SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

汪海波，罗莉，吴为 等 著

图书标签:

• SAS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 方差分析
• 数据挖掘
• 生物统计
• 医学统计
• 应用统计

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115290380

版次：2

商品编码：11162617

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：485

字数：930000

正文语种：中文

编辑推荐

　　实例全面，不仅介绍了常用的统计分析方法，也仔细阐述了多元统计分析方法及其应用，入方差分析、生存分析等。

内容简介

　　SAS统计软件是目前应用广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。《SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版）》以Windows操作系统下的SAS软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了SAS程序的编写以及结果解释。
　　《SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版）》重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了SAS程序的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。
　　《SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版）》可以作为从事数据分析和数据管理人员的参考用书，有关科研人员和科研管理者进一步提高统计分析水平的参考书，也可以作为高等院校师生统计教材或教学参考用书。

目录

第一篇　SAS基础与入门篇
第1章　SAS for Windows入门　
1.1　SAS简介　
1.1.1　SAS系统特点　
1.1.2　SAS系统结构组成　
1.1.3　SAS系统资料　
1.1.4　SAS软件要求　
1.2　SAS for Windows的安装和启动　
1.3　SAS菜单操作　
1.4　SAS系统的文件管理　
1.5　本章小结　
第2章　SAS编程入门　
2.1　SAS语言构成　
2.1.1　使用SAS语言　
2.1.2　DATA数据步　
2.1.3　PROC过程步　
2.2　SAS常用函数及其应用　
2.2.1　算术函数（Arithmetic Functions）　
2.2.2　样本统计函数（Sample Statistic Functions）　
2.2.3　截取函数（Truncation Functions）　
2.2.4　随机数函数（Random Number Functions）　
2.2.5　数学函数（Mathematical Functions）　
2.2.6　金融函数（Financial Functions）　
2.2.7　三角函数（Trigonometric Functions）　
2.2.8　字符函数（Character Functions）　
2.2.9　概率函数（Probability Functions）　
2.2.10　日期和时间函数（Date and Time Functions）　
2.2.11　分位数函数（Quantile Functions）　
2.2.12　数组函数（Array Functions）　
2.2.13　特殊函数（Special Functions）　
2.3　数据集　
2.3.1　数据集的建立与保存　
2.3.2　数据集的导入与导出　
2.3.3　数据集的排序　
2.3.4　数据集的连接　
2.3.5　数据集的合并　
2.3.6　数据集的复制　
2.3.7　数据集的拆分　
2.3.8　数据集的转置　
2.4　SAS语句　
2.4.1　赋值语句　
2.4.2　输出语句　
2.4.3　条件语句　
2.4.4　循环语句　
2.4.5　WHERE语句　
2.4.6　Delete语句　
2.4.7　累加语句　
2.4.8　By语句　
2.4.9　Update语句　
2.5　本章小结　
第3章　SAS宏编程　
3.1　宏变量　
3.1.1　宏变量的产生　
3.1.2　宏变量的引用　
3.1.3　宏变量的特殊用法　
3.2　宏　
3.2.1　宏的定义　
3.2.2　宏的调用　
3.3　本章小结　
第4章　SAS输出传送系统（ODS）　
4.1　ODS功能　
4.2　ODS语句　
4.3　ODS程序实例　
4.3.1　缺省的Listing目标　
4.3.2　ODS TRACE语句　
4.3.3　ODS SELECT和ODS EXCLUDE语句　
4.3.4　ODS OUTPUT语句　
4.3.5　ODS RTF语句　
4.3.6　ODS HTML语句　
4.4　本章小结　
第5章　PROC SQL简介　
5.1　SQL过程概述　
5.2　SQL语句格式　
5.3　SQL过程应用实例　
5.4　本章小结　

