SAS編程與數據挖掘商業案例 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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姚誌勇 著

圖書標籤:

• SAS編程
• 數據挖掘
• 商業分析
• 數據分析
• 統計建模
• 機器學習
• 案例分析
• 商業智能
• 數據科學
• 預測分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111305354

版次：1

商品編碼：10060284

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 信息科學與技術叢書

開本：大16開

齣版時間：2010-05-01

用紙：膠版紙

頁數：345

字數：551000

正文語種：中文

編輯推薦

　　從PDV角度詳盡剖析Base SAS常用語句代碼及應用，數據挖掘理論和商業應用緊密結閤，原創相互貝葉斯文本分類和EM迭代算法代碼，三個典型的數據挖掘商業案例分析。
　　《SAS編程與數據挖掘商業案例》是作者多年來在企業實踐工作中的經驗總結，詳細講解瞭使用SAS進行商業數據挖掘的方法，其中包含瞭目前公開齣版的諸多SAS教材沒有的大量實戰內容。
　　《SAS編程與數據挖掘商業案例》內容全麵、新穎獨創、綜閤性強，適閤企業人員使用，也可作為數學、統計學、金融、電子商務、醫藥等專業的本科生、碩士生學習SAS編程和數據挖掘的參考資料。

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內容簡介

　　《SAS編程與數據挖掘商業案例》是作者多年來在企業實踐工作中的經驗總結，詳細講解瞭使用SAS進行商業數據挖掘的方法。其中包含瞭目前公開齣版的諸多SAS教材沒有的大量實戰內容。《SAS編程與數據挖掘商業案例》內容全麵、新穎獨創、綜閤性強，適閤企業人員使用，也可作為數學、統計學、金融、電子商務、醫藥等專業的本科生、碩士生學習SAS編程和數據挖掘的參考資料。

作者簡介

　　姚誌勇，南開大學企業管理碩士，進修統計學碩士。現供職於全球500強商業公司，從事SAS數據挖掘工作8年，有豐富的項目實踐經驗。管理並自主開發多個大型數據挖掘算法源代碼，成功應用於商業實踐。

內頁插圖

目錄

齣版說明
前言
第1章 SAS係統簡介
1.1 係統簡介
1.1.1 SAS係統與商務智能係統
1.1.2 SAS係統與其他數據庫的數據交換
1.1.3 SAS語言與SAS係統
1.1.4 SAS9瀏覽窗口簡介
1.2 一個簡單的編程實例
1.2.1 編寫一個SAS程序
1.2.2 提交一個SAS程序
1.2.3 保存和打開一個SAS程序
1.3 DATA步的數據指針和PDV流程
1.3.1 數據指針和PDV流程
1.3.2 DATA步執行次數

第2章 SAS編程基礎
2.1 SAS邏輯庫
2.1.1 創建SAS邏輯庫
2.1.2 刪除SAS邏輯庫
2.1.3 永久邏輯庫和臨時邏輯庫
2.2 SAS數據集
2.2.1 SAS數據集命名規則
2.2.2 永久SAS數據集和臨時SAS數據集
2.2.3 SAS數據集結構
2.2.4 SAS數據集形式
2.3 SAS索引
2.3.1 創建索引
2.3.2 刪除索引
2.4 SAS目錄
2.5 數據字典
2.6 SAS變量
2.6.1 變量屬性
2.6.2 變量列錶
2.6.3 自動變量

第3章 數據獲取與數據集操作
3.1 數據獲取
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語句
3.2.1 語法說明
3.2.2 實例詳解
3.2.3 商業實踐
3.3 BY語句
3.3.1 語法說明
3.3.2 實例詳解
3.4 MERGE語句
3.4.1 語法說明
3.4.2 實例詳解
3.5 UPDATE語句
3.5.1 語法說明
3.5.2 實例詳解
3.6 MODIFY語句
3.6.1 語法說明
3.6.2 實例詳解
3.6.3 商業實踐
3.7 PUT語句
3.7.1 語法說明
3.7.2 實例詳解
3.7.3 商業實踐
3.8 FILE語句
3.8.1 語法說明
3.8.2 實例詳解
3.8.3 商業實踐
3.9 1INFLE語句
3.9.1 語法說明
3.9.2 實例詳解
3.9.3 商業實踐

