SAS编程与数据挖掘商业案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姚志勇 著

图书标签:

• SAS编程
• 数据挖掘
• 商业分析
• 数据分析
• 统计建模
• 机器学习
• 案例分析
• 商业智能
• 数据科学
• 预测分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111305354

版次：1

商品编码：10060284

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 信息科学与技术丛书

开本：大16开

出版时间：2010-05-01

用纸：胶版纸

页数：345

字数：551000

正文语种：中文

编辑推荐

　　从PDV角度详尽剖析Base SAS常用语句代码及应用，数据挖掘理论和商业应用紧密结合，原创相互贝叶斯文本分类和EM迭代算法代码，三个典型的数据挖掘商业案例分析。
　　《SAS编程与数据挖掘商业案例》是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用SAS进行商业数据挖掘的方法，其中包含了目前公开出版的诸多SAS教材没有的大量实战内容。
　　《SAS编程与数据挖掘商业案例》内容全面、新颖独创、综合性强，适合企业人员使用，也可作为数学、统计学、金融、电子商务、医药等专业的本科生、硕士生学习SAS编程和数据挖掘的参考资料。

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内容简介

　　《SAS编程与数据挖掘商业案例》是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用SAS进行商业数据挖掘的方法。其中包含了目前公开出版的诸多SAS教材没有的大量实战内容。《SAS编程与数据挖掘商业案例》内容全面、新颖独创、综合性强，适合企业人员使用，也可作为数学、统计学、金融、电子商务、医药等专业的本科生、硕士生学习SAS编程和数据挖掘的参考资料。

作者简介

　　姚志勇，南开大学企业管理硕士，进修统计学硕士。现供职于全球500强商业公司，从事SAS数据挖掘工作8年，有丰富的项目实践经验。管理并自主开发多个大型数据挖掘算法源代码，成功应用于商业实践。

内页插图

目录

出版说明
前言
第1章 SAS系统简介
1.1 系统简介
1.1.1 SAS系统与商务智能系统
1.1.2 SAS系统与其他数据库的数据交换
1.1.3 SAS语言与SAS系统
1.1.4 SAS9浏览窗口简介
1.2 一个简单的编程实例
1.2.1 编写一个SAS程序
1.2.2 提交一个SAS程序
1.2.3 保存和打开一个SAS程序
1.3 DATA步的数据指针和PDV流程
1.3.1 数据指针和PDV流程
1.3.2 DATA步执行次数

第2章 SAS编程基础
2.1 SAS逻辑库
2.1.1 创建SAS逻辑库
2.1.2 删除SAS逻辑库
2.1.3 永久逻辑库和临时逻辑库
2.2 SAS数据集
2.2.1 SAS数据集命名规则
2.2.2 永久SAS数据集和临时SAS数据集
2.2.3 SAS数据集结构
2.2.4 SAS数据集形式
2.3 SAS索引
2.3.1 创建索引
2.3.2 删除索引
2.4 SAS目录
2.5 数据字典
2.6 SAS变量
2.6.1 变量属性
2.6.2 变量列表
2.6.3 自动变量

第3章 数据获取与数据集操作
3.1 数据获取
3.1.1 LIBNAME方式
3.1.2 PASSTHROUGH方式
3.1.3 IMPORT方式
3.1.4 INPUT方式
3.2 SET语句
3.2.1 语法说明
3.2.2 实例详解
3.2.3 商业实践
3.3 BY语句
3.3.1 语法说明
3.3.2 实例详解
3.4 MERGE语句
3.4.1 语法说明
3.4.2 实例详解
3.5 UPDATE语句
3.5.1 语法说明
3.5.2 实例详解
3.6 MODIFY语句
3.6.1 语法说明
3.6.2 实例详解
3.6.3 商业实践
3.7 PUT语句
3.7.1 语法说明
3.7.2 实例详解
3.7.3 商业实践
3.8 FILE语句
3.8.1 语法说明
3.8.2 实例详解
3.8.3 商业实践
3.9 1INFLE语句
3.9.1 语法说明
3.9.2 实例详解
3.9.3 商业实践

