清晰的数据战略。本篇将通过生动的案例，阐述企业如何构建一套行之有效的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性和安全性，为后续的数据分析打下坚实基础。我们将探讨如何从海量数据中提炼出对企业战略制定至关重要的关键指标（KPIs），并通过趋势分析、对比分析等方法，揭示潜在的市场机会和风险。 案例一：客户生命周期价值（CLTV）优化——从个体洞察到群体行为重塑。 想象一家大型零售企业，面对日益激烈的市场竞争，他们迫切需要理解不同客户群体的消费行为模式，并据此制定精准的营销和服务策略。本书将详细解析一个案例，如何通过对历史交易数据、会员信息、线上线下互动行为等多维度数据的整合与分析，构建出客户生命周期价值模型。我们会深入探讨如何识别高价值客户群体，预测其未来的消费潜力，并针对不同生命周期阶段的客户，设计个性化的挽留、激活和增值策略。从分析客户的流失预警信号，到发掘交叉销售和向上销售的潜在机会，我们将展示如何将冰冷的数据转化为温暖的客户关系，最终实现客户忠诚度和终生价值的最大化。这个案例不仅仅是关于统计模型的应用，更是关于如何理解人性、洞察需求，并将这些洞察转化为可执行的商业行动。 案例二：市场趋势预测与产品创新——捕捉先机，引领行业变革。 科技日新月异，市场瞬息万变，如何预测未来趋势，抢占先机，是企业保持竞争力的关键。我们将引入一个案例，分析一家消费品公司如何利用宏观经济数据、行业报告、社交媒体舆情、竞争对手动态等多方面的信息，构建市场趋势预测模型。这个模型不仅能预测整体市场规模的增长或萎缩，更能深入洞察消费者偏好的细微变化，以及新兴技术对现有产品可能带来的颠覆性影响。在此基础上，我们还将探讨如何将这些预测转化为产品创新的灵感，从用户需求痛点出发，结合技术可行性，开发出能够满足未来市场需求的新产品或服务。这个案例将展示数据分析如何从“被动响应”转变为“主动引领”，帮助企业在不确定的环境中，做出更具前瞻性的战略决策。 第二篇：精细化运营的数据实践 当战略方向明确后，数据将在优化企业日常运营、提升效率、降低成本方面发挥不可替代的作用。本篇将聚焦于如何利用数据分析来解决具体的业务痛点，实现运营的精益化。 案例三：供应链效率优化——打破瓶颈，实现降本增效。 传统的供应链管理往往存在信息不透明、需求预测不准确、库存积压严重等问题，导致成本高企，效率低下。本书将呈现一个案例，某制造企业如何通过引入先进的数据分析技术，实现供应链的全链路可视化和智能化管理。我们会分析如何通过对历史销售数据、生产计划、物流信息、供应商表现等数据的深度挖掘，构建精准的需求预测模型，从而优化原材料采购和生产计划。同时，也将探讨如何利用数据监控库存水平，实现 JIT (Just-In-Time) 生产，减少资金占用和仓储成本。此外，案例还将涉及物流路径优化、承运商绩效评估等内容，展示如何通过数据分析，打通供应链的每一个环节，实现整体效率的显著提升。 案例四：营销活动效果评估与ROI最大化——让每一分营销投入都物有所值。 在数字化营销时代，广告投放渠道众多，如何有效衡量营销活动的效果，并最大化投资回报率（ROI），是营销部门面临的巨大挑战。本书将解析一个案例，一家电商平台如何利用 A/B 测试、归因分析、用户画像等方法，科学评估不同营销渠道和策略的成效。我们将深入探讨如何设定合理的评估指标，区分不同触点的贡献度，识别出真正带来转化的用户行为路径。在此基础上，我们还将展示如何基于数据分析结果，动态调整营销预算分配，优化广告创意和落地页设计，最终实现营销成本的精打细算，转化率的持续提升。这个案例将强调数据在营销决策中的关键作用，将感性的营销经验与理性的数据分析相结合，实现营销效果的量化与可控。 案例五：风险预警与欺诈检测——构筑坚实的风险防线。 在金融、保险、电商等领域，识别和防范潜在的风险与欺诈行为至关重要。本书将引入一个案例，某金融机构如何运用机器学习算法，建立强大的风险预警和欺诈检测系统。我们会介绍如何从海量的交易记录、用户行为数据、身份信息等多维度数据中，提取具有代表性的特征，训练分类模型，以识别高风险交易或可疑用户。案例将详细阐述模型构建的过程，包括特征工程、算法选择、模型评估与调优等关键步骤。此外，还将探讨如何将这些模型融入到实时风控流程中，实现秒级响应，有效拦截潜在的欺诈行为，保护企业和用户的资产安全。 第三篇：数据驱动的业务创新与增长 数据不仅能优化现有业务，更能激发新的增长点，驱动企业进行颠覆性创新。