第二篇　统计方法与SAS分析实例
第6章　定量资料的统计描述　
6.1　统计描述基础理论知识　
6.1.1　集中趋势描述　
6.1.2　离散趋势描述　
6.1.3　正态分布　
6.2　统计描述分析实例　
6.2.1　proc means分析实例　
6.2.2　proc univariate分析实例　
6.2.3　对数正态分布资料的统计描述　
6.2.4　定量指标描述性分析的SAS统计分析报表　
6.3　本章小结　
第7章　t检验　
7.1　单样本t检验　
7.1.1　单样本t检验的基础理论　
7.1.2　单样本t检验分析实例——MEANS、UNIVARIATE过程　
7.1.3　无原始数据的单样本t检验SAS程序　
7.2　配对设计资料的t检验　
7.2.1　配对设计资料t检验的基础理论　
7.2.2　配对t检验实例——MEANS、UNIVARIATE、TTEST过程　
7.2.3　无原始数据的配对设计的t检验分析实例　
7.3　两独立样本的t检验　
7.3.1　两独立样本t检验的基础理论　
7.3.2　独立样本t检验分析实例——TTEST过程应用　
7.3.3　无原始数据的两独立样本t检验分析实例　
7.4　本章小结　
第8章　方差分析　
8.1　方差分析概述　
8.2　完全随机设计资料的方差分析　
8.2.1　单因子方差分析介绍　
8.2.2　单因子方差分析的SAS程序实例　
8.3　随机区组设计资料的方差分析　
8.3.1　随机区组方差分析介绍　
8.3.2　随机区组方差分析的SAS程序实例　
8.4　拉丁方设计资料的方差分析　
8.4.1　拉丁方方法介绍　
8.4.2　拉丁方分析的SAS程序实例　
8.5　析因设计资料的方差分析　
8.5.1　析因设计方法介绍　
8.5.2　析因方差分析的SAS程序实例　
8.6　正交试验设计资料的方差分析　
8.6.1　正交试验设计方法介绍　
8.6.2　正交试验设计资料分析的SAS程序实例　
8.7　重复测量资料的方差分析　
8.7.1　重复测量设计方法介绍　
8.7.2　重复测量资料分析的SAS程序实例　
8.8　协方差分析　
8.8.1　协方差分析方法介绍　
8.8.2　协方差分析的SAS程序实例　
8.9　本章小结　
第9章　直线回归与相关　
9.1　直线相关分析　
9.1.1　直线相关分析介绍　
9.1.2　直线相关分析的SAS程序实例　
9.2　直线回归分析　
9.2.1　直线回归分析介绍　
9.2.2　直线回归分析的SAS程序实例　
9.3　本章小结　
第10章　多元线性回归与相关　
10.1　多元线性回归与相关的基础理论　
10.1.1　多元线性回归　
10.1.2　复相关系数与偏相关系数　
10.2　分析实例　
10.2.1　多元线性回归方程的建立　
10.2.2　复相关系数与偏相关系数的SAS程序实例　
10.3　本章小结　
第11章　Logistic回归分析　
11.1　非条件Logistic回归　
11.1.1　非条件Logistic回归介绍　
11.1.2　非条件Logistic回归模型的建立和检验　
11.1.3　非条件Logistic回归的SAS程序　
11.2　条件Logistic回归　
11.2.1　条件Logistic回归介绍　
11.2.2　条件Logistic回归的SAS程序　
11.3　本章小结　
第12章　相对数　
12.1　相对数简介　
12.1.1　率的标准化　
12.1.2　率的假设检验　
12.2　SAS分析实例　
12.2.1　率的标准化SAS程序　
12.2.2　率的Z（U）检验的SAS程序　
12.3　本章小结　
第13章　行×列表分析　
13.1　四格表资料　
13.1.1　四格表卡方检验介绍　
13.1.2　四格表卡方检验的SAS程序　
13.2　配对计数资料的卡方检验　
13.2.1　四格表配对卡方检验介绍　
13.2.2　四格表配对卡方检验的SAS程序　
13.3　列变量为顺序变量的行均分检验　
13.3.1　行均分检验介绍　
13.3.2　行均分检验的SAS程序　
13.4　行列均为顺序变量的相关检验　
13.4.1　行列均为顺序变量的相关检验介绍　
13.4.2　行列均为顺序变量的相关检验的SAS程序　
13.5　分层行列表的分析　
13.5.1　分层行列表的分析简介　
13.5.2　分层行列表的分析的SAS程序　
13.6　趋势卡方检验　
13.6.1　趋势卡方检验简介　
13.6.2　趋势卡方检验的SAS程序　
13.7　卡方分割与卡方合并　
13.7.1　卡方的分割与合并简介　
13.7.2　卡方分割与卡方合并分析实例　
13.8　本章小结　
第14章　非参数统计　
14.1　单样本资料与已知总体参数的非参数检验　
