深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用 PDF 扫描版

《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》是中国销售市场现阶段唯一一本由SAS企业在我国的职工写作、全方位系统化分析SAS技术性的经典著作。创作者团体融合本身具体工作中的工作经验感受和很多栩栩如生的实践活动实例，浅显易懂、由浅入深地对SAS的关键技术控制模块和构架管理体系开展了多方位的介绍、小结与共享，协助读者深刻理解和把握应用SAS开展大数据挖掘与优化的专业技能，另外塑造读者应用这种专业技能处理商业服务难题和执行商业服务新项目的能力。

本书共28章，分成四个一部分：SAS程序编写(第一-8章)系统软件介绍了应用SAS开展数据信息读取、解决和呈现等內容，把握这一部分內容能够考虑绝大多数具体新项目中数据处理方法的必须；SAS数据分析和时间序列预测分析(第9—18章)全方位介绍了多种多样普遍统计分析方法的基本概念和运用SAS去完成的实际技术性，包含描述性统计剖析、参数估计与假设检验、方差分析、主成分分析与因子分析法、聚类分析、判别分析、多元回归分析、时间序列剖析等，并得出了相对的实践活动实例，进而让了解统计分析基础理论的读者有能力将其运用到具体中去；SAS优化建模(第19~24章)针对从业优化的读者而言，将是非常好的协助。这一部分关键介绍了应用SAS／O日建模，及其求出线性规划问题、混和整数规划难题的方式及案例，根据对普遍的优化难题开展全方位的论述，协助读者把握优化构思和方法；SAS商业服务运用(第25-28章)从项目实施视角讨论了怎样设计方案考虑安全系数、可扩展性和性能卓越要求的gAS运用，让读者领悟处理具体难题的方式。

目录

• 前言
• Preface
• 第一篇　SAS编程和数据处理
• 第1章　Base SAS基础 2
• 1.1　SAS系统简介 2
• 1.2　启动SAS软件 4
• 1.2.1　SAS窗口环境模式 4
• 1.2.2　非交互模式 5
• 1.2.3　批处理模式 6
• 1.2.4　交互式行模式 7
• 1.2.5　配置文件和AUTOEXEC文件 7
• 1.3　SAS窗口环境 8
• 1.3.1　SAS资源管理器 10
• 1.3.2　程序编辑器 10
• 1.3.3　日志 10
• 1.3.4　结果 11
• 1.3.5　输出 11
• 1.4　SAS文件和逻辑库 11
• 1.5　一个简单的SAS程序 13
• 1.6　SAS Studio 17
• 1.7　本章小结 18
• 第2章　读取外部数据到SAS数据集 19
• 2.1　SAS编程基本概念 20
• 2.1.1　SAS逻辑库 20
• 2.1.2　SAS数据集 23
• 2.1.3　SAS逻辑库和数据集管理 31
• 2.1.4　SAS系统选项 33
• 2.1.5　SAS程序结构 37
• 2.2　通过DATA步读取数据 38
• 2.2.1　DATA步处理 38
• 2.2.2　读取外部文本文件中的数据（初级） 42
• 2.2.3　读取外部文本文件中的数据（高级） 52
• 2.3　通过IMPORT过程读取外部文件数据 62
• 2.4　访问关系型数据库系统中的数据 65
• 2.5　SAS程序错误及处理 68
• 2.5.1　良好的SAS编程风格 68
• 2.5.2　常见错误及处理 69
• 2.6　本章小结 73
• 第3章　对单个数据集的处理 74
• 3.1　选取部分变量 74
• 3.2　操作数据集的观测 78
• 3.2.1　SAS表达式 78
• 3.2.2　选取部分观测 84
• 3.2.3　操作所选取的观测 88
• 3.2.4　分组与排序 92
• 3.3　创建新变量 96
• 3.3.1　数据集选项RENAME=和RENAME语句 96
• 3.3.2　赋值语句创建新变量 97
• 3.3.3　对多个观测求和 99
• 3.4　循环和数组 103
• 3.4.1　循环 103
• 3.4.2　SAS数组 106
• 3.5　SAS常用函数 109
• 3.5.1　函数语法 109
• 3.5.2　数值函数 110
• 3.5.3　字符操作函数 110
• 3.5.4　数值与字符转换函数 113