第4章 SAS变量操作
4.1 赋值语句和累加语句
4.1.1 赋值语句
4.1.2 累加语句
4.2 KEEP语句和DROP语句
4.2.1 KEEP语句
4.2.2 DROP语句
4.3 IRETAIN语句
4.3.1 语法说明
4.3.2 实例详解
4.3.3 商业实践
4.4 ARRAY语句
4.4.1 语法说明
4.4.2 实例详解
4.4.3 商业实践
4.5 其他语句
4.5.1 RENAME语句
4.5.2 LENGTH语句
4.5.3 LABEI。语句

第5章 SAS观测值操作
5.1 OUTPUT语句
5.1.1 语法说明
5.1.2 实例详解
5.2 子集IF语句
5.2.1 语法说明
5.2.2 实例详解
5.2.3 子集IF与OUTPUT语句比较
5.3 WHERE语句
5.3.1 语法说明
5.3.2 实例详解
5.3.3 子集IF与WIIERE语句比较
5.4 REPLACE语句和REMOVE语句
5.4.1 REPLACE语句
5.4.2 REMOVE语句
5.4.3 REPLACE、REM0vE与OUTPUT应用
5.5 DELETE语句与STOP语句
5.5.1 DELETE语句
5.5.2 STOP语句

第6章 SAS数据集管理
6.1 APPEND过程
6.1.1 语法说明
6.1.2 实例详解
6.2 SORT过程
6.2.1 语法说明
6.2.2 实例详解
6.2.3 商业实践
6.3 TRANSPOSE过程
6.3.1 语法说明
6.3.2 实例详解
6.4 CONTENTS过程
6.4.1 语法说明
6.4.2 实例详解
6.5 DATASETS过程
6.5.1 语法说明
6.5.2 实例详解

第7章 DAIA步循环与控制
7.1 IF.THEN／ELSE语句与SELECT语句
7.1.1 lF.THEN／ELSE语句
7.1.2 SELECT语句
7.2 DO语句
7.2.1 D0组语句
7.2.2 D0循环语句
7.2.3 DOWHILE语句
7.2.4 DOUNTIL语句
7.2.5 DOOVER语句
7.2.6 商业实践
7.3 各种控制语句
7.3.1 GOT0语句
7.3.2 CONTINUE语句与LEAVE语句
7.3.3 RETIJRN语句

第8章 常用全程语句
8.1 COMMENT语句
8.2 X语句
8.3 FILENAME语句
8.4 ％INCLUDE语句
8.5 TITLE语句
8.6 FOOTNOTE语句

第9章 输出控制
9.1 LOG窗口输出控制
9.2 OUTPUT窗口输出控制
9.3 常用ODS输出控制
9.3.1 ODSLISTING
9.3.2 ODSRESUTS
9.3.3 ODSTRACE
9.3.4 ODS0UTPUT
9.3.5 ODSHTML
9.3.6 ODSCSVALL
9.3.7 ODSSELECT
9.3.8 ODSEXCLUDE

第10章 SAS宏变量
10.1 宏运行的内在机制
10.2 宏变量
10.2.1 定义宏变量
10.2.2 显示宏变量
10.2.3 引用宏变量
10.3 宏程序
10.3.1 定义宏
10.3.2 调用宏
10.3.3 宏内宏
10.3.4 宏存储
10.4 宏参数
10.4.1 创建参数
10.4.2 参数赋值
10.5 宏函数
10.5.1 通配函数
10.5.2 计算函数
10.5.3 字符函数
10.5.4 引用函数
10.6 宏语句
10.6.1 ％IF.％TIIEN／％ELSE语句
10.6.2 ％DO组语句
10.6.3 ％DO循环语句
10.6.4 ％DO％WHILE循环语句
10.6.5 ％D0％UNTIL循环语句
10.7 宏应用
10.7.1 创建宏变量的八种方法
10.7.2 宏程序一般应用
10.7.3 宏程序高级应用