14.1.1　单组资料的符号及符号秩和检验　
14.1.2　单组资料的非参数检验SAS程序　
14.2　配对设计资料的非参数检验　
14.2.1　配对设计资料的符号及符号秩和检验　
14.2.2　配对设计资料的非参数检验SAS程序　
14.3　两组定量资料的非参数检验　
14.3.1　两组定量资料的非参数检验方法概述　
14.3.2　两组定量资料非参数检验的SAS程序　
14.4　多组定量资料的非参数检验　
14.4.1　多组定量资料的非参数检验方法概述　
14.4.2　多组定量资料非参数检验的SAS程序　
14.5　等级分组资料的非参数检验　
14.5.1　等级分组资料的非参数检验方法概述　
14.5.2　等级分组资料非参数检验的SAS程序　
14.6　随机区组资料的非参数检验　
14.6.1　随机区组资料的非参数检验方法概述　
14.6.2　随机区组资料非参数检验的SAS程序　
14.7　等级相关（秩相关）　
14.7.1　秩相关概述　
14.7.2　spearman秩相关的SAS程序　
14.8　本章小结　
第15章　生存分析　
15.1　生存分析简介　
15.1.1　生存数据　
15.1.2　生存时间函数　
15.1.3　均数、中位数和半数生存期　
15.1.4　生存分析的基本方法　
15.2　生存曲线　
15.2.1　寿命表法及SAS分析实例　
15.2.2　乘积极限法（Kaplan-Meier）及SAS分析实例　
15.2.3　Cox回归及SAS分析实例　
15.3　本章小结　
第16章　主成分分析　
16.1　主成分分析简介　
16.1.1　主成分分析的数学模型　
16.1.2　主成分分析的方法步骤　
16.1.3　主成分分析的应用　
16.2　PRINCOMP过程实例　
16.3　本章小结　
第17章　因子分析　
17.1　因子分析简介　
17.2　FACTOR过程实例　
17.3　本章小结　
第18章　聚类分析　
18.1　聚类分析简介　
18.2　聚类分析SAS实例　
18.2.1　VARCLUS过程实例　
18.2.2　CLUSTER过程实例　
18.2.3　FASTCLUS过程实例　
18.2.4　ACECLUS过程实例　
18.3　本章小结　
第19章　判别分析　
19.1　判别分析简介　
19.2　判别分析SAS实例　
19.2.1　DISCRIM过程实例　
19.2.2　CANDISC过程实例　
19.2.3　STEPDISC过程实例　
19.3　本章小结
第20章　典型相关分析　
20.1　典型相关简介　
20.1.1　典型相关分析的理论架构及基本假设　
20.1.2　冗余分析　
20.1.3　典型相关系数的假设检验　
20.2　CANCORR过程实例　
20.3　本章小结　
第21章　诊断试验的ROC分析　
21.1　诊断试验简介　
21.1.1　诊断试验介绍　
21.1.2　诊断试验评价指标　
21.1.3　ROC分析资料收集与整理　
21.1.4　ROC曲线构建　
21.2　ROC分析及SAS分析实例　
21.3　本章小结　
第22章　一致性检验Kappa　
22.1　二分类资料一致性分析　
22.1.1　Kappa值的计算及检验　
22.1.2　一致性检验的SAS分析实例　
22.2　有序分类资料一致性分析　
22.2.1　有序分类资料一致性分析简介　
22.2.2　有序分类资料一致性分析的SAS实例　
22.3　本章小结　
第23章　概率抽样方法　
23.1　简单随机抽样及SAS程序　
23.2　系统（机械、等距）抽样及SAS程序　
23.3　分层抽样及SAS程序　
23.4　整群抽样及SAS程序　
23.5　多阶抽样及SAS程序　
23.6　本章小结　
第24章　样本量估计　
24.1　样本量估算的影响因素　
24.2　分类资料的样本量估计　
24.2.1　抽样调查样本量的估计及SAS程序　
24.2.2　单样本与已知总体检验时样本量的估计及SAS程序　
24.2.3　两样本率比较样本量的估计及SAS程序　
24.2.4　配对设计总体率比较样本量的估计及SAS程序　
24.3　定量资料的样本量估计　
24.3.1　抽样调查总体参数估计时样本量的估计及SAS程序　
24.3.2　单样本与已知总体检验时样本量的估计及SAS程序　
24.3.3　两总体均数比较样本量的估计及SAS程序　
24.3.4　配对设计两样本均数比较样本量的估计及SAS程序　
24.4　本章小结
第25章　统计图　
25.1　直条图　
25.2　圆图　
25.3　线图　
25.4　半对数线图　
25.5　箱线图　
25.6　散点图　
25.7　直方图　
25.8　统计地图　
25.9　本章小结
参考文献