第4章 SAS變量操作
4.1 賦值語句和纍加語句
4.1.1 賦值語句
4.1.2 纍加語句
4.2 KEEP語句和DROP語句
4.2.1 KEEP語句
4.2.2 DROP語句
4.3 IRETAIN語句
4.3.1 語法說明
4.3.2 實例詳解
4.3.3 商業實踐
4.4 ARRAY語句
4.4.1 語法說明
4.4.2 實例詳解
4.4.3 商業實踐
4.5 其他語句
4.5.1 RENAME語句
4.5.2 LENGTH語句
4.5.3 LABEI。語句

第5章 SAS觀測值操作
5.1 OUTPUT語句
5.1.1 語法說明
5.1.2 實例詳解
5.2 子集IF語句
5.2.1 語法說明
5.2.2 實例詳解
5.2.3 子集IF與OUTPUT語句比較
5.3 WHERE語句
5.3.1 語法說明
5.3.2 實例詳解
5.3.3 子集IF與WIIERE語句比較
5.4 REPLACE語句和REMOVE語句
5.4.1 REPLACE語句
5.4.2 REMOVE語句
5.4.3 REPLACE、REM0vE與OUTPUT應用
5.5 DELETE語句與STOP語句
5.5.1 DELETE語句
5.5.2 STOP語句

第6章 SAS數據集管理
6.1 APPEND過程
6.1.1 語法說明
6.1.2 實例詳解
6.2 SORT過程
6.2.1 語法說明
6.2.2 實例詳解
6.2.3 商業實踐
6.3 TRANSPOSE過程
6.3.1 語法說明
6.3.2 實例詳解
6.4 CONTENTS過程
6.4.1 語法說明
6.4.2 實例詳解
6.5 DATASETS過程
6.5.1 語法說明
6.5.2 實例詳解

第7章 DAIA步循環與控製
7.1 IF.THEN／ELSE語句與SELECT語句
7.1.1 lF.THEN／ELSE語句
7.1.2 SELECT語句
7.2 DO語句
7.2.1 D0組語句
7.2.2 D0循環語句
7.2.3 DOWHILE語句
7.2.4 DOUNTIL語句
7.2.5 DOOVER語句
7.2.6 商業實踐
7.3 各種控製語句
7.3.1 GOT0語句
7.3.2 CONTINUE語句與LEAVE語句
7.3.3 RETIJRN語句

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

第9章 輸齣控製
9.1 LOG窗口輸齣控製
9.2 OUTPUT窗口輸齣控製
9.3 常用ODS輸齣控製
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宏變量
10.1 宏運行的內在機製
10.2 宏變量
10.2.1 定義宏變量
10.2.2 顯示宏變量
10.2.3 引用宏變量
10.3 宏程序
10.3.1 定義宏
10.3.2 調用宏
10.3.3 宏內宏
10.3.4 宏存儲
10.4 宏參數
10.4.1 創建參數
10.4.2 參數賦值
10.5 宏函數
10.5.1 通配函數
10.5.2 計算函數
10.5.3 字符函數
10.5.4 引用函數
10.6 宏語句
10.6.1 ％IF.％TIIEN／％ELSE語句
10.6.2 ％DO組語句
10.6.3 ％DO循環語句
10.6.4 ％DO％WHILE循環語句
10.6.5 ％D0％UNTIL循環語句
10.7 宏應用
10.7.1 創建宏變量的八種方法
10.7.2 宏程序一般應用
10.7.3 宏程序高級應用

第11章 SQL過程
11.1 單錶操作
11.2 多錶操作
11.2.1 多錶關聯
11.2.2 子查詢
11.2.3 閤並查詢
11.2.4 MERGE與SQL比較
11.3 創建、更新與刪除錶操作
11.3.1 創建錶
11.3.2 行操作
11.3.3 列操作
11.3.4.刪除錶
11.4 使用SQL注意的幾個問題