第11章 SQL过程
11.1 单表操作
11.2 多表操作
11.2.1 多表关联
11.2.2 子查询
11.2.3 合并查询
11.2.4 MERGE与SQL比较
11.3 创建、更新与删除表操作
11.3.1 创建表
11.3.2 行操作
11.3.3 列操作
11.3.4.删除表
11.4 使用SQL注意的几个问题

第12章 数据处理实践
12.1 随机抽样
12.1.1 简单无重复随机抽样
12.1.2 分层等比例随机抽样
12.1.3 分层不等比例随机抽样
12.1.4 随机抽样MACRO
12.2 HASH对象
12.2.1 HASH对象的引例
12.2.2 HASH对象的语法
12.2.3 HITER对象的引例
12.2.4 HITER对象的语法
12.2.5 商业实践
12.3 FORMAT综述
12.3.1 PROC步创建
12.3.2 DATA步创建
12.3.3 永久存储及调用
12.4 正则表达式
12.4.1 语法说明
12.4.2 常用函数
12.4.3 实例详解
12.5 宏在SAS与Excel转换中的应用
12.5.1 SAS数据集转换成Excel
12.5.2 Excel转换成SAS数据集

第13章 数据挖掘概念、任务和流程
13.1 数据挖掘概念
13.2 数据挖掘任务
13.3 数据挖掘流程
13.3.1 定义商业目标
13.3.2 编制需求文档
13.3.3 选择数据源
13.3.4 建模流程图
13.4 LOGISTIC建模及结果详解
13.4.1 数学模型
13.4.2 参数估计
13.4.3 模型评价指标
13.4.4 回归系数
13.4.5 变量筛选方法
13.4.6 应用举例及输出结果详解
13.4.7 多值LOGISTIC模型

第14章 响应模型：定位新客户
14.1 前期准备
14.1.1 商业需求
14.1.2 定义目标
14.1.3 选择变量
14.2 数据获取与数据处理
14.2.1 创建建模数据集
14.2.2 变量首次筛选
14.2.3 数据探索
14.2.4 数据清洗
14.2.5 变量二次筛选
14.2.6 变量三次筛选
14.2.7 字符变量压缩
14.3 模型开发
14.3.1 全模型法选择所有候选模型
14.3.2 逐步回归法筛选候选模型
14.3.3 创建两个重要数据集
14.3.4 创建LIFT图
14.3.5 创建评分卡文件
14.4 模型验证
14.4.1 评分卡文件导入
14.4.2 LIFT图比较
14.4.3 模型确认
14.5 模型实施与监控
14.5.1 模型实施
14.5.2 模型监控
14.6 小结

第15章 行为建模：客户行为属性分析
15.1 前期准备
15.1.1 商业需求
15.1.2 定义目标
15.1.3 选择建模方法
15.2 数据获取与处理
15.3 模型开发
15.4 模型验证
15.5 模型打分
15.6 模型预测
15.7 模型实施
15.8 小结

第16章 文本挖掘：Web文本分析
16.1 文本挖掘概念与流程
16.1.1 文本挖掘概念
16.1.2 文本挖掘流程
16.2 商业案例
16.2.1 商业需求
16.2.2 建模框架设计
16.2.3 结合朴素贝叶斯文本分类的EM迭代
16.2.4 数据获取与数据预处理
……
参考文献