前言/序言

《精益敏捷项目管理实战指南》 引言 在当今快速变化的市场环境中，组织面临着前所未有的挑战：项目周期缩短、客户需求频繁变动、竞争日益激烈，以及对效率和交付价值的更高要求。传统的瀑布式项目管理模式，虽然在某些领域仍有其适用性，但在许多需要快速响应和持续迭代的领域，已显得力不从心。敏捷方法论的兴起，为项目管理带来了新的视角和实践。而精益（Lean）思想，则通过消除浪费、优化价值流，为敏捷的落地提供了更深厚的理论基础和更强大的执行力。 本书《精益敏捷项目管理实战指南》旨在为读者提供一套系统、实用的精益敏捷项目管理框架和工具。我们不拘泥于理论的堆砌，而是聚焦于如何在实际的项目开发和管理过程中，有效地融合精益原则与敏捷实践，从而实现更快、更优、更具成本效益的项目交付。本书适合项目经理、团队领导、产品负责人、开发人员，以及任何希望提升项目管理能力、拥抱变革以在竞争中脱颖而出的专业人士。 第一部分：精益思想的核心与敏捷实践的融合 第一章：精益思想的基石：价值、浪费与持续改进 我们将从精益思想的发源地——丰田生产方式（TPS）——出发，深入剖析其核心理念。这包括： 价值（Value）： 明确区分客户真正愿意支付的价值，以及项目中存在的非价值活动。我们将探讨如何从客户视角定义和实现价值，确保团队的每一项工作都直接或间接为客户创造价值。 价值流（Value Stream）： 理解从概念到交付的整个流程，并识别其中可以被优化或消除的环节。我们将介绍绘制价值流图（Value Stream Mapping）的方法，以可视化项目流程，发现瓶颈和浪费。 浪费（Waste）： 深入理解精益中的“七种浪费”（过量生产、等待、运输、过度加工、库存、不必要的动作、缺陷），并学习如何在项目管理中识别和消除这些浪费。例如，项目文档的过度编写、无效的会议、等待反馈、资源闲置等，都是项目中的潜在浪费。 持续改进（Kaizen）： 强调通过小步快跑、不断迭代的方式，持续优化流程和产品。我们将介绍PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环等持续改进工具，以及如何建立一种鼓励学习和改进的文化。 拉动式生产（Pull System）： 学习如何根据实际需求拉动工作，而非在没有明确需求的情况下“推”给下游。这与敏捷中的“看板”方法有着天然的契合。 第二章：敏捷宣言的精髓与精益原则的联动 敏捷宣言是现代项目管理思想的基石。我们将深入解读敏捷宣言中的四个核心价值观和十二条原则，并重点探讨它们与精益思想的内在联系： 个体与互动高于流程和工具： 精益同样强调人的因素，以及如何通过有效的沟通和协作来提升效率。 工作的软件高于详尽的文档： 这直接呼应了精益中对“最小化浪费”的追求，避免了不必要的文档工作。 客户协作高于合同谈判： 客户的积极参与是价值实现的保障，也符合精益中以客户为中心的原则。 响应变化高于遵循计划： 敏捷的适应性正是应对市场变化、减少因计划僵化导致的浪费的关键。 我们将分析精益的“消除浪费”、“建立质量”、“学习”、“延迟决策”、“快速交付”、“尊重人才”、“整体优化”等七大原则，并展示它们如何支撑和强化敏捷的实践。例如，精益的“快速交付”与敏捷的短周期迭代相辅相成；“尊重人才”是敏捷团队自组织和跨职能协作的基础。 第二部分：精益敏捷项目管理的框架与实践 第三章：Scrum框架精解与精益实践的融入 Scrum是当前最流行的敏捷框架之一。本书将详细介绍Scrum的构成要素： 角色（Roles）： 产品负责人（Product Owner）、Scrum Master、开发团队（Development Team）的职责与协作。 