• 3.5.5　与日期时间相关的函数 115
• 3.6　将数据集写出到外部文件 116
• 3.7　本章小结 119
• 第4章　对多个数据集的处理 120
• 4.1　数据集的纵向串接 120
• 4.1.1　使用SET语句实现纵向串接 120
• 4.1.2　使用APPEND过程实现纵向串接 127
• 4.1.3　SET语句与APPEND过程的比较 129
• 4.2　数据集的横向合并 130
• 4.2.1　不使用BY语句实现横向合并 130
• 4.2.2　使用BY语句实现横向合并 133
• 4.2.3　使用数据集选项IN=操作观测 140
• 4.3　数据集的更新 141
• 4.4　数据集的更改 143
• 4.4.1　单个数据集的更改 143
• 4.4.2　两个数据集的更改 145
• 4.5　数据集处理的一点补充 146
• 4.5.1　使用数据集选项END= 146
• 4.5.2　使用自动变量FIRST.与LAST. 148
• 4.5.3　使用SET语句中的选项POINT= 和NOBS= 149
• 4.5.4　使用多个SET语句 150
• 4.5.5　使用HASH对象处理多个数据集 151
• 4.6　本章小结 156
• 第5章　数据汇总与展现 157
• 5.1　通过PRINT过程制作报表 157
• 5.1.1　制作简单报表 157
• 5.1.2　制作增强型报表 161
• 5.1.3　改进报表显示 163
• 5.2　通过TABULATE过程制作汇总报表 168
• 5.2.1　制作基本汇总报表 168
• 5.2.2　制作高级汇总报表 172
• 5.2.3　改进报表显示 175
• 5.3　通过GPLOT过程制作图形 180
• 5.3.1　制作散点图 180
• 5.3.2　制作连线图 184
• 5.3.3　制作多幅图形 188
• 5.3.4　制作气泡图 195
• 5.4　通过GCHART过程制作图形 196
• 5.4.1　制作柱状图 196
• 5.4.2　制作分组柱状图 203
• 5.4.3　制作饼图 206
• 5.5　ODS输出传送系统 210
• 5.5.1　选择或剔除输出对象 211
• 5.5.2　创建多种格式输出文件 216
• 5.6　本章小结 223
• 第6章　SAS SQL语言 224
• 6.1　SQL语言概述 224
• 6.2　使用SQL检索数据 225
• 6.2.1　SQL的基本结构 225
• 6.2.2　使用SQL对列进行操作 226
• 6.2.3　使用SQL对行进行操作 227
• 6.2.4　使用SQL对报表加工与生成数据集 232
• 6.2.5　子查询 233
• 6.3　使用SQL对表进行横向合并 234
• 6.3.1　使用SQL对表进行内连接 234
• 6.3.2　使用SQL对表进行外连接 236
• 6.4　使用SQL对表进行纵向合并 237
• 6.4.1　使用关键字EXCEPT对表进行纵向合并 238
• 6.4.2　使用关键字INTERSECT对表进行纵向合并 240
• 6.4.3　使用关键字UNION对表进行纵向合并 241
• 6.4.4　使用关键字OUTER UNION对表进行纵向合并 243
• 6.5　使用SQL管理表 245
• 6.5.1　使用SQL复制、创建与删除表 245
• 6.5.2　使用SQL插入行 247
• 6.5.3　使用SQL删除部分行 248
• 6.5.4　使用SQL修改表的列 249
• 6.5.5　使用SQL更新列的值 250
• 6.6　本章小结 252
• 第7章　SAS宏语言 253
• 7.1　SAS宏语言概述 253
• 7.2　宏变量 254
• 7.2.1　宏变量的定义 254
• 7.2.2　宏变量的调用 255
• 7.2.3　宏变量的查看 257
• 7.2.4　宏变量的分类 258
• 7.2.5　宏变量的删除 259
• 7.3　宏函数 259
• 7.3.1　在宏语言中调用SAS函数 259
• 7.3.2　用宏函数处理算术与逻辑表达式 260
• 7.3.3　常见的处理文本的宏函数 261
• 7.4　宏 263
• 7.4.1　宏的定义与调用 263
• 7.4.2　宏的存储 264
• 7.4.3　宏的参数 266