精彩书摘

　　6.流失
　　在商业领域，流失意味着利润的减少甚至账户关闭，主要发生在电信行业和银行业。由于竞争对手的存在，流失会经常发生。如果能够通过建立一个比较健壮的流失模型，能够对那些可能在未来的几个月内流失的客户做出准确的预测，则从营销角度就可以提前做好一些准备，如通过一些营销手段来挽留这些客户。从技术上，流失模型本质上和风险模型是一样的，只是目标定义可能会有所不同。一种常见的流失定义是：在过去的6个月内账户余额皇现减少趋势，并在第6个月余额低于公司规定的阈值或比例。
　　注意：响应模型是基于时间点的模型，而风险模型和流失模型是基于时间段的模型。
　　7.提升销售和交叉销售
　　提升销售是指预测客户购买更多同样产品的可能性。交叉销售是指预测客户购买公司不同产品的可能性。提升销售和交叉销售对于纵向挖掘一个客户的潜在利润是非常重要的。从技术上来说，关联规则也许能够帮助公司发现客户的特征，著名的“啤酒和尿布”就是多数数据挖掘图书“言必称希腊”的经典案例，但是在作者看来，“啤酒和尿布”如同“尼斯湖怪兽”一样并非值得绝对信赖。在提升和交叉销售领域，更多的关注应该是客户消费对象本身的关联性以及客户的消费心理，这是更偏向于定性分析的技术，而不是定量分析的方法。
　　事实上，以上列举的商业需求只是千千万万个商业需求中的部分代表，读者能够从中得到这样的启发：所有的数据挖掘技术都是商业目标的一个实现，或简单，或复杂。而商业应用的最高原则就是“效率、效果”。
　　13.3.2.编制需求文档
　　在明确了商业目标之后，接下来就需要分析师编制需求文档。需求文档是商业目标的细化。完整的需求文档应包括以下几个部分：
　　项目计划文档（PPT）。
　　方法论设计文档（Word）。
　　变量需求文档（Excel）。
　　这三个项目涵盖了商业客户需求、团队头脑风暴成果、项目数据收集指标三个重要内容。
　　1.项目计划文档
　　项目计划文档是指实现客户需求而制定的需求框架、计划内容、路线图和资源。由于该部分内容主要呈现给商业客户，因此一般以PPT形式，幻灯片尽量控制在10张以下。

　　······

前言/序言

　　当前国内的诸多数据挖掘书籍几乎都是基于理论说明，很少深入介绍数据挖掘实践，涉及SAS开发的更是少见。因此，从商业应用出发，基于实践而不是基于理论的数据挖掘书籍呼之欲出。本书作者从商业需求出发，以商业人士的眼光来看待企业数据挖掘，并给出大量的商业实践案例。把主流的数据挖掘技术用真实案例来实现是本书出版的初衷，同时为了满足初学者需求，作者也给出了数据挖掘必备的基础编程知识模块。
　　全书共分两部分。第一部分是SAS编程：第1章和第2章主要介绍SAS系统和编程基础，同时介绍SAS数据处理最核心的内容——数据指针和PDV流程。该核心内容贯穿第一部分，是已出版的其他SAS图书没有的。
　　第3～9章主要介绍SAS的数据处理技术，也是第一部分的主要内容，包括数据集处理、变量处理和观测处理等多种数据处理技术，同时也介绍了循环控制等稍难的内容，重要的是给出了诸多实际案例及商业应用。尽管第3～9章从表面上看和诸多已经出版的SAS图书没有什么大的不同，但是这些章节最大的亮点是作者对每一个示例和案例从数据指针和PDV流程的角度给予了最详细的程序解读，让读者真正读懂程序，而不是停留在程序的表面。
　　第10章是第一部分r的难点。作者还是站在商业实践的角度逐一介绍宏最常用的部分，同时也给出了非常详细的程序解读。
　　第11章介绍SOL过程。有关内容在国内同类书中都出现过，但是作者独辟蹊径，融合了项目实践中诸多真正有用的语句，同时也给出了诸多开发建议和应注意的问题。
　　第12章介绍数据处理实践。该章共包括四个方面的内容，几乎都是目前国内没有出现过的，如HASH对象及商业应用、正则表达式等。随机抽样也是数据处理经常面临的问题，这里作者开发了在SAS系统中如何处理分层不等比例抽样的代码，这也是目前国内其他SAS图书没有介绍过的。
　　第二部分是数据挖掘商业案例：
　　第13章主要介绍数据挖掘概念和流程。数据挖掘流程尤其是商业流程是本章的重点。该流程告诉读者一个真正的商业数据挖掘流程在商业环境中是如何实施的。
　　第14章重点介绍响应模型。响应模型是商业实践中最常用的预测模型，基于第13章的流程规范给出了一个具体的商业案例研究。
　　第15章是客户行为分析。该章有目前全球最流行的行为分析，包括“行为年龄”和“行为性别”（注意完全不同于具有自然属性特征的“真实年龄”和“真实性别”），作者运用NaiveBayesian技术开发出一整套模型，并对该模型拥有完全自主知识产权。
　　第16章介绍文本挖掘。该章首先介绍了文本挖掘的流程，然后开发出基于NaiveBayesian文本分类算法和EM迭代思想的大型代码，并成功应用于商业实践。