本篇将聚焦于如何利用数据来发现新的商业模式，创造新的产品和服务，实现持续的业务增长。 案例六：用户个性化推荐系统——在海量信息中找到用户所需。 如今，用户在信息和商品的选择面前，常常感到 overwhelmed。个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、偏好以及与其他用户的相似性，为其推荐可能感兴趣的内容或商品。本书将深入解析一个案例，某在线视频平台如何构建一套高效的个性化推荐引擎。我们会探讨常用的推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐、以及混合推荐方法。案例将详细阐述如何从海量的用户观看记录、评分、收藏、搜索行为中提取关键特征，并利用这些特征构建推荐模型。同时，还将讨论如何进行冷启动问题处理（即如何为新用户或新内容进行推荐），以及如何通过 A/B 测试不断优化推荐算法，提升用户满意度和内容消费时长。 案例七：新兴市场洞察与用户细分——发掘蓝海，精准定位。 随着全球化进程的加速，企业需要不断发掘新的增长市场，理解不同区域市场的独特需求。本书将呈现一个案例，一家国际化公司如何利用大数据分析，深入洞察新兴市场的消费者行为和偏好。我们将分析如何整合来自不同区域的消费者调查数据、社交媒体信息、线上线下销售数据，以及人口统计学数据，构建跨区域的用户画像。通过对不同细分市场的深入分析，识别出未被充分满足的需求和潜在的增长机会。在此基础上，我们将探讨如何根据这些洞察，调整产品策略、营销传播和渠道布局，成功进入并服务于新兴市场。 案例八：数据驱动的产品迭代与优化——让产品与市场同频共振。 优秀的产品不是一蹴而就的，而是通过持续的迭代和优化来实现的。本书将解析一个案例，某 SaaS 服务提供商如何利用用户反馈数据、使用日志数据、客户支持数据等，构建一套科学的产品迭代流程。我们会分析如何从海量用户反馈中提炼出共性问题和需求，并结合产品使用数据，量化不同功能的使用频率和用户流失原因。在此基础上，我们将探讨如何优先处理高优先级的问题，设计和实现产品改进方案，并通过 A/B 测试来验证改进效果。这个案例将强调数据在产品生命周期管理中的核心作用，帮助企业打造真正符合用户需求、持续带来价值的产品。 结语 本书中的每一个案例，都旨在为读者提供一套系统性的思考框架和一套可借鉴的实践方法。我们希望通过这些详实而生动的案例解析，帮助读者深刻理解数据在现代企业中的价值所在，并掌握如何将数据转化为驱动企业发展的不竭动力。无论您是企业决策者、数据分析师、产品经理，还是对数据驱动的商业世界充满好奇的探索者，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的工具，助您在这场数据驱动的变革浪潮中，洞见数据之美，实现价值之跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个全新的视角来审视数据分析和SAS编程。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找能够深化我对SAS理解，并且能够指导我解决更棘手问题的资源。这本书无疑满足了我的期待。它所涵盖的案例，从基础的数据转换到复杂的模型构建，都极具代表性和实用性。我尤其对书中关于如何优化SAS代码以提高执行效率和降低资源消耗的讨论印象深刻，这对于处理海量数据至关重要。书中不仅仅是展示了“怎么做”，更是深入浅出地解释了“为什么这么做”，以及在不同情况下，有哪些替代的解决方案和它们各自的优劣。这种深度的分析，让我能够跳出“照猫画虎”的模式，真正掌握SAS的精髓，学会举一反三。它提供的不仅是技术指导，更是一种解决问题的思维方式。我注意到书中还涉及了一些进阶的SAS模块，这让我看到了SAS更广阔的应用领域，也激发了我进一步学习的动力。这本书的结构清晰，逻辑严谨，阅读体验极佳，我感觉自己每一页都能有所收获，这对于一本技术书籍来说，实属难得。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的SAS大师进行了一次深度对话。我之前一直觉得SAS编程是一件很枯燥的事情，充满了各种复杂的语句和参数，很难找到乐趣。但这本书彻底改变了我的看法。它通过一系列精心设计的案例，将SAS的强大功能和实际应用完美结合，让我看到了编程的魅力和解决问题的成就感。