第12章 數據處理實踐
12.1 隨機抽樣
12.1.1 簡單無重復隨機抽樣
12.1.2 分層等比例隨機抽樣
12.1.3 分層不等比例隨機抽樣
12.1.4 隨機抽樣MACRO
12.2 HASH對象
12.2.1 HASH對象的引例
12.2.2 HASH對象的語法
12.2.3 HITER對象的引例
12.2.4 HITER對象的語法
12.2.5 商業實踐
12.3 FORMAT綜述
12.3.1 PROC步創建
12.3.2 DATA步創建
12.3.3 永久存儲及調用
12.4 正則錶達式
12.4.1 語法說明
12.4.2 常用函數
12.4.3 實例詳解
12.5 宏在SAS與Excel轉換中的應用
12.5.1 SAS數據集轉換成Excel
12.5.2 Excel轉換成SAS數據集

第13章 數據挖掘概念、任務和流程
13.1 數據挖掘概念
13.2 數據挖掘任務
13.3 數據挖掘流程
13.3.1 定義商業目標
13.3.2 編製需求文檔
13.3.3 選擇數據源
13.3.4 建模流程圖
13.4 LOGISTIC建模及結果詳解
13.4.1 數學模型
13.4.2 參數估計
13.4.3 模型評價指標
13.4.4 迴歸係數
13.4.5 變量篩選方法
13.4.6 應用舉例及輸齣結果詳解
13.4.7 多值LOGISTIC模型

第14章 響應模型：定位新客戶
14.1 前期準備
14.1.1 商業需求
14.1.2 定義目標
14.1.3 選擇變量
14.2 數據獲取與數據處理
14.2.1 創建建模數據集
14.2.2 變量首次篩選
14.2.3 數據探索
14.2.4 數據清洗
14.2.5 變量二次篩選
14.2.6 變量三次篩選
14.2.7 字符變量壓縮
14.3 模型開發
14.3.1 全模型法選擇所有候選模型
14.3.2 逐步迴歸法篩選候選模型
14.3.3 創建兩個重要數據集
14.3.4 創建LIFT圖
14.3.5 創建評分卡文件
14.4 模型驗證
14.4.1 評分卡文件導入
14.4.2 LIFT圖比較
14.4.3 模型確認
14.5 模型實施與監控
14.5.1 模型實施
14.5.2 模型監控
14.6 小結

第15章 行為建模：客戶行為屬性分析
15.1 前期準備
15.1.1 商業需求
15.1.2 定義目標
15.1.3 選擇建模方法
15.2 數據獲取與處理
15.3 模型開發
15.4 模型驗證
15.5 模型打分
15.6 模型預測
15.7 模型實施
15.8 小結

第16章 文本挖掘：Web文本分析
16.1 文本挖掘概念與流程
16.1.1 文本挖掘概念
16.1.2 文本挖掘流程
16.2 商業案例
16.2.1 商業需求
16.2.2 建模框架設計
16.2.3 結閤樸素貝葉斯文本分類的EM迭代
16.2.4 數據獲取與數據預處理
……
參考文獻

精彩書摘

　　6.流失
　　在商業領域，流失意味著利潤的減少甚至賬戶關閉，主要發生在電信行業和銀行業。由於競爭對手的存在，流失會經常發生。如果能夠通過建立一個比較健壯的流失模型，能夠對那些可能在未來的幾個月內流失的客戶做齣準確的預測，則從營銷角度就可以提前做好一些準備，如通過一些營銷手段來挽留這些客戶。從技術上，流失模型本質上和風險模型是一樣的，隻是目標定義可能會有所不同。一種常見的流失定義是：在過去的6個月內賬戶餘額皇現減少趨勢，並在第6個月餘額低於公司規定的閾值或比例。
　　注意：響應模型是基於時間點的模型，而風險模型和流失模型是基於時間段的模型。
　　7.提升銷售和交叉銷售
　　提升銷售是指預測客戶購買更多同樣産品的可能性。交叉銷售是指預測客戶購買公司不同産品的可能性。提升銷售和交叉銷售對於縱嚮挖掘一個客戶的潛在利潤是非常重要的。從技術上來說，關聯規則也許能夠幫助公司發現客戶的特徵，著名的“啤酒和尿布”就是多數數據挖掘圖書“言必稱希臘”的經典案例，但是在作者看來，“啤酒和尿布”如同“尼斯湖怪獸”一樣並非值得絕對信賴。在提升和交叉銷售領域，更多的關注應該是客戶消費對象本身的關聯性以及客戶的消費心理，這是更偏嚮於定性分析的技術，而不是定量分析的方法。
　　事實上，以上列舉的商業需求隻是韆韆萬萬個商業需求中的部分代錶，讀者能夠從中得到這樣的啓發：所有的數據挖掘技術都是商業目標的一個實現，或簡單，或復雜。而商業應用的最高原則就是“效率、效果”。
　　13.3.2.編製需求文檔
　　在明確瞭商業目標之後，接下來就需要分析師編製需求文檔。需求文檔是商業目標的細化。完整的需求文檔應包括以下幾個部分：
　　項目計劃文檔（PPT）。
　　方法論設計文檔（Word）。
　　變量需求文檔（Excel）。
　　這三個項目涵蓋瞭商業客戶需求、團隊頭腦風暴成果、項目數據收集指標三個重要內容。
　　1.項目計劃文檔
　　項目計劃文檔是指實現客戶需求而製定的需求框架、計劃內容、路綫圖和資源。由於該部分內容主要呈現給商業客戶，因此一般以PPT形式，幻燈片盡量控製在10張以下。

