sas技术内幕 从程序员到数据科学家 巫银良著 2018年版 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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作者：巫银良著
出版时间：2018年版
内容简介
本书共27章，分为上下两卷：上卷介绍sas编程基础与使用方法，是广大程序员快速掌握sas编程技术的简明开发教程；下卷阐述数据分析的关键基础知识并提供相应sas代码实现，目的是激发读者兴趣，跨越传统编程与数据分析的鸿沟，从程序员华丽转身为数据科学家。书中演示代码力图简洁清晰地解释相关概念，追求大道至简。本书兼顾编程技术与数据分析，期许程序员、信息处理与统计分析人员以及对数据分析科学感兴趣的读者都能从本书中获益良多，循序渐进地掌握数据分析的要义和精髓，从数据中获取洞见与智慧。
目录
上 卷
第1章 sas语言入门 002
1.1 语言概述 005
1.2 编程环境 010
1.3 sas studio编程 016
第2章 数据集与data步 032
2.1 sas 逻辑库 032
2.2 sas 数据集 036
2.3 data 步 041
2.3.1 内嵌数据行或外部数据文件 043
2.3.2 通过已有 sas 数据集生成 048
2.3.3 通过 proc import 或 proc sql 生成 051
2.4 data 步的运行机制 054
2.4.1 编译阶段 055
2.4.2 运行阶段 056
2.5 data 步语句快速索引 057
第3章 变量与表达式 062
3.1 常量与变量 062
3.1.1 变量长度与缺失值 063
3.1.2 数值常量 065
3.1.3 日期/时间/日期时间常量 067
3.1.4 字符常量 067
3.2 表达式 068
3.2.1 运算符 068
3.2.2 运算符优先顺序 072
3.2.3 where 语句特定运算符 072
3.2.4 赋值语句 073
3.2.5 累加赋值语句 074
3.2.6 retain 语句 075
sas技术内幕：从程序员到数据科学家
3.3 sas数组 077
3.3.1 数组名称 079
3.3.2 数组元素变量列表 079
3.3.3 数组长度 080
3.3.4 隐式下标变量 080
3.3.5 多维数组 081
3.3.6 临时数组 082
3.3.7 数组排序 083
3.3.8 注意事项 084
第4章 流程控制 087
4.1 do-end语句块 087
4.2 分支控制 088
4.2.1 if-then 分支控制 088
4.2.2 else-if 多分支控制 090
4.2.3 select-when 多分支控制 090
4.3 循环控制 091
4.3.1 指定次数的循环：do-to-by 091
4.3.2 指定条件的循环：do-while 与 do-until092
4.3.3 指定集合的循环：do-over 093
4.4 特殊的流程控制语句 094
4.4.1 跳出循环语句：leave 094
4.4.2 继续循环语句：continue 094
4.4.3 返回语句：return 095
4.4.4 中止执行语句：stop 与 abort 095
4.4.5 跳转语句：goto 与 link 096
第 5章 函数封装 099
5.1 link-return 技术 101
5.2 sas宏函数封装 103
5.3 fcmp函数 105
5.4 系统函数速查 110
第6章 sas宏 113
6.1 宏变量 114
6.1.1 命名 114
6.1.2 作用域 114
6.1.3 系统宏 115
6.1.4 宏代码调试 117
目 录
xiii
6.1.5 宏表达式 117
6.2 宏函数 119
参数定义 120
6.3 逻辑控制 121
6.3.1 宏语句块 121
6.3.2 条件分支 121
6.3.3 循环控制 121
6.4 系统宏函数 122
第7章 ds2 124
7.1 程序结构 126
7.1.1 变量声明与类型 126
7.1.2 程序实体作用域 129
7.1.3 变量数组与标准数组 130
7.1.4 系统方法与用户自定义方法 131
7.2 数据程序 136
7.3 包程序 137
7.4 线程程序 143
第8章 代码组织 149
8.1 静态文件包含 149
8.2 程序中动态扩展代码 151
8.3 动态执行外部命令 153
第9章 文件读写 157
9.1 二进制文件读写 157
9.2 文本文件读写 159
9.3 顺序读取多个文件 162
9.4 并行读取多个文件 165
9.5 共享缓冲区读写 166
第10章 按位运算 168
10.1 按位运算 168
10.2 实现方法 169
10.3 按位运算应用 173
第11章 扩展sas功能 177
11.1 通过 module调用外部 dll函数 177
11.2 用 c 语言开发用户函数库 182
11.2.1 准备64位 c 编译环境 182
sas技术内幕：从程序员到数据科学家
11.2.2 开发用户自定义动态库 183
11.3 proto 编写 c 代码或注册外部 dll 184
第12章 数据结构——数组 187
12.1 数组 187
12.1.1 data步数组 187
12.1.2 fcmp 数组 189
12.1.3 ds2 数组 192
12.1.4 sas宏数组 193
12.2 数组应用：高精度数值计算 194
第13章 数据结构——队列与堆栈 196
13.1 队列 196
13.1.1 函数版实现与示例 196
13.1.2 宏版实现与示例 199
13.2 堆栈 202
函数版实现与示例 202
第14章 数据结构——链表 206
