当前位置:主页 > 计算机电子书 > 行业软件及应用 > SAS数据处理 pdf电子书下载
小白学SAS反馈 / 投诉

小白学SAS PDF 全书超清版

2023-07-11 14:09:23 类别:SAS数据处理

  • 更新:2023-07-11 14:09:23
  • 大小:40.2 MB
  • 出版:电子工业出版社
  • 作者:冯国双
  • 类别:SAS数据处理
  • 格式:PDF

网盘下载 本地下载

扫二维码手机浏览

资源介绍

为网友们分享了SAS数据处理相关的 PDF电子书资料,由电子工业出版社出版,作者是冯国双,介绍了关于SAS、SAS入门方面,格式为PDF,资源大小40.2 MB,目前在SAS数据处理类资源综合评分为:8.4分。《小白学SAS》是一本对于想学习SAS基础的人来说必备的书籍。对于零基础的小白来说,读完这本书可以自豪地宣称已经入门了。对于那些曾经自学基础的人,他们会后悔自己没有早点发现这本书,因为它能够为他们提供更系统、更全面的学习指导。而对于那些整天与数据打交道的人来说,这本书的阅读将会大大提高他们的工作效率。希望《小白学SAS》能成为每个想学习SAS基础的人的必备案头书。

小白学SAS

小白学SAS封面图

读者评价

作为入门书来讲,真是非常不错的,有助于消除对于SAS软件的畏难情绪,而且不少对于初学者重要的知识点都覆盖到了。我准备SAS Base考试的时候读了两遍前面几章,终于至少能看懂题目了。

书很薄,受众就是书名所说“小白”,写得通俗易懂,应该可以解决常见的90%的问题,当然啦,SAS博大精深,要想完全掌握,还需要多学习,多练习

我看了本书,主要涉及三大部分:数据整理、作图和制表。内容很详细,图文并茂,生动形象,通俗易懂。本书以解决实际问题为导向,让我了解到如何用SAS来协助实际工作。我从此书中不仅学习到COUNT函数的用法,而且还用COUNT函数分析到淘宝商品的评价。书中的不少对话都是来自现实生活,以对话的形式引起读者的思考和学习。

内容介绍

《小白学SAS》内容并非包罗万象,恰恰相反,内容很少,主要涉及三大部分:数据整理、作图和制表。对于SAS软件而言,任何一《小白学SAS》都不可能包括所有内容。越是包罗万象的书,有时反而越不实用,因为它们内容太多,每部分的内容都只能是蜻蜓点水。对于这种书,我只能说,你为什么不直接去看SAS Help呢?如果仔细阅读国外优秀的SAS基础书,不难发现一个特点:绝不贪多,要么不介绍,介绍的话就会很深入,一定要让你明白为止,哪怕翻来覆去地说。这看起来似乎有点傻,但却不得不令人感慨:看非母语的英文书反而比看中文书更加清晰。所以《小白学SAS》也是基于这一思想,凡是提到的内容,尽量用白话讲得透彻,争取将读者引领进SAS的大门,至于能不能登堂入室,还得看你自己的努力程度。

对于零基础的小白,看完之后可以骄傲地宣称,我已经入门了;对于曾经自学过SAS基础的人,看完后会后悔没有早点看到这本《小白学SAS》;对于整天跟数据打交道的人,看完后效率会成倍地提高。希望《小白学SAS》能成为任何一个想学习SAS基础的人的必备案头书。

内容节选

会使用SAS对会不会是很大的优势?

那是一定的。现在国内的现象就是越好的公司SAS用的越多,实力越强的机构用的越多。SAS的普及应该是一个大的趋势,学好了一定会有用的。

一、SAS 的软件及算法都是经过检验的,SAS 有技术支持去快速解决用户的需求。如果需要的话,SAS会尝试在已存在的步骤中嵌入新的方法,例如增加一个选项或者新增一个语句(statement),因此用户不需要学习另外一个过程步。SAS也 会发布最新通讯来详细说明软件的更新。

二、SAS画图模块正变得越来越灵活、精良和易于使用。在一些分析过程步(PROCs)中,ODS Graphics可以自动的生成一些图形,而不需要额外的代码。这使得用户多了一个选择,即可以使用默认的图表生成图表,也可以自己来创造个性化的图表。

三、SAS有可在 DATA 和 PROC 步使用的大量函数和自定义函数。另外强大无所不能的、也可以被DATA步和PROC步使用的宏语言。宏变量可定义为局部或者全局类型。

四、SAS 可以处理任意类型和格式的数据。DATA 步的设计纯粹就是为了数据的管理,所以 SAS 擅长处理数据。利用丰富的选项,SAS 可以将大数据处理的很好,拼表以及 PROC SQL 也可以减少运行时间。

五、SAS 通过很多有用的过程步来生成详细漂亮的报表。

目录

  • 第1章 初识SAS /1
  • 第2章 SAS数据集建立的高级议题 /21
  • 第3章 SAS数据清洗和加工 /85
  • 第4章 SAS与数据可视化 /133
  • 第5章 SAS与表格展示 /231