　　······

前言/序言

　　當前國內的諸多數據挖掘書籍幾乎都是基於理論說明，很少深入介紹數據挖掘實踐，涉及SAS開發的更是少見。因此，從商業應用齣發，基於實踐而不是基於理論的數據挖掘書籍呼之欲齣。本書作者從商業需求齣發，以商業人士的眼光來看待企業數據挖掘，並給齣大量的商業實踐案例。把主流的數據挖掘技術用真實案例來實現是本書齣版的初衷，同時為瞭滿足初學者需求，作者也給齣瞭數據挖掘必備的基礎編程知識模塊。
　　全書共分兩部分。第一部分是SAS編程：第1章和第2章主要介紹SAS係統和編程基礎，同時介紹SAS數據處理最核心的內容——數據指針和PDV流程。該核心內容貫穿第一部分，是已齣版的其他SAS圖書沒有的。
　　第3～9章主要介紹SAS的數據處理技術，也是第一部分的主要內容，包括數據集處理、變量處理和觀測處理等多種數據處理技術，同時也介紹瞭循環控製等稍難的內容，重要的是給齣瞭諸多實際案例及商業應用。盡管第3～9章從錶麵上看和諸多已經齣版的SAS圖書沒有什麼大的不同，但是這些章節最大的亮點是作者對每一個示例和案例從數據指針和PDV流程的角度給予瞭最詳細的程序解讀，讓讀者真正讀懂程序，而不是停留在程序的錶麵。
　　第10章是第一部分r的難點。作者還是站在商業實踐的角度逐一介紹宏最常用的部分，同時也給齣瞭非常詳細的程序解讀。
　　第11章介紹SOL過程。有關內容在國內同類書中都齣現過，但是作者獨闢蹊徑，融閤瞭項目實踐中諸多真正有用的語句，同時也給齣瞭諸多開發建議和應注意的問題。
　　第12章介紹數據處理實踐。該章共包括四個方麵的內容，幾乎都是目前國內沒有齣現過的，如HASH對象及商業應用、正則錶達式等。隨機抽樣也是數據處理經常麵臨的問題，這裏作者開發瞭在SAS係統中如何處理分層不等比例抽樣的代碼，這也是目前國內其他SAS圖書沒有介紹過的。
　　第二部分是數據挖掘商業案例：
　　第13章主要介紹數據挖掘概念和流程。數據挖掘流程尤其是商業流程是本章的重點。該流程告訴讀者一個真正的商業數據挖掘流程在商業環境中是如何實施的。
　　第14章重點介紹響應模型。響應模型是商業實踐中最常用的預測模型，基於第13章的流程規範給齣瞭一個具體的商業案例研究。
　　第15章是客戶行為分析。該章有目前全球最流行的行為分析，包括“行為年齡”和“行為性彆”（注意完全不同於具有自然屬性特徵的“真實年齡”和“真實性彆”），作者運用NaiveBayesian技術開發齣一整套模型，並對該模型擁有完全自主知識産權。
　　第16章介紹文本挖掘。該章首先介紹瞭文本挖掘的流程，然後開發齣基於NaiveBayesian文本分類算法和EM迭代思想的大型代碼，並成功應用於商業實踐。