14.1 基础知识 206
14.2 如何在 sas 代码中内嵌 c 语言代码 207
14.3 单向链表和双向链表 209
14.4 链表应用：约瑟夫斯问题 216
第15章 数据结构——二叉树 221
15.1 proto 实现与封装 221
15.2 fcmp二叉树实现 227
15.3 二叉树应用：算术表达式求值 231
第16章 数据结构——矩阵运算 235
16.1 fcmp 矩阵运算 236
16.2 ds2 矩阵运算 243
16.3 矩阵应用：线性方程组求解 246
16.4 矩阵应用：非线性方程组求解 248
第17章 数据结构——图 255
17.1 深度优先和广度优先遍历 256
17.2 最短路径问题 260
17.2.1 dijkstra算法 261
17.2.2 bellman-ford 算法 263
17.2.3 floyd-warshall 算法 265
目 录
下 卷
第18章 统计学基础 270
18.1 数据特征度量 270
18.1.1 集中趋势度量 272
18.1.2 离散趋势度量 274
18.1.3 分布特征度量 277
18.1.4 置信区间、置信水平与 p-值 279
18.2 统计学上的变量类型 280
18.3 基本数据处理 283
18.3.1 排序与排名 284
18.3.2 数据转置 285
18.3.3 堆叠与拆分 286
18.3.4 过滤数据 287
18.3.5 随机抽样 289
18.3.6 基本统计量 290
18.4 基本图形图表 292
18.5 sas 产品与过程步概览 303
18.5.1 sas核心产品功能简介 305
18.5.2 base sas 过程步速查 309
18.5.3 sas/stat过程步速查 318
第19章 大数定律与中心极限定理 327
19.1 大数定律 327
19.1.1 弱大数定律 327
19.1.2 三种大数定律 329
19.1.3 图形化证明 330
19.1.4 强大数定律 333
19.2 中心极限定理 334
19.2.1 大数定律与中心极限定理关系 335
19.2.2 图形化证明 336
19.2.3 实际用途 340
第20章 统计分布 342
20.1 均匀分布 342
20.2 离散型统计分布 345
20.2.1 伯努利分布 345
sas技术内幕：从程序员到数据科学家
20.2.2 二项分布 347
20.2.3 几何分布 353
20.2.4 负二项分布 357
20.2.5 超几何分布 360
20.2.6 泊松分布 362
20.3 连续型统计分布 365
20.3.1 正态分布 365
20.3.2 对数正态分布 373
20.3.3 指数分布 376
20.3.4 卡方分布 379
20.3.5 学生t-分布 381
20.3.6 f分布 387
20.3.7 柯西分布 390
20.3.8 贝塔分布 392
20.3.9 伽马分布 395
20.3.10 爱尔朗分布 397
20.3.11 韦布尔分布 399
20.3.12 三角分布 400
20.3.13 table 分布 401
附录：各统计分布之间的关系 403
第21章 方差分析 404
21.1 假设检验 404
21.2 方差分析 406
21.2.1 学生t-检验 406
21.2.2 单因子方差分析 408
21.2.3 双因子方差分析 418
第22章 数据标准化 421
22.1 常用标准化方法 421
22.2 sas数据标准化 424
22.3 自定义数据标准化 429
第23章 主成分分析与因子分析 433
23.1 主成分分析 434
23.1.1 主成分分析原理 435
23.1.2 主成分分析的具体步骤 436
23.2 因子分析 443
目 录
23.2.1 因子分析原理 443
23.2.2 巴特利球度检验和 kmo 检验 443
23.2.3 因子分析的具体步骤 445
第24章 相关分析与回归分析 450
24.1 变量关系 450
24.2 相关分析 451
24.2.1 线性相关性度量 451
24.2.2 非参数关联度量 452
24.2.3 定量数据的相关分析 455
24.2.4 类别数据的相关分析 457
24.3 回归分析 460
第25章 聚类分析 467
25.1 聚类度量 469
25.1.1 距离系数 469
25.1.2 相似性/相关系数 471
25.1.3 sas实践 473
25.2 聚类形成方法 475
25.2.1 一次形成分类系统 475
25.2.2 k-均值聚类 477
25.2.3 逐步形成分类系统 485
25.2.4 r 型聚类分析 491
25.3 自己实现聚类算法 494
25.3.1 k-均值方法 494
25.3.2 逐步形成分类系统 501
附录：聚类度量的自定义实现 509
第26章 神经网络 512
26.1 神经元模型 513
26.2 神经网络 517
26.2.1 训练神经网络 519
26.2.2 反向传播算法 519
26.3 sas 代码实现与范例 524
第27 章 π高精度求解与探索分析 536
27.1 π值计算 537
27.1.1 蒙特卡罗方法 543
27.1.2 蒲丰投针方法 544
sas技术内幕：从程序员到数据科学家
27.1.3 微积分方法 545
27.1.4 幂级数方法 546
27.1.5 幂级数高精度方法 548
27.1.6 梅钦类公式高精度方法 550
27.1.7 迭代方法——贝拉公式 554
27.2 π值分析 557
27.2.1 数字分布规律 558
27.2.2 可视化探索 561
附录 564
参考文献 598
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