我非常喜欢书中对每个案例的循序渐进的讲解，从问题的提出，到解决方案的设计，再到代码的实现和结果的解读，每一步都清晰明了，让人忍不住想要跟着一起动手实践。书中的例子非常贴近实际工作中的场景，让我能够轻松地将学到的知识应用到自己的项目中，解决我遇到的实际问题。更重要的是，这本书不仅仅是教我如何写出能运行的代码，更是引导我思考如何写出更优雅、更高效、更易于维护的代码。它让我明白，SAS编程不仅仅是一门技术，更是一门艺术。我感觉自己仿佛拥有了一把瑞士军刀，能够应对各种数据处理和分析的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是通往SAS编程世界的一扇神奇大门，让我这个初学者看到了无限可能。在阅读之前，我对于SAS的理解仅仅停留在“听说过”的层面，对它能解决多复杂的问题，以及如何用它来处理实际业务场景，完全是一头雾水。然而，这本书以极其生动和系统的方式，将SAS的强大功能展现在我面前。它不仅仅是罗列了一堆代码，而是通过一个个贴近现实的案例，比如数据清洗、报表生成、统计分析等等，让我深刻理解了SAS是如何在实际工作中发挥作用的。我特别欣赏书中对每个案例的解析，它会详细讲解为什么要这么做，每一步代码的含义是什么，以及可以从中学习到哪些通用的编程思想。有时候，即使是我以前接触过的一些基础概念，在书中的案例解析下，也仿佛被赋予了新的生命，我开始明白这些基础知识是如何与实际应用紧密联系的。这本书让我体会到了学习一门技术不仅仅是记忆语法，更重要的是理解其背后的逻辑和应用场景。它的语言通俗易懂，即使是复杂的概念，也能被拆解得非常清晰，让我这个对编程有点恐惧的人，也渐渐变得自信起来。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我自己的项目中，相信这本书一定会成为我SAS学习道路上最得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样刚踏入数据科学领域的学生来说，这本书简直是雪中送炭。之前在课堂上接触过SAS的基础知识，但总觉得理论和实践之间存在一道鸿沟，不知道如何将所学的知识应用到实际问题中。这本书的出现，就像是架起了这座桥梁。它用一系列真实世界的案例，生动地展示了SAS在不同行业和场景下的应用，让我对SAS的价值有了全新的认识。我特别喜欢书中对数据预处理、特征工程以及模型评估等环节的详细讲解，这些都是数据分析中至关重要的步骤，书中给出的方法和思路非常具有借鉴意义。它不仅仅是提供了代码，更重要的是分享了作者在实际工作中积累的经验和技巧，让我能够少走弯路。书中的案例覆盖面很广，从简单的报表生成到复杂的预测建模，让我看到了SAS在数据分析领域的广泛适用性。这本书让我觉得SAS不再是一个遥不可及的工具，而是一个能够帮助我解决实际问题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我曾几何时以为SAS就是一份老掉牙的软件，只有那些还在用着古老系统的公司才会用到。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，让我看到了SAS在现代数据分析领域依然活跃的身影，并且扮演着不可或缺的角色。书中的案例，有些是关于传统金融行业的风险分析，有些是关于电商平台的营销优化，还有些是关于医疗健康领域的数据挖掘，这些案例的丰富性和代表性，充分展现了SAS强大的通用性和适应性。我印象最深的是书中有提到如何利用SAS进行大规模数据的ETL（抽取、转换、加载）操作，这对于任何需要处理海量数据的项目来说，都是至关重要的。而且，书中还不仅仅是停留于ETL，更深入到数据建模和报表的可视化，让我看到了SAS从数据源到最终洞察的完整流程。这本书的价值在于，它不仅教会我SAS的具体用法，更让我理解了SAS在整个数据价值链中的位置和作用，让我能够从更宏观的角度去理解数据分析这项工作。

评分☆☆☆☆☆

书不错，是正品

评分☆☆☆☆☆

新东方 托福考试官方真题集2（附光盘）

评分☆☆☆☆☆

东东不错，挺好，很实用！

评分☆☆☆☆☆

正在读，看起来还不错吧。

评分☆☆☆☆☆

很有帮助

评分☆☆☆☆☆

这是一本好书，真不后悔

评分☆☆☆☆☆

嗯，当参考书来看的，还没有非常全面的看过，

评分☆☆☆☆☆

不错，是新书

评分☆☆☆☆☆

之前我在一直看这本书，现在同事们也让帮忙买，还不错，内容可以