事件（Events）： Sprint、Sprint Planning、Daily Scrum、Sprint Review、Sprint Retrospective的流程与目的。 工件（Artifacts）： Product Backlog、Sprint Backlog、Increment的定义与管理。 在此基础上，我们将重点探讨如何在Scrum框架中融入精益思想： 精益的“消除浪费”在Scrum中的应用： 如何识别和消除Sprint中的等待、无效沟通、过度计划等浪费。 精益的“质量内置”在Scrum中的体现： 如何通过Definition of Done（DoD）、持续集成（CI）、测试驱动开发（TDD）等实践来保证每次Increment的质量。 精益的“拉动式”原则在Sprint Backlog中的应用： 确保团队只承担当前Sprint能够完成的任务。 Scrum Master的角色与精益的“辅导者”： Scrum Master如何引导团队识别和消除浪费，持续改进流程。 第四章：看板（Kanban）方法的精益思维与可视化管理 看板方法源于精益生产，强调可视化工作流程、限制在制品（WIP）、管理流动。我们将深入讲解看板的核心实践： 可视化工作流： 如何设计直观的看板，展示从“待办”到“完成”的每一个环节。 限制在制品（WIP Limits）： 理解WIP限制为何重要，它如何帮助团队识别瓶颈、缩短周期时间（Lead Time）和交付周期（Cycle Time）。 管理流动（Manage Flow）： 通过度量和优化工作流的流动性，实现稳定、可预测的交付。我们将介绍关键的看板指标，如吞吐量（Throughput）、周期时间、前置时间（Lead Time）。 明确流程规则（Make Policies Explicit）： 如何定义清晰的工作规则，确保团队成员对流程有共同的理解。 执行反馈循环（Implement Feedback Loops）： 通过定期的回顾会议和度量分析，不断优化流程。 本书将重点展示看板方法如何与精益的“消除浪费”、“价值流优化”等原则完美契合，以及它如何为需要高度适应性和持续交付的项目提供一个更加灵活和高效的管理方式。 第五章：精益敏捷的混合方法：选择与实践 在实际的项目管理中，单一的敏捷框架或精益原则可能无法完全满足所有场景的需求。本书将探讨如何根据项目特性、团队成熟度和组织文化，构建适合自身的精益敏捷混合模型。 Scrum与看板的结合（Scrumban）： 学习如何将看板的WIP限制和流动管理理念融入Scrum，以优化Sprint内的交付效率。 精益原则在DevOps中的应用： 探讨精益思想如何支撑DevOps文化的建立，实现开发、测试、运维的高效协同，加速价值的端到端交付。 大规模敏捷（SAFe, LeSS等）中的精益敏捷应用： 简要介绍在大规模组织中如何应用精益敏捷的原则和实践，以实现跨团队的协调与价值交付。 选择适合您项目的精益敏捷方法： 提供一套评估框架，帮助读者根据项目需求、团队能力和组织环境，选择最合适的精益敏捷组合。 第三部分：精益敏捷项目管理的进阶与挑战 第六章：度量与反馈：驱动持续改进的引擎 “你无法改进你无法度量的事物”。本书将深入探讨在精益敏捷项目中，哪些指标是真正有价值的，以及如何有效地收集和利用这些数据来驱动持续改进。 关键的敏捷与精益指标： 深入讲解吞吐量、周期时间、前置时间、价值交付率、客户满意度、团队健康度等指标的含义、计算方法及其应用场景。 如何避免“度量陷阱”： 警惕过度关注指标而忽略实际价值，以及如何确保指标能够真实反映项目状态和团队绩效。 