• 7.4.4　宏与宏变量 269
• 7.5　宏语言与其他SAS语言 272
• 7.5.1　宏语言的编译过程 272
• 7.5.2　宏语言与DATA步 274
• 7.5.3　宏语言与SQL语言 277
• 7.6　宏编程 278
• 7.6.1　条件语句 278
• 7.6.2　循环语句 280
• 7.7　本章小结 283
• 第8章　开发多语言支持的SAS程序 284
• 8.1　多语言支持的基本概念 284
• 8.1.1　语言/区域 285
• 8.1.2　字符集和编码 285
• 8.2　NLS相关的SAS选项 288
• 8.2.1　语言/区域选项LOCALE= 288
• 8.2.2　编码选项ENCODING= 290
• 8.2.3　时区选项TIMEZONE= 295
• 8.2.4　语言切换选项 296
• 8.3　NL格式和NL输入格式 297
• 8.4　字符串和字符处理函数 302
• 8.5　文本字符串外部化 303
• 8.6　本章小结 309
• 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 312
• 9.1　基本概念 313
• 9.1.1　总体、个体和样本 313
• 9.1.2　简单随机抽样 313
• 9.1.3　连续变量和分类变量 313
• 9.1.4　参数、统计量和自由度 314
• 9.1.5　随机变量及概率分布 314
• 9.2　描述性统计量 318
• 9.2.1　描述数据集中趋势 319
• 9.2.2　描述数据离散程度 320
• 9.2.3　描述数据分布形态 322
• 9.3　MEANS过程的补充 334
• 9.3.1　统计量列表 334
• 9.3.2　选项WEIGHT=和WEIGHT语句 335
• 9.3.3　输出SAS数据集 336
• 9.3.4　WAYS语句和TYPES语句 338
• 9.4　本章小结 340
• 第10章　参数估计与假设检验 341
• 10.1　参数估计 341
• 10.1.1　点估计 341
• 10.1.2　区间估计 343
• 10.2　假设检验 346
• 10.2.1　基本原理 346
• 10.2.2　T分布与T检验 348
• 10.2.3　TTEST过程 350
• 10.2.4　单样本均值T检验 352
• 10.2.5　独立双样本均值T检验 354
• 10.2.6　配对样本均值T检验 360
• 10.3　非参数假设检验 362
• 10.4　分布拟合假设检验 365
• 10.5　本章小结 368
• 第11章　方差分析 370
• 11.1　方差分析的基本原理 370
• 11.1.1　方差分析的模型 370
• 11.1.2　方差分析的基本思想 371
• 11.1.3　方差分析的假设 373
• 11.2　单因素试验的方差分析 374
• 11.2.1　TTEST过程、ANOVA过程与GLM过程的区别 374
• 11.2.2　使用ANOVA过程进行方差分析 374
• 11.2.3　使用GLM过程进行方差分析 376
• 11.3　显著因素下的水平间差异检验 379
• 11.3.1　LSMEANS语句与MEANS语句的区别 379
• 11.3.2　利用LSMEANS语句进行水平差异分析 380
• 11.4　双因素试验的方差分析 382
• 11.4.1　双因素试验概述 382
• 11.4.2　利用GLM过程对不均衡数据进行方差分析 383
• 11.4.3　有交互作用因素的方差分析 385
• 11.5　本章小结 386
• 第12章　主成分分析与因子分析 387
• 12.1　主成分分析概述 387
• 12.1.1　主成分分析的基本思想 387
• 12.1.2　主成分的定义、计算与确定 389
• 12.1.3　主成分分析难点探讨 390
• 12.2　使用SAS实现主成分分析 392
• 12.2.1　FACTOR过程与PRINCOMP过程的比较 392
• 12.2.2　使用PRINCOMP过程进行主成分分析 392
• 12.2.3　使用FACTOR过程进行主成分分析 396
• 12.3　因子分析概述 399
• 12.3.1　公共因子与特殊因子 399
• 12.3.2　因子分析的计算过程 400