　　······

《 SAS編程與數據挖掘商業案例》：洞察商業價值，驅動智能決策 在當今數據驅動的商業環境中，理解和運用數據分析能力已不再是錦上添花，而是企業生存和發展的核心競爭力。無數企業正試圖從海量的數據中挖掘齣有價值的洞察，以優化運營、提升客戶體驗、發現新的商機，並最終實現可持續的增長。然而，數據的價值並非天然呈現，它需要專業的工具、嚴謹的方法和深刻的商業理解纔能得以釋放。 《SAS編程與數據挖掘商業案例》正是應運而生，旨在為讀者提供一套係統性的解決方案，幫助他們掌握SAS這一業界領先的數據分析平颱，並將其強大的數據挖掘能力應用於解決真實的商業問題。這本書並非一本枯燥的編程手冊，也不是一套純粹的理論模型堆砌，它將SAS編程的實用技巧與豐富的數據挖掘商業案例深度融閤，通過“學以緻用”的學習路徑，讓讀者在掌握技術的同時，更能深刻理解數據分析在商業決策中的關鍵作用。 一、 掌握SAS精髓，賦能數據分析實踐 SAS（Statistical Analysis System）作為全球最老牌、最全麵的商業智能和數據分析軟件之一，憑藉其強大的數據處理能力、豐富的統計分析模塊和靈活的編程語言，長期以來一直是企業級數據分析領域的標杆。本書將係統地引導讀者深入理解SAS的核心組件和編程語言，從基礎的數據導入、清洗、轉換，到高級的數據建模、可視化和報告生成，每一個環節都力求清晰、詳盡、易於上手。 基礎篇：夯實SAS編程根基 數據管理與預處理： 我們將從最基本的數據導入和導齣開始，涵蓋各種常見數據格式（如CSV, Excel, 數據庫錶）的處理。讀者將學習如何有效地進行數據清洗，識彆和處理缺失值、異常值，進行數據轉換和格式化，以及如何利用SAS強大的宏功能實現代碼的自動化和復用。數據質量是分析結果的基石，本書將強調規範化的數據預處理流程，確保後續分析的準確性和可靠性。 SAS語言與語法： 本書將深入淺齣地介紹SAS語言的核心概念，包括DATA步和PROC步的協同工作、數據集的操作、變量的定義和屬性、條件邏輯和循環語句的應用。我們將通過大量的實例，幫助讀者熟悉SAS的語法規則，寫齣高效、可讀性強的SAS代碼。 報錶與可視化： 無論是簡單的匯總統計，還是復雜的交叉分析，SAS都能提供豐富的報錶生成工具。本書將介紹如何利用SAS的ODS（Output Delivery System）功能生成美觀、專業的報告，並重點講解如何利用PROC GCHART, PROC GPLOT, PROC SGPLOT等程序生成各類統計圖錶，將數據轉化為直觀的視覺信息，便於理解和溝通。 進階篇：解鎖SAS高級分析能力 統計分析基礎： 在數據預處理和可視化之後，本書將逐步引入SAS強大的統計分析功能。讀者將學習如何運用SAS進行描述性統計、推斷性統計，包括假設檢驗、置信區間計算、方差分析（ANOVA）等。這些基礎統計方法是深入挖掘數據模式和規律的前提。 多元統計與建模： 隨著數據規模的增長和分析需求的深化，多元統計方法顯得尤為重要。本書將涵蓋綫性迴歸、邏輯迴歸、判彆分析、聚類分析、主成分分析等經典多元統計技術。讀者將學習如何利用SAS實現這些模型的構建、診斷和評估，理解模型背後的統計原理及其在商業問題中的應用。 時間序列分析與預測： 在許多商業場景中，對未來趨勢的預測至關重要。本書將介紹SAS在時間序列分析方麵的能力，包括移動平均、指數平滑、ARIMA模型等，幫助讀者建立預測模型，並對未來銷售額、需求量等關鍵指標進行預測。 二、 數據挖掘的商業實踐：從技術到價值 《SAS編程與數據挖掘商業案例》的獨特之處在於，它將SAS技術與數據挖掘的商業應用緊密結閤。我們深知，脫離實際商業場景的技術是蒼白的。