建立有效的反馈机制： 除了Sprint Retrospective，还将介绍其他形式的反馈收集，如客户反馈、同行评审、度量仪表板等。 基于数据的决策： 学习如何利用度量数据来识别问题、发现机会，并指导团队做出更明智的改进决策。 第七章：建立高绩效的精益敏捷团队 团队是项目成功的关键。本书将重点关注如何构建和维护一个高效、协作、赋能的精益敏捷团队。 赋能与自组织： 如何为团队创造一个能够自主决策、主动承担责任的环境。 沟通与协作的艺术： 强调透明沟通、有效倾听、建设性反馈在团队中的重要性。 冲突管理与解决： 学习如何健康地处理团队内部的冲突，将其转化为成长的契机。 持续学习与技能发展： 如何鼓励团队成员不断学习新知识、新技能，并保持对技术的探索精神。 跨职能团队的构建： 如何确保团队拥有完成工作所需的全部技能，减少对外部依赖。 第八章：克服实施精益敏捷项目管理中的常见挑战 任何变革都会遇到阻力。本书将预见并提供应对在实施精益敏捷项目管理过程中可能遇到的挑战的策略。 组织文化变革的阻力： 如何推动自上而下的支持，并逐步改变传统的管理思维。 技术债务的累积与管理： 如何在快速迭代中平衡新功能的开发与现有代码质量的维护。 范围蔓延（Scope Creep）的控制： 如何在拥抱变化的同时，有效管理和控制项目范围。 与非敏捷部门的协作： 如何与其他部门建立有效的沟通和协作机制。 工具与技术的选择与落地： 如何选择和利用合适的工具来支持精益敏捷实践，但又不被工具所束缚。 结论 《精益敏捷项目管理实战指南》提供了一个全面而深入的视角，帮助您理解并实践精益与敏捷相结合的力量。本书不仅仅是理论的介绍，更是方法的传授、工具的提供，以及经验的分享。我们鼓励读者将本书中的知识应用于实际工作，从小处着手，持续迭代，在实践中学习和成长。通过掌握精益敏捷的理念和方法，您将能够更有效地应对复杂的项目挑战，更快地交付高质量的价值，并在快速变化的市场中保持竞争力。让本书成为您迈向卓越项目管理的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触数据科学的学生，SAS对我来说既熟悉又陌生。我用过一些基础的统计软件，但SAS的专业性和广泛应用让我一直想深入学习。这本《SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版）》的出现，像是一盏指路明灯。我期望它能为我打开SAS世界的大门，从最基本的概念讲起，比如SAS数据集的结构、基本的数据处理操作，直到能够让我独立完成一些简单的数据分析任务。更重要的是，我希望它能在我掌握基础之后，引领我走向更复杂、更高级的统计技术，并且能够教会我如何将SAS的强大功能应用于解决实际问题。比如，在机器学习领域，SAS有哪些优势？如何利用SAS进行数据挖掘和预测？这些都是我非常感兴趣的内容。我希望这本书的“应用”部分能提供一些贴近实际业务场景的案例，让我看到SAS在商业智能、市场营销、金融风控等领域的实际价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得学习SAS是一件既令人兴奋又略感挑战的事情。兴奋是因为我知道它在数据分析领域的重要性，挑战则在于它的学习曲线。这本《SAS统计分析与应用从入门到精通（第2版）》吸引我的地方在于它承诺的“从入门到精通”的进阶路径。我希望它能循序渐进，从最基础的语法和命令讲起，不至于让初学者望而却步。同时，我更看重它在“应用”层面的讲解。数据分析的最终目的是为了得出有价值的见解，而不是仅仅会写代码。因此，我特别期待书中能够提供丰富的实战案例，最好是能够涵盖不同行业、不同场景下的数据分析挑战，并且详细展示如何运用SAS来解决这些问题。