• 12.3.3　因子分析与主成分分析比较 401
• 12.4　使用SAS实现因子分析 402
• 12.5　本章小结 407
• 第13章　聚类分析 408
• 13.1　聚类分析的概述 408
• 13.1.1　聚类分析方法介绍与比较 408
• 13.1.2　相似性的度量 409
• 13.2　划分法与层次法 412
• 13.2.1　使用过程FASTCLUS实现K均值聚类法 412
• 13.2.2　使用过程CLUSTER实现层次法 416
• 13.3　本章小结 422
• 第14章　判别分析 423
• 14.1　判别分析概述 423
• 14.1.1　判别分析的基本概念及应用 423
• 14.1.2　判别分析的假设条件 424
• 14.1.3　判别分析常见的方法 424
• 14.2　判别分析在SAS中的实现 426
• 14.2.1　使用过程DISCRIM实现一般判别分析 427
• 14.2.2　使用过程CANDISC实现典型判别分析 432
• 14.2.3　 使用过程STEPDISC实现逐步判别分析 436
• 14.3　本章小结 440
• 第15章　回归分析 441
• 15.1　变量关系探索 442
• 15.1.1　皮尔逊相关系数 442
• 15.1.2　相关性检验 444
• 15.1.3　CORR过程 444
• 15.2　线性回归 448
• 15.2.1　基本原理 449
• 15.2.2　假设检验 451
• 15.2.3　模型拟合 453
• 15.2.4　模型选择 457
• 15.2.5　模型预测 464
• 15.3　自变量间的共线性诊断 466
• 15.4　本章小结 468
• 第16章　LOGISTIC回归分析 470
• 16.1　基本原理 470
• 16.1.1　线性概率模型 470
• 16.1.2　LOGISTIC回归模型 471
• 16.1.3　LOGISTIC回归模型的估计 473
• 16.1.4　LOGISTIC回归模型的假设条件 474
• 16.2　运用LOGISTIC过程拟合模型 475
• 16.2.1　基本语法 475
• 16.2.2　假设检验 477
• 16.2.3　参数估计和解释 478
• 16.2.4　模型评价 480
• 16.3　LOGISTIC过程的其他语句 482
• 16.3.1　CLASS语句 482
• 16.3.2　ODDSRATIO语句 483
• 16.3.3　UNITS语句 484
• 16.4　建立模型 491
• 16.4.1　自变量与Logit值的关系 491
• 16.4.2　自变量的互动作用 494
• 16.4.3　模型选择 494
• 16.5　本章小结 500
• 第17章　时间序列分析 501
• 17.1　时间序列基本概念 501
• 17.1.1　了解时间序列 501
• 17.1.2　时间序列的数字特征 503
• 17.1.3　常见平稳和非平稳模型 506
• 17.1.4　SAS时间序列分析软件简介 511
• 17.2　平稳时间序列分析 511
• 17.2.1　数据准备 512
• 17.2.2　平稳性和白噪声检验 516
• 17.2.3　模型识别 521
• 17.2.4　参数估计和诊断检验 532
• 17.2.5　预测 537
• 17.3　趋势时间序列分析 546
• 17.3.1　确定性时间趋势 546
• 17.3.2　随机时间趋势 550
• 17.3.3　运用ARIMA过程建立趋势模型 554
• 17.3.4　异常点检测 564
• 17.3.5　运用其他过程建立趋势模型 565
• 17.4　季节时间序列模型 574
• 17.4.1　确定性季节因素 574
• 17.4.2　随机季节模型 578
• 17.4.3　季节性诊断 579
• 17.5　本章小结 585
• 第18章　SAS数据挖掘的一般流程 586
• 18.1　SAS数据挖掘概述 586
• 18.2　确定业务问题和数据准备 587
• 18.2.1　确定业务问题 587
• 18.2.2　数据准备 588
• 18.3　数据抽样、探索与加工 590
• 18.3.1　数据抽样 590
• 18.3.2　数据探索 591
• 18.3.3　数据加工 601
