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深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用
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第一篇 SAS编程和数据处理

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2022-01-23 10:10:06
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  • 前言
  • Preface
  • 第一篇 SAS编程和数据处理
    • 第1章 Base SAS基础
      • 1.1 SAS系统简介
      • 1.2 启动SAS软件
      • 1.3 SAS窗口环境
      • 1.4 SAS文件和逻辑库
      • 1.5 一个简单的SAS程序
      • 1.6 SAS Studio
      • 1.7 本章小结
    • 第2章 读取外部数据到SAS数据集
      • 2.1 SAS编程基本概念
      • 2.2 通过DATA步读取数据
      • 2.3 通过IMPORT过程读取外部文件数据
      • 2.4 访问关系型数据库系统中的数据
      • 2.5 SAS程序错误及处理
      • 2.6 本章小结
    • 第3章 对单个数据集的处理
      • 3.1 选取部分变量
      • 3.2 操作数据集的观测
      • 3.3 创建新变量
      • 3.4 循环和数组
      • 3.5 SAS常用函数
      • 3.6 将数据集写出到外部文件
      • 3.7 本章小结
    • 第4章 对多个数据集的处理
      • 4.1 数据集的纵向串接
      • 4.2 数据集的横向合并
      • 4.3 数据集的更新
      • 4.4 数据集的更改
      • 4.5 数据集处理的一点补充
      • 4.6 本章小结
    • 第5章 数据汇总与展现
      • 5.1 通过PRINT过程制作报表
      • 5.2 通过TABULATE过程制作汇总报表
      • 5.3 通过GPLOT过程制作图形
      • 5.4 通过GCHART过程制作图形
      • 5.5 ODS输出传送系统
      • 5.6 本章小结
    • 第6章 SAS SQL语言
      • 6.1 SQL语言概述
      • 6.2 使用SQL检索数据
      • 6.3 使用SQL对表进行横向合并
      • 6.4 使用SQL对表进行纵向合并
      • 6.5 使用SQL管理表
      • 6.6 本章小结
    • 第7章 SAS宏语言
      • 7.1 SAS宏语言概述
      • 7.2 宏变量
      • 7.3 宏函数
      • 7.4 宏
      • 7.5 宏语言与其他SAS语言
      • 7.6 宏编程
      • 7.7 本章小结
    • 第8章 开发多语言支持的SAS程序
      • 8.1 多语言支持的基本概念
      • 8.2 NLS相关的SAS选项
      • 8.3 NL格式和NL输入格式
      • 8.4 字符串和字符处理函数
      • 8.5 文本字符串外部化
      • 8.6 本章小结
  • 第二篇 SAS统计分析和时间序列预测
    • 第9章 描述性统计分析
      • 9.1 基本概念
      • 9.2 描述性统计量
      • 9.3 MEANS过程的补充
      • 9.4 本章小结
    • 第10章 参数估计与假设检验
      • 10.1 参数估计
      • 10.2 假设检验
      • 10.3 非参数假设检验
      • 10.4 分布拟合假设检验
      • 10.5 本章小结
    • 第11章 方差分析
      • 11.1 方差分析的基本原理
      • 11.2 单因素试验的方差分析
      • 11.3 显著因素下的水平间差异检验
      • 11.4 双因素试验的方差分析
      • 11.5 本章小结
    • 第12章 主成分分析与因子分析
      • 12.1 主成分分析概述
      • 12.2 使用SAS实现主成分分析
      • 12.3 因子分析概述
      • 12.4 使用SAS实现因子分析
      • 12.5 本章小结
    • 第13章 聚类分析
      • 13.1 聚类分析的概述
      • 13.2 划分法与层次法
      • 13.3 本章小结
    • 第14章 判别分析
      • 14.1 判别分析概述
      • 14.2 判别分析在SAS中的实现
      • 14.3 本章小结
    • 第15章 回归分析
      • 15.1 变量关系探索
      • 15.2 线性回归
      • 15.3 自变量间的共线性诊断
      • 15.4 本章小结
    • 第16章 LOGISTIC回归分析
      • 16.1 基本原理
      • 16.2 运用LOGISTIC过程拟合模型
      • 16.3 LOGISTIC过程的其他语句
      • 16.4 建立模型
      • 16.5 本章小结
    • 第17章 时间序列分析
      • 17.1 时间序列基本概念
      • 17.2 平稳时间序列分析
      • 17.3 趋势时间序列分析
      • 17.4 季节时间序列模型
      • 17.5 本章小结
    • 第18章 SAS数据挖掘的一般流程
      • 18.1 SAS数据挖掘概述
      • 18.2 确定业务问题和数据准备
      • 18.3 数据抽样、探索与加工
      • 18.4 数据建模
      • 18.5 本章小结
  • 第三篇 SAS优化建模
    • 第19章 运筹学概述
      • 19.1 运筹学发展简介
      • 19.2 优化模型的基本概念
      • 19.3 优化模型的分类
      • 19.4 优化建模步骤
      • 19.5 SAS/OR简介
      • 19.6 一个简单的OPTMODEL程序
      • 19.7 本章小结
    • 第20章 线性规划
      • 20.1 数学模型
      • 20.2 单纯形法
      • 20.3 对偶理论和灵敏性分析
      • 20.4 内点法
      • 20.5 本章小结
    • 第21章 运用PROC OPTMODEL建立线性规划模型
      • 21.1 基本概念
      • 21.2 基本结构
      • 21.3 建立模型
      • 21.4 读取SAS数据集
      • 21.5 创建SAS数据集
      • 21.6 本章小结
    • 第22章 PROC OPTMODEL程序设计
      • 22.1 PROC OPTMODEL中的流程控制方法与集合运算
      • 22.2 模型的更新
      • 22.3 网络流模型
      • 22.4 本章小结
    • 第23章 整数线性规划和混合整数线性规划
      • 23.1 整数线性规划和混合整数线性规划概述
      • 23.2 使用PROC OPTMODEL求解混合整数线性规划
      • 23.3 使用0-1变量建模
      • 23.4 本章小结
    • 第24章 优化建模实例
      • 24.1 集装箱问题
      • 24.2 运输排程问题
      • 24.3 本章小结
  • 第四篇 SAS智能平台架构体系
    • 第25章 SAS智能平台及行业解决方案
      • 25.1 SAS智能平台
      • 25.2 SAS商业智能
      • 25.3 SAS数据管理和集成
      • 25.4 SAS商业分析
      • 25.5 SAS高性能分析
      • 25.6 本章小结
    • 第26章 SAS应用的架构规划
      • 26.1 SAS应用的架构规划
      • 26.2 SAS应用的I/O系统规划
      • 26.3 本章小结
    • 第27章 SAS智能平台安全管理
      • 27.1 身份标识
      • 27.2 认证
      • 27.3 授权
      • 27.4 加密
      • 27.5 安全性审计
      • 27.6 本章小结
    • 第28章 SAS智能平台的高可用性
      • 28.1 高可用性相关概念
      • 28.2 SAS高可用性方法概述
      • 28.3 SAS元数据服务器
      • 28.4 SAS计算层
      • 28.5 SAS中间层
      • 28.6 数据层
      • 28.7 本章小结
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