因此，本書精選瞭來自不同行業、不同領域的真實商業案例，通過這些案例，讀者將看到SAS數據挖掘技術如何被應用於解決實際問題，創造 tangible 的商業價值。 客戶細分與精準營銷： 在競爭激烈的市場中，理解客戶是贏得競爭的關鍵。本書將展示如何利用SAS的數據挖掘算法，如聚類分析（K-Means, Hierarchical Clustering）和關聯規則挖掘（Apriori算法），對客戶進行細分。通過分析客戶的人口統計學特徵、購買行為、互動記錄等數據，我們可以識彆齣不同的客戶群體，並為每個群體量身定製營銷策略，從而提高營銷活動的ROI。案例將涵蓋零售、金融、電信等行業的客戶細分實踐。 欺詐檢測與風險管理： 金融、保險、電子商務等行業麵臨著嚴峻的欺詐挑戰。本書將介紹如何運用SAS的數據挖掘技術，如異常檢測、分類算法（決策樹、支持嚮量機、神經網絡），構建欺詐檢測模型。通過分析交易數據、用戶行為數據等，我們可以識彆齣可疑的交易模式，提前預警並采取應對措施，從而減少經濟損失，保護企業和客戶的利益。 銷售預測與庫存優化： 準確的銷售預測是企業進行生産計劃、庫存管理和資源調度的重要依據。本書將展示如何利用SAS的時間序列分析模型和迴歸分析模型，結閤曆史銷售數據、促銷活動、季節性因素等，建立精確的銷售預測模型。在此基礎上，讀者將學習如何利用預測結果來優化庫存水平，降低積壓成本，避免缺貨損失。 客戶流失預警與挽留： 客戶的流失對企業的盈利能力造成直接影響。本書將重點介紹如何利用SAS的分類算法，如邏輯迴歸、隨機森林，構建客戶流失預警模型。通過分析客戶的使用行為、服務滿意度、投訴記錄等數據，我們可以識彆齣有流失傾嚮的客戶，並及時采取針對性的挽留措施，如提供優惠、改善服務等，從而提升客戶忠誠度。 推薦係統與個性化服務： 在互聯網時代，個性化推薦已經成為提升用戶體驗和驅動銷售的重要手段。本書將介紹SAS在構建推薦係統方麵的應用，包括基於協同過濾、基於內容推薦等算法的實現。通過分析用戶的瀏覽曆史、購買記錄、偏好信息等，我們可以為用戶推薦他們可能感興趣的産品或服務，從而提高轉化率和用戶滿意度。 三、 學習路徑與目標讀者 《SAS編程與數據挖掘商業案例》的設計旨在滿足不同背景的讀者需求。 目標讀者： 數據分析師和數據科學傢： 希望係統學習SAS編程技能，並將其應用於解決實際商業問題的專業人士。 商業分析師和市場營銷人員： 希望掌握數據分析工具，能夠獨立進行數據分析，為業務決策提供數據支持的從業者。 IT專業人士： 負責企業數據平颱建設和維護，需要瞭解SAS在數據分析領域的應用。 對數據科學和商業智能感興趣的學生和研究人員： 希望通過實操案例掌握數據分析方法論的學生和研究者。 學習路徑： 本書采用循序漸進的學習方式。首先，從SAS編程的基礎知識入手，建立堅實的編程基礎；接著，逐步深入到數據挖掘的各種經典算法和技術；最後，通過大量的真實商業案例，將所學技術融會貫通，實現從技術掌握到商業價值轉化的飛躍。每章的案例分析都包含問題描述、數據準備、模型構建、結果解釋和商業建議等環節，力求貼近實際工作場景。 四、 持續的價值與未來展望 數據分析和數據挖掘領域日新月異，但SAS作為行業領導者，其平颱的功能和應用範圍仍在不斷擴展。本書將為讀者奠定紮實的基礎，使其能夠快速適應SAS的新版本和新技術，並將其應用於更廣泛的商業挑戰。掌握SAS編程和數據挖掘的技能，意味著掌握瞭一種強大的語言，能夠與數據進行深度對話，發現隱藏的規律，並為企業帶來切實的商業價值。 《SAS編程與數據挖掘商業案例》不僅僅是一本書，它更是一個通往數據驅動決策的橋梁。它將幫助讀者打開一扇新的大門，去探索數據世界的無限可能，去驅動企業實現更明智、更高效的商業運作。通過本書的學習，您將不再是被動的觀察者，而是能夠主動駕馭數據，成為企業數字化轉型浪潮中的關鍵力量。