• 18.4　数据建模 605
• 18.4.1　模型的建立 605
• 18.4.2　模型的评估 609
• 18.4.3　模型的实施 614
• 18.5　本章小结 615
• 第三篇　SAS优化建模
• 第19章　运筹学概述 618
• 19.1　运筹学发展简介 618
• 19.2　优化模型的基本概念 621
• 19.3　优化模型的分类 623
• 19.4　优化建模步骤 624
• 19.5　SAS/OR简介 627
• 19.6　一个简单的OPTMODEL程序 627
• 19.7　本章小结 631
• 第20章　线性规划 632
• 20.1　数学模型 632
• 20.1.1　问题的提出 632
• 20.1.2　线性规划问题 634
• 20.1.3　图解法 636
• 20.2　单纯形法 638
• 20.2.1　线性规划问题的标准型 638
• 20.2.2　单纯形法的导出和运用 641
• 20.2.3　两阶段单纯形法 645
• 20.3　对偶理论和灵敏性分析 649
• 20.3.1　对偶问题的导出 649
• 20.3.2　对偶问题的基本性质 650
• 20.3.3　对偶单纯形法 651
• 20.3.4　对偶问题的经济解释 653
• 20.3.5　灵敏性分析 656
• 20.4　内点法 657
• 20.5　本章小结 658
• 第21章　运用PROC OPTMODEL建立线性规划模型 659
• 21.1　基本概念 659
• 21.1.1　参数 659
• 21.1.2　索引和索引集 660
• 21.1.3　数据类型 660
• 21.1.4　名称 661
• 21.1.5　表达式 661
• 21.1.6　标识表达式 662
• 21.1.7　函数表达式 662
• 21.1.8　索引集的补充 662
• 21.2　基本结构 664
• 21.3　建立模型 667
• 21.3.1　参数的声明 667
• 21.3.2　变量的声明 671
• 21.3.3　目标函数的声明 672
• 21.3.4　约束条件的声明 672
• 21.3.5　求解器的调用 673
• 21.3.6　数据输出 673
• 21.4　读取SAS数据集 678
• 21.5　创建SAS数据集 686
• 21.6　本章小结 688
• 第22章　PROC OPTMODEL程序设计 689
• 22.1　PROC OPTMODEL中的流程控制方法与集合运算 689
• 22.1.1　常见的流程控制方法 689
• 22.1.2　常见的集合运算处理 695
• 22.2　模型的更新 702
• 22.2.1　使用预求解器 702
• 22.2.2　决策变量的增加、固定与限制 704
• 22.2.3　约束的改变与放松 709
• 22.3　网络流模型 712
• 22.3.1　网络流模型概述 712
• 22.3.2　使用OPTMODEL求解网络流模型 714
• 22.4　本章小结 717
• 第23章　整数线性规划和混合整数线性规划 718
• 23.1　整数线性规划和混合整数线性规划概述 718
• 23.1.1　分支定界法 719
• 23.1.2　割平面法 722
• 23.2　使用PROC OPTMODEL求解混合整数线性规划 725
• 23.3　使用0-1变量建模 728
• 23.3.1　问题的提出 728
• 23.3.2　数学模型 728
• 23.3.3　输入数据 731
• 23.3.4　PROC OPTMODEL代码和输出 733
• 23.4　本章小结 737
• 第24章　优化建模实例 738
• 24.1　集装箱问题 738
• 24.1.1　问题的提出 738
• 24.1.2　数学模型 739
• 24.1.3　输入数据 740
• 24.1.4　PROC OPTMODEL代码和输出 741
• 24.1.5　功能与技巧汇总 747
• 24.2　运输排程问题 748
• 24.2.1　问题的提出 748
• 24.2.2　数学模型 751
• 24.2.3　输入数据 755
• 24.2.4　数据验证 759
• 24.2.5　PROC OPTMODEL代码和输出 764
• 24.2.6　功能与技巧汇总 773
• 24.3　本章小结 773