　　······

《 SAS编程与数据挖掘商业案例》：洞察商业价值，驱动智能决策 在当今数据驱动的商业环境中，理解和运用数据分析能力已不再是锦上添花，而是企业生存和发展的核心竞争力。无数企业正试图从海量的数据中挖掘出有价值的洞察，以优化运营、提升客户体验、发现新的商机，并最终实现可持续的增长。然而，数据的价值并非天然呈现，它需要专业的工具、严谨的方法和深刻的商业理解才能得以释放。 《SAS编程与数据挖掘商业案例》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统性的解决方案，帮助他们掌握SAS这一业界领先的数据分析平台，并将其强大的数据挖掘能力应用于解决真实的商业问题。这本书并非一本枯燥的编程手册，也不是一套纯粹的理论模型堆砌，它将SAS编程的实用技巧与丰富的数据挖掘商业案例深度融合，通过“学以致用”的学习路径，让读者在掌握技术的同时，更能深刻理解数据分析在商业决策中的关键作用。 一、 掌握SAS精髓，赋能数据分析实践 SAS（Statistical Analysis System）作为全球最老牌、最全面的商业智能和数据分析软件之一，凭借其强大的数据处理能力、丰富的统计分析模块和灵活的编程语言，长期以来一直是企业级数据分析领域的标杆。本书将系统地引导读者深入理解SAS的核心组件和编程语言，从基础的数据导入、清洗、转换，到高级的数据建模、可视化和报告生成，每一个环节都力求清晰、详尽、易于上手。 基础篇：夯实SAS编程根基 数据管理与预处理： 我们将从最基本的数据导入和导出开始，涵盖各种常见数据格式（如CSV, Excel, 数据库表）的处理。读者将学习如何有效地进行数据清洗，识别和处理缺失值、异常值，进行数据转换和格式化，以及如何利用SAS强大的宏功能实现代码的自动化和复用。数据质量是分析结果的基石，本书将强调规范化的数据预处理流程，确保后续分析的准确性和可靠性。 SAS语言与语法： 本书将深入浅出地介绍SAS语言的核心概念，包括DATA步和PROC步的协同工作、数据集的操作、变量的定义和属性、条件逻辑和循环语句的应用。我们将通过大量的实例，帮助读者熟悉SAS的语法规则，写出高效、可读性强的SAS代码。 报表与可视化： 无论是简单的汇总统计，还是复杂的交叉分析，SAS都能提供丰富的报表生成工具。本书将介绍如何利用SAS的ODS（Output Delivery System）功能生成美观、专业的报告，并重点讲解如何利用PROC GCHART, PROC GPLOT, PROC SGPLOT等程序生成各类统计图表，将数据转化为直观的视觉信息，便于理解和沟通。 进阶篇：解锁SAS高级分析能力 统计分析基础： 在数据预处理和可视化之后，本书将逐步引入SAS强大的统计分析功能。读者将学习如何运用SAS进行描述性统计、推断性统计，包括假设检验、置信区间计算、方差分析（ANOVA）等。这些基础统计方法是深入挖掘数据模式和规律的前提。 多元统计与建模： 随着数据规模的增长和分析需求的深化，多元统计方法显得尤为重要。本书将涵盖线性回归、逻辑回归、判别分析、聚类分析、主成分分析等经典多元统计技术。读者将学习如何利用SAS实现这些模型的构建、诊断和评估，理解模型背后的统计原理及其在商业问题中的应用。 时间序列分析与预测： 在许多商业场景中，对未来趋势的预测至关重要。本书将介绍SAS在时间序列分析方面的能力，包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等，帮助读者建立预测模型，并对未来销售额、需求量等关键指标进行预测。 二、 数据挖掘的商业实践：从技术到价值 《SAS编程与数据挖掘商业案例》的独特之处在于，它将SAS技术与数据挖掘的商业应用紧密结合。我们深知，脱离实际商业场景的技术是苍白的。因此，本书精选了来自不同行业、不同领域的真实商业案例，通过这些案例，读者将看到SAS数据挖掘技术如何被应用于解决实际问题，创造 tangible 的商业价值。 客户细分与精准营销： 在竞争激烈的市场中，理解客户是赢得竞争的关键。本书将展示如何利用SAS的数据挖掘算法，如聚类分析（K-Means, Hierarchical Clustering）和关联规则挖掘（Apriori算法），对客户进行细分。