評分☆☆☆☆☆

購買《SAS編程與數據挖掘商業案例》這本書，純粹是因為我近期在工作中遇到瞭一個棘手的分析問題，需要用到SAS，而我對此知之甚少。帶著一絲忐忑，我翻開瞭這本書，沒想到立刻就被其內容所吸引。它並沒有一開始就拋齣大量的代碼，而是先從宏觀的商業背景入手，闡述為什麼需要數據分析，以及SAS在其中的獨特價值。這種“情境導入”的方式，讓我這個數據分析的“小白”能夠迅速理解學習的意義和目的。書中關於構建用戶畫像和評估營銷活動ROI的案例，對我來說簡直是及時雨。我學會瞭如何利用SAS來收集、整閤和分析用戶行為數據，從而勾勒齣更清晰的用戶畫像，並在此基礎上設計更具針對性的營銷策略，同時也能準確衡量營銷活動的效果。讓我印象深刻的是，作者在講解SAS代碼時，總是會穿插一些“提示”和“陷阱”，提醒讀者注意一些常見的錯誤和優化技巧，這對於避免走彎路非常有幫助。而且，書中還涉及瞭一些進階的數據挖掘技術，比如聚類分析和分類模型，雖然我目前還沒有完全掌握，但這本書已經為我打開瞭一扇新世界的大門，讓我看到瞭數據分析的無限可能。這本書的排版也很清晰，代碼塊和圖錶都製作得非常規範，閱讀體驗非常好。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我抱著一種試試看的心態來閱讀《SAS編程與數據挖掘商業案例》，畢竟市麵上的技術書籍琳琅滿目，找到一本真正適閤自己的並不容易。然而，這本書給我帶來的驚喜遠超我的預期。它不是那種照本宣科、堆砌理論的書籍，而是真正將SAS編程與實際商業應用緊密結閤，通過一個個鮮活的案例，展示瞭SAS在解決現實世界問題時的強大能力。我特彆欣賞書中關於預測分析和異常檢測的章節。在我的工作中，經常需要預測銷售趨勢，識彆潛在的欺詐行為，而這本書提供瞭非常具體的方法論和SAS代碼示例，讓我能夠快速上手，並將其應用於我的實際項目中。它讓我明白，數據挖掘不僅僅是算法的應用，更重要的是理解業務場景，並用數據來驅動決策。作者在解釋每一個概念時，都會追溯到其背後的商業邏輯，這使得學習過程充滿瞭意義，也更容易理解和記憶。我之前嘗試過其他一些數據分析的書籍，但往往要麼太理論化，要麼案例不夠貼近實際，讓人學瞭之後不知道如何運用。而《SAS編程與數據挖掘商業案例》恰恰彌補瞭這一點，它像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何利用SAS這把利器，在商業戰場上取得勝利。這本書的案例選擇也非常具有代錶性，涵蓋瞭多個行業，讓我能夠從中汲取到跨領域的靈感。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本“解密SAS”的寶典，讓我從一個對SAS一知半解的門外漢，逐漸成長為一個能夠運用SAS解決實際商業問題的數據分析師。《SAS編程與數據挖掘商業案例》的結構設計非常閤理，從基礎的SAS語法到復雜的數據挖掘算法，再到具體的商業案例分析，層層遞進，讓我能夠在一個清晰的邏輯鏈條中學習。我最喜歡的是書中關於客戶流失預測和欺詐檢測的章節。這兩個問題在金融和電信行業都非常普遍，而這本書提供的解決方案，無論是從數據準備、特徵工程，還是模型構建和評估，都非常詳盡和實用。我能夠清晰地看到，SAS是如何被用來識彆那些有流失風險的客戶，並采取相應的挽留措施；又是如何被用來檢測那些異常的交易行為，從而防範金融風險。這本書的講解方式非常生動，作者並沒有枯燥地列舉代碼，而是將代碼與具體的業務場景緊密結閤，讓我能夠理解每一行代碼的意義和作用。而且，書中還提供瞭一些SAS程序的優化建議，這對於提高程序的運行效率非常重要。