深入解析SAS

Part One （Chapter 1 - 8）: SAS Programming and Data Processing Chapter 1 Foundation of Base SASChapter 2 Reading External Data to SAS Data SetChapter 3 SAS Data Set ProcessingChapter 4 Multiple Data Sets ProcessingChapter 5 Data Summary and PresentationChapter 6 SAS SQL Language Chapter 7 SAS Macro LanguageChapter 8 SAS Programming with National Support

Part Two （Chapter 9 - 18）: SAS Statistical Analysis and Time Series ForecastingChapter 9 Descriptive Statistical AnalysisChapter 10 Parameter Estimation and Hypothesis TestChapter 11 Analysis of VarianceChapter 12 Principal Component Analysis and Factor AnalysisChapter 13 Cluster AnalysisChapter 14 Discriminant AnalysisChapter 15 Regression AnalysisChapter 16 LOGISTIC Regression AnalysisChapter 17 Time Series AnalysisChapter 18 General process flow of SAS Data Mining

Part Three （Chapter 19 - 24）: SAS Optimization Modeling Chapter 19 Overview of Operational ResearchChapter 20 Fundamentals of Linear Programming Chapter 21 Linear Programming with PROC OPTMODELChapter 22 PROC OPTMODEL ProgrammingChapter 23 Integer Linear Programming and Mixed Integer Linear ProgrammingChapter 24 Examples of Optimization Modeling

Part Four （Chapter 25 - 28）: SAS Business ImplementationChapter 25 SAS Intelligence Platform and SolutionsChapter 26 SAS Application Infrastructure PlanningChapter 27 Security Administration of SAS Intelligence PlatformChapter 28 High Availability of SAS Intelligence Platform

《数据分析技术丛书·深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》是国内市场目前一本由SAS公司在中国的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。作者团队结合自身实际工作的经验体会和大量生动的实践案例，通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享，帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识，同时培养读者运用这些专业知识解决商业问题和实施商业项目的能力。
　　全书共28章，分为四个部分：SAS编程（第1~8章）系统介绍了运用SAS进行数据读入、处理和展现等内容，掌握这一部分内容可以满足大部分实际项目中数据处理的需要；SAS统计分析和时间序列预测（第9~18章）全面介绍了多种常见统计方法的基本原理和利用SAS去实现的具体技术，包括描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析、主成分分析与因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析、时间序列分析等，并给出了相应的实践案例，从而让熟悉统计理论的读者有能力将其应用到实际中去；SAS优化建模（第19~24章）对于从事优化的读者来说，将是很好的帮助。这一部分主要介绍了运用SAS/OR建模，以及求解线性规划、混合整数规划问题的方法及实例，通过对常见的优化问题进行全面的阐述，帮助读者掌握优化思路和技巧；SAS商业应用（第25~28章）从项目实施角度探讨了如何设计满足安全性、高可用性和高性能需求的SAS应用，让读者领会解决实际问题的方法。

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　　实战性强，结合商业案例细致呈现SAS的优化建模方法，深入讲解SAS数据处理、统计分析及时间序列，涵盖引领大数据潮流的SAS高性能分析，以及智能分析平台、解决方案、平台的安全性与高可用性等重要领域。