通过分析客户的人口统计学特征、购买行为、互动记录等数据，我们可以识别出不同的客户群体，并为每个群体量身定制营销策略，从而提高营销活动的ROI。案例将涵盖零售、金融、电信等行业的客户细分实践。 欺诈检测与风险管理： 金融、保险、电子商务等行业面临着严峻的欺诈挑战。本书将介绍如何运用SAS的数据挖掘技术，如异常检测、分类算法（决策树、支持向量机、神经网络），构建欺诈检测模型。通过分析交易数据、用户行为数据等，我们可以识别出可疑的交易模式，提前预警并采取应对措施，从而减少经济损失，保护企业和客户的利益。 销售预测与库存优化： 准确的销售预测是企业进行生产计划、库存管理和资源调度的重要依据。本书将展示如何利用SAS的时间序列分析模型和回归分析模型，结合历史销售数据、促销活动、季节性因素等，建立精确的销售预测模型。在此基础上，读者将学习如何利用预测结果来优化库存水平，降低积压成本，避免缺货损失。 客户流失预警与挽留： 客户的流失对企业的盈利能力造成直接影响。本书将重点介绍如何利用SAS的分类算法，如逻辑回归、随机森林，构建客户流失预警模型。通过分析客户的使用行为、服务满意度、投诉记录等数据，我们可以识别出有流失倾向的客户，并及时采取针对性的挽留措施，如提供优惠、改善服务等，从而提升客户忠诚度。 推荐系统与个性化服务： 在互联网时代，个性化推荐已经成为提升用户体验和驱动销售的重要手段。本书将介绍SAS在构建推荐系统方面的应用，包括基于协同过滤、基于内容推荐等算法的实现。通过分析用户的浏览历史、购买记录、偏好信息等，我们可以为用户推荐他们可能感兴趣的产品或服务，从而提高转化率和用户满意度。 三、 学习路径与目标读者 《SAS编程与数据挖掘商业案例》的设计旨在满足不同背景的读者需求。 目标读者： 数据分析师和数据科学家： 希望系统学习SAS编程技能，并将其应用于解决实际商业问题的专业人士。 商业分析师和市场营销人员： 希望掌握数据分析工具，能够独立进行数据分析，为业务决策提供数据支持的从业者。 IT专业人士： 负责企业数据平台建设和维护，需要了解SAS在数据分析领域的应用。 对数据科学和商业智能感兴趣的学生和研究人员： 希望通过实操案例掌握数据分析方法论的学生和研究者。 学习路径： 本书采用循序渐进的学习方式。首先，从SAS编程的基础知识入手，建立坚实的编程基础；接着，逐步深入到数据挖掘的各种经典算法和技术；最后，通过大量的真实商业案例，将所学技术融会贯通，实现从技术掌握到商业价值转化的飞跃。每章的案例分析都包含问题描述、数据准备、模型构建、结果解释和商业建议等环节，力求贴近实际工作场景。 四、 持续的价值与未来展望 数据分析和数据挖掘领域日新月异，但SAS作为行业领导者，其平台的功能和应用范围仍在不断扩展。本书将为读者奠定扎实的基础，使其能够快速适应SAS的新版本和新技术，并将其应用于更广泛的商业挑战。掌握SAS编程和数据挖掘的技能，意味着掌握了一种强大的语言，能够与数据进行深度对话，发现隐藏的规律，并为企业带来切实的商业价值。 《SAS编程与数据挖掘商业案例》不仅仅是一本书，它更是一个通往数据驱动决策的桥梁。它将帮助读者打开一扇新的大门，去探索数据世界的无限可能，去驱动企业实现更明智、更高效的商业运作。通过本书的学习，您将不再是被动的观察者，而是能够主动驾驭数据，成为企业数字化转型浪潮中的关键力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我职业生涯中的一道光，点亮了无数我曾经感到迷茫的角落。我一直对SAS这个强大的统计分析软件充满了好奇，但总觉得它高不可攀，那些枯燥的函数和复杂的语法像是横亘在眼前的巨大障碍。直到我读了《SAS编程与数据挖掘商业案例》，我才发现，原来SAS并没有想象中那么遥不可及，它的背后蕴藏着解决实际商业问题的巨大潜力。书中以大量生动的商业案例为切入点，将抽象的数据分析概念具象化，让我深刻理解了SAS在市场营销、风险控制、客户关系管理等领域的实际应用。例如，书中关于如何利用SAS进行客户细分，从而实现精准营销的部分，让我受益匪浅。它不仅仅是教我如何写SAS代码，更重要的是，它教会了我如何思考，如何将数据转化为有价值的商业洞察。我曾经花费大量时间在Excel中进行一些低效的数据处理，而通过学习SAS，我能够以一种更加系统、高效的方式处理海量数据，并且能够进行更深入的分析，发现那些隐藏在数字背后的趋势和规律。