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。


下载地址

下载地址:网盘下载

SAS数据处理相关资源

留言评论

网友NO.34989
网友NO.34989

谈谈我五年学习和使用SAS的心得 一直到现在,我还觉得自己做SAS还是挺辛苦的,差不多从来就没有很多人那样的举重就轻。如果我说自己学了三年的SAS还不成的话,有人会纳闷。纳闷SAS不就是几个月的速成软件吗?对一些人来说,这无疑是正确的。可是如果承认自己的智商并非天赋异秉而高人一等的话,就得潜下心来,不要妄自菲薄。我自己学了五年SAS,还经常犯错。我的同事做的更好,可是也犯错误。   我所学专业是统计,入门的软件是R,在工作里差不多只和SAS打交道。用SAS处理数据分析数据。不多的时候用R运行一下别人的程序,或者是SAS里没有成形的较新的方法。一年也设计一二或三个DATABASE(用ACCESS)。我的工作内容差不多可以普遍到整个做统计分析行业:大致如此。最重要的当然是数据分析,或者说分析数据就是自己的日常工作内容。几乎无时不刻的用SAS。   因为入门晚,大概有五年的时间,开始用的差不多就是SAS V9的版本。所以每当看到有些SAS使用者在用proc plot一类的过程,看到那些星星点点的黑白的制图,除了肃然起敬之外,也明白了为什么很多人会讨厌SAS的图形功能。从现在SAS的图形功能及其和ODS输出的良好结合性来看,sas的制图是很美观的。而这种对SAS旧版本的较为薄弱的制图形功能的轻视,几乎成了许多人的共识:不要用sas画图。我很幸运,过度了大概两年时间的gplot,到了现在的sg-plot。我的工作任务之一是给“科学研究”(我总这在想这种提法科学吗?)提供数据分析报告,从发表杂志文章的角度来看,sas图例无论是从清晰度还是审美的角度来看,都是杂志图例的首选之一。不象有的人抱怨excel成图的DPI太低。其实有时候R也存在这个问题。   SAS涵盖比较广泛。其特定的功用可以延伸到许多不同的行业。而量身定制的衍生产品也有泛滥的趋势。不过,SAS/STAT应该仍然是它的核心。相比其实不太有历史感的9.0版本,SAS在STAT上的拓展也可以说是日新月异。比如说在MCMC上,在非参数估计上,在随机线性模型的补充改善上都是这几年的事情。且不提更新的分位回归,结构方程分析(PROC CALIS),以及混合模型等等。原来觉得很难做的东西,现在都成为了常规。几年以前的统计博士或许不懂生存分析。现在差不多本科生都知道怎么绘制生存曲线。如同统计在运算方面的突飞猛进,SAS也与时俱进。所以引以为自豪的太老的SAS经验,如果没有变成进步的阻碍的话,也成了自吹自擂的慰籍。   我在学了两年的SAS之后,觉得SAS其实也没有什么。其实都是自菲薄。SAS作为一个软件,承载的是更加厚重的统计学的发展。我曾经和同事谈论过PROC GLM。我认为GLM基本上取代了REG过程。可是现在,我不得不把许多线性分析的问题从GLM挪到REG里去做,因为REG在许多方面更加有效和全面。比如说模型选择和诊断。类似的如同GENMOD和LOGISTIC的关系。GENMOD也许可以做的更多,但是无疑LOGISTIC在logit模型上做的更深更精确。   和许多的软件一样,SAS是个大杂烩,可以提供许多菜单以供顾客选择。考虑到这一点,杂这个概念非常重要。杂用,其实是取其精华,不囿于某个步骤和过程。我看到一些人试图用数据步或者SQL去解决统计的问题。南辕北辙。事倍功半。因为SAS已经提供更加缜密的统计过程来计算统计量解决统计问题。如果我说你在SQL费力半天求的中位数其实是错误,可能你生气。可是是事实。还有一个例子是关于使用PROC NLMIXED的问题。这是一个用最大似然法解决非线性模型的统计过程。其实,且不提MAXIMUM LIKELIHOOD在许多问题上并非是最有效的最优化的,盲目的写了很长的公式,而人为忽略其他的过程或许已经提供更优化的解法,并非是表现好的数学功底的唯一方法。   作为一个做数据分析的,我切实的建议是,不要忽略数据步的作用。做sas开始的很长一段时间里,你或许都无法避免程序疏漏的困扰。这些错误很大的一部分来自对DATA STEP没有深刻的理解。我有时候惊讶自己为什么总犯些很低级的错误。其实这些错误是有根源的。好的数据分析的基础是真确的数据。如果失去了这个基础,其它的似乎变得没有意义。包括我自己,时常的尴尬是为什么同样的数据,分析结果却无法复制。原因差不多总是源于对SAS理解的不深不全。   我不希望自己把SAS理解为专于程序编制的软件。其实其最终的目的应该是进行统计分析,产生分析总结的报告。所以编程只是手段而已。data step再难,多做几遍,多记忆就会掌握,但是繁复变化的统计理论和运算,需要不断的理解和改进。所以一个统计分析报告或许也几易其稿,不断改善。 和我一样,你或许也感受到SAS的易和不易。不过,通过学习和使用SAS而获得对知识的兴趣,可能使得我们对自己的看似无聊的工作减少了许多抱怨。共勉。

欢迎发表评论:

联系我们

邮件联系:3522365@qq.com

QQ联系:3522365