• 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 776
• 25.1　SAS智能平台 777
• 25.1.1　数据层 778
• 25.1.2　SAS服务器 778
• 25.1.3　中间层 780
• 25.1.4　客户端 780
• 25.2　SAS商业智能 781
• 25.2.1　SAS Office Analytics 781
• 25.2.2　SAS Enterprise BI Server 784
• 25.3　SAS数据管理和集成 790
• 25.3.1　SAS数据集成 791
• 25.3.2　SAS数据质量管理 792
• 25.3.3　DataFlux数据管理平台 792
• 25.3.4　SAS主数据管理 794
• 25.4　SAS商业分析 796
• 25.4.1　SAS Enterprise Miner 796
• 25.4.2　SAS Text Miner 798
• 25.4.3　SAS商业分析解决方案 799
• 25.5　SAS高性能分析 801
• 25.5.1　SAS内存分析 801
• 25.5.2　SAS In-Database 804
• 25.5.3　SAS网格计算 804
• 25.6　本章小结 805
• 第26章　SAS应用的架构规划 806
• 26.1　SAS应用的架构规划 806
• 26.1.1　SAS应用的架构 806
• 26.1.2　SAS Grid Manager架构 811
• 26.1.3　SAS库内产品架构 812
• 26.1.4　SAS内存分析产品架构 812
• 26.1.5　SAS部署在高可用集群中的架构 814
• 26.2　SAS应用的I/O系统规划 815
• 26.2.1　SAS应用的I/O特性 815
• 26.2.2　SAS文件系统考虑 816
• 26.3　本章小结 818
• 第27章　SAS智能平台安全管理 819
• 27.1　身份标识 819
• 27.1.1　用户 819
• 27.1.2　组 822
• 27.1.3　角色 823
• 27.2　认证 824
• 27.2.1　认证机制 824
• 27.2.2　凭证管理 826
• 27.2.3　认证到元数据服务器 832
• 27.2.4　认证到计算服务器 833
• 27.2.5　认证到数据服务器 833
• 27.2.6　单点登录 833
• 27.3　授权 834
• 27.3.1　元数据授权 834
• 27.3.2　访问元数据文件夹 838
• 27.3.3　访问数据 838
• 27.3.4　访问SAS对象 839
• 27.3.5　数据的细粒度控制 842
• 27.4　加密 843
• 27.4.1　加密提供方 843
• 27.4.2　加密ODS PDF文件 844
• 27.4.3　SAS加密系统选项 844
• 27.4.4　PWENCODE过程 844
• 27.5　安全性审计 845
• 27.5.1　SAS安全性报告宏 845
• 27.5.2　SAS日志模块 846
• 27.5.3　Web应用程序的日志 847
• 27.5.4　SAS审计性能测量包 848
• 27.6　本章小结 850
• 第28章　SAS智能平台的高可用性 851
• 28.1　高可用性相关概念 851
• 28.2　SAS高可用性方法概述 853
• 28.2.1　高可用集群 853
• 28.2.2　动态迁移 854
• 28.2.3　SAS环境备份和恢复 854
• 28.3　SAS元数据服务器 855
• 28.3.1　元数据服务器集群 856
• 28.3.2　提高元数据服务器可用性 856
• 28.3.3　公共组件 857
• 28.4　SAS计算层 857
• 28.4.1　SAS计算服务器负载均衡 857
• 28.4.2　SAS网格计算 858
• 28.4.3　提高计算层组件可用性 858
• 28.4.4　作业运行选项 859
• 28.5　SAS中间层 860
• 28.5.1　SAS Web Application Server集群 860
• 28.5.2　提高中间层组件的可用性 861
• 28.6　数据层 862
• 28.7　本章小结 863