这本书的语言风格也很亲切，作者并没有使用过于晦涩的技术术语，而是用一种能够被初学者理解的方式进行讲解，这让我感到非常安心。我非常喜欢它循序渐进的教学方式，从基础的SAS语句到复杂的数据挖掘模型，每一步都安排得恰到好处，让我能够在不知不觉中掌握核心技能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对SAS的印象停留在“大而全”的工具层面，觉得它在处理海量数据方面很厉害，但具体如何应用到商业决策上，我一直没有一个清晰的概念。直到我读了《SAS编程与数据挖掘商业案例》，我才恍然大悟。这本书最大的亮点在于它真正做到了“授人以渔”，不仅仅是教你写代码，更是教你如何思考，如何利用SAS来解决实际的商业问题。书中关于构建商业智能报表和进行时间序列预测的章节，对我启发很大。我一直苦于如何将零散的数据转化为直观、易懂的商业洞察，这本书提供了一套完整的解决方案。我学会了如何利用SAS生成各种可视化报表，并从中提炼出关键的业务指标，为管理层提供决策支持。同时，关于时间序列预测的部分，也让我能够更准确地预测未来的销售额、库存需求等，从而优化资源配置，降低运营成本。我尤其喜欢书中对不同算法适用场景的详细分析，这让我能够根据具体的业务需求，选择最合适的数据挖掘模型。这本书的案例选择非常贴合实际，让我能够在学习理论知识的同时，也能感受到它的应用价值。它的语言风格也十分专业且易懂，让我能够轻松地理解那些复杂的技术概念。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我抱着一种试试看的心态来阅读《SAS编程与数据挖掘商业案例》，毕竟市面上的技术书籍琳琅满目，找到一本真正适合自己的并不容易。然而，这本书给我带来的惊喜远超我的预期。它不是那种照本宣科、堆砌理论的书籍，而是真正将SAS编程与实际商业应用紧密结合，通过一个个鲜活的案例，展示了SAS在解决现实世界问题时的强大能力。我特别欣赏书中关于预测分析和异常检测的章节。在我的工作中，经常需要预测销售趋势，识别潜在的欺诈行为，而这本书提供了非常具体的方法论和SAS代码示例，让我能够快速上手，并将其应用于我的实际项目中。它让我明白，数据挖掘不仅仅是算法的应用，更重要的是理解业务场景，并用数据来驱动决策。作者在解释每一个概念时，都会追溯到其背后的商业逻辑，这使得学习过程充满了意义，也更容易理解和记忆。我之前尝试过其他一些数据分析的书籍，但往往要么太理论化，要么案例不够贴近实际，让人学了之后不知道如何运用。而《SAS编程与数据挖掘商业案例》恰恰弥补了这一点，它像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何利用SAS这把利器，在商业战场上取得胜利。这本书的案例选择也非常具有代表性，涵盖了多个行业，让我能够从中汲取到跨领域的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本“解密SAS”的宝典，让我从一个对SAS一知半解的门外汉，逐渐成长为一个能够运用SAS解决实际商业问题的数据分析师。《SAS编程与数据挖掘商业案例》的结构设计非常合理，从基础的SAS语法到复杂的数据挖掘算法，再到具体的商业案例分析，层层递进，让我能够在一个清晰的逻辑链条中学习。我最喜欢的是书中关于客户流失预测和欺诈检测的章节。这两个问题在金融和电信行业都非常普遍，而这本书提供的解决方案，无论是从数据准备、特征工程，还是模型构建和评估，都非常详尽和实用。我能够清晰地看到，SAS是如何被用来识别那些有流失风险的客户，并采取相应的挽留措施；又是如何被用来检测那些异常的交易行为，从而防范金融风险。这本书的讲解方式非常生动，作者并没有枯燥地列举代码，而是将代码与具体的业务场景紧密结合，让我能够理解每一行代码的意义和作用。而且，书中还提供了一些SAS程序的优化建议，这对于提高程序的运行效率非常重要。我强烈推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，特别是希望将SAS应用到实际商业场景中的读者。它不仅能提升技术能力，更能培养商业思维。