我希望能学到如何将SAS的统计功能与实际业务需求相结合，做出更明智的决策。如果书中能有对SAS常用过程（PROC）的深入剖析，并辅以实际操作演示，那就再好不过了。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位初涉统计分析领域的研究者来说，找到一本既能系统介绍SAS又能兼顾实操的书籍至关重要。这本书的标题“从入门到精通”让我看到了希望，但实践是检验真理的唯一标准。我希望这本书能超越简单的语法堆砌，深入讲解统计分析的原理，并将SAS的操作与之紧密结合。我特别关注书中在高级统计方法上的应用，例如回归分析、方差分析、因子分析等，希望能看到它们在SAS中的具体实现，以及如何解释分析结果。同时，我期待书中能够提供一些高质量的案例研究，最好是来源于真实的研究项目，能够帮助我理解如何在实际数据中应用SAS进行探索性数据分析、模型构建和结果解读。书中的篇幅和目录结构显示出其内容的丰富性，我希望这种丰富性能够体现在对统计概念的深刻阐释和SAS工具的全面应用上，而不是简单的信息罗列。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的教材不仅要传授知识，更要激发读者的学习兴趣和应用热情。这本书厚重的体量和“精通”的承诺，让我对其内容深度充满期待。我希望它能在统计理论和SAS实践之间找到一个完美的平衡点。我不希望它只是一个枯燥的SAS命令手册，而是能够深入浅出地讲解统计分析的原理，并在此基础上展示SAS如何高效地实现这些分析。我尤其希望书中能有关于数据可视化方面的介绍，毕竟，将分析结果以直观的方式呈现出来，对于沟通和决策同样重要。我期待它能教会我如何利用SAS生成各种图表，并且如何根据图表来解读数据。此外，对于一些复杂的统计模型，比如时间序列分析、生存分析等，我希望能看到在SAS中的具体实现和应用指导，能够帮助我解决在科研和工作中遇到的实际问题，让我能够真正做到“举一反三”。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的书，封面设计朴实无华，没有花哨的图饰，只是端端正正地写着书名和作者信息，一看就知道是专注于内容的。翻开第一页，纸张的质感不错，印刷清晰，字迹也够大，阅读起来不会费眼。目录页就让我对它有了大致的了解，章节划分得很细致，从基础概念到高级技巧，似乎都涵盖了。我尤其关注那些标有“应用”字样的章节，希望这本书能带我走出理论的象牙塔，看看SAS究竟是如何在实际问题中大显身手的。第一眼印象是扎实，厚重，内容肯定不会肤浅。不过，我更期待的是它在案例分析上的深度，毕竟，光有理论知识是远远不够的，能解决实际问题才是硬道理。这本书的厚度也让我暗自庆幸，这意味着内容会比较充实，不至于像一些简略本那样，读完后感觉什么都没学到。我希望能通过它，真正理解SAS的强大之处，并且能灵活运用这些工具来解决我工作中的难题。

评分☆☆☆☆☆

111111111111111111111111111111111

评分☆☆☆☆☆

包装的很好，外面有塑封，快递也很快！值得购买

评分☆☆☆☆☆

内容覆盖比较广，但是不够详细，不适合作为入门教材

评分☆☆☆☆☆

内容很全 很实用 对初学者来说很不错

评分☆☆☆☆☆

看同事在看，借阅了一下挺不错，果断入手!就是有点小贵!

评分☆☆☆☆☆

还好吧，速度快，质量不错

评分☆☆☆☆☆

书不错，很实用。

评分☆☆☆☆☆

Good

评分☆☆☆☆☆

sas还是很实用的 学起来不容易 一旦会用就牛逼了