我強烈推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，特彆是希望將SAS應用到實際商業場景中的讀者。它不僅能提升技術能力，更能培養商業思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我職業生涯中的一道光，點亮瞭無數我曾經感到迷茫的角落。我一直對SAS這個強大的統計分析軟件充滿瞭好奇，但總覺得它高不可攀，那些枯燥的函數和復雜的語法像是橫亙在眼前的巨大障礙。直到我讀瞭《SAS編程與數據挖掘商業案例》，我纔發現，原來SAS並沒有想象中那麼遙不可及，它的背後蘊藏著解決實際商業問題的巨大潛力。書中以大量生動的商業案例為切入點，將抽象的數據分析概念具象化，讓我深刻理解瞭SAS在市場營銷、風險控製、客戶關係管理等領域的實際應用。例如，書中關於如何利用SAS進行客戶細分，從而實現精準營銷的部分，讓我受益匪淺。它不僅僅是教我如何寫SAS代碼，更重要的是，它教會瞭我如何思考，如何將數據轉化為有價值的商業洞察。我曾經花費大量時間在Excel中進行一些低效的數據處理，而通過學習SAS，我能夠以一種更加係統、高效的方式處理海量數據，並且能夠進行更深入的分析，發現那些隱藏在數字背後的趨勢和規律。這本書的語言風格也很親切，作者並沒有使用過於晦澀的技術術語，而是用一種能夠被初學者理解的方式進行講解，這讓我感到非常安心。我非常喜歡它循序漸進的教學方式，從基礎的SAS語句到復雜的數據挖掘模型，每一步都安排得恰到好處，讓我能夠在不知不覺中掌握核心技能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對SAS的印象停留在“大而全”的工具層麵，覺得它在處理海量數據方麵很厲害，但具體如何應用到商業決策上，我一直沒有一個清晰的概念。直到我讀瞭《SAS編程與數據挖掘商業案例》，我纔恍然大悟。這本書最大的亮點在於它真正做到瞭“授人以漁”，不僅僅是教你寫代碼，更是教你如何思考，如何利用SAS來解決實際的商業問題。書中關於構建商業智能報錶和進行時間序列預測的章節，對我啓發很大。我一直苦於如何將零散的數據轉化為直觀、易懂的商業洞察，這本書提供瞭一套完整的解決方案。我學會瞭如何利用SAS生成各種可視化報錶，並從中提煉齣關鍵的業務指標，為管理層提供決策支持。同時，關於時間序列預測的部分，也讓我能夠更準確地預測未來的銷售額、庫存需求等，從而優化資源配置，降低運營成本。我尤其喜歡書中對不同算法適用場景的詳細分析，這讓我能夠根據具體的業務需求，選擇最閤適的數據挖掘模型。這本書的案例選擇非常貼閤實際，讓我能夠在學習理論知識的同時，也能感受到它的應用價值。它的語言風格也十分專業且易懂，讓我能夠輕鬆地理解那些復雜的技術概念。

評分☆☆☆☆☆

價格實惠，內容豐富。。。。

評分☆☆☆☆☆

司法所案發時發艾絲凡是否

評分☆☆☆☆☆

質量很好，就是沒有包裝

評分☆☆☆☆☆

物理很快，是全新的 ，但是封麵有摺角

評分☆☆☆☆☆

一直在京東購物體驗還不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，應該是正版，還會繼續購買

評分☆☆☆☆☆

書的質量還可以，沒問題的。

評分☆☆☆☆☆

書的質量沒的說，隻是這本書適閤有點基礎的來看，如果啥都不懂，看的時候會比較濛圈

評分☆☆☆☆☆

大篇幅的講解各種SAS編程知識，名字裏雖然有個”數據挖掘，商業案例“啥的。講數據挖掘的不過寥寥幾頁，商業案例更是扯談，商業案例中各種天書般的教科書上公式（大篇幅）往上粘貼，各種無注釋大段代碼往上粘貼（偶爾附注的代碼分析莫名其妙寫的十分膚淺，估計作者自己都沒看懂）。看完後發現被嚴重忽悠瞭。