评分☆☆☆☆☆

购买《SAS编程与数据挖掘商业案例》这本书，纯粹是因为我近期在工作中遇到了一个棘手的分析问题，需要用到SAS，而我对此知之甚少。带着一丝忐忑，我翻开了这本书，没想到立刻就被其内容所吸引。它并没有一开始就抛出大量的代码，而是先从宏观的商业背景入手，阐述为什么需要数据分析，以及SAS在其中的独特价值。这种“情境导入”的方式，让我这个数据分析的“小白”能够迅速理解学习的意义和目的。书中关于构建用户画像和评估营销活动ROI的案例，对我来说简直是及时雨。我学会了如何利用SAS来收集、整合和分析用户行为数据，从而勾勒出更清晰的用户画像，并在此基础上设计更具针对性的营销策略，同时也能准确衡量营销活动的效果。让我印象深刻的是，作者在讲解SAS代码时，总是会穿插一些“提示”和“陷阱”，提醒读者注意一些常见的错误和优化技巧，这对于避免走弯路非常有帮助。而且，书中还涉及了一些进阶的数据挖掘技术，比如聚类分析和分类模型，虽然我目前还没有完全掌握，但这本书已经为我打开了一扇新世界的大门，让我看到了数据分析的无限可能。这本书的排版也很清晰，代码块和图表都制作得非常规范，阅读体验非常好。

评分☆☆☆☆☆

不适合我这种初学者，只能膜拜作者

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有一些错误

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讲的内容很好，从基础到商业应用，不错的书，值得一购

评分☆☆☆☆☆

慢慢学吧。现在不好说。

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一直京东买书，上午订下午到。工作需要买的希望有用吧。

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很有用的工具书，程序员加油

评分☆☆☆☆☆

书很不错，值得购买，但关于函数这部分没找到

评分☆☆☆☆☆

SAS编程与数据挖掘商业案例 还可以

评分☆☆☆☆☆

书是好书，但给本破损了的书是几个意思