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[美] Lora，D.，Delwiche（洛拉·D·德尔维奇 著

图书标签:

• SAS
• 统计
• 数据分析
• 编程
• 入门
• 中文
• 软件
• 数据处理
• 统计软件
• 学习

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302487104

版次：1

商品编码：12301096

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：374

字数：496000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：SAS程序员

通过《The Little SAS Book中文版》轻松入门SAS

经典，只会变得更加经典。《The Little SAS Book中文版》是每一个学习SAS编程的人必不可少的一本书。洛拉·D.德尔维奇和苏珊·J.斯劳特提供了一种较为容易上手的方法，使得读者能够简单快速地学习SAS语言*常用的功能。每个主题都包含示例和图形。

第5版已经完全更新，用以反映SAS 9.3引入的新的默认输出方式。此外，《The Little SAS Book 中文版》本版有一章专门介绍ODS绘图，包括SGPLOT过程和SGPANEL过程。其他变化包括扩大了基于语言学排序的覆盖范围，以及增加了一个新的小节专门介绍宏变量与文本串的连接。

每一位SAS程序员的书架上都应该有《The Little SAS Book 中文版》。它不仅仅能带你入门，更是你日后不断反复学习、巩固提升编程技巧的知识源泉。

内容简介

《The Little SAS Book 中文版》以大量实例、清晰简明的解释以及尽可能少的术语来介绍SAS语言，且大部分的功能均来自Base SAS。Base SAS包含了所有程序员所使用的核心功能。但也有例外，例如第9章包含了使用SAS/STAT模块的过程；此外还有第2章及第10章中，介绍从其他软件导入导出数据，其中一些方法要求使用SAS/ACCESS Interface to PC Files。

我们努力介绍初学者可能需要的所有Base SAS特性。有些读者可能会对某些主题的出现感到惊讶，例如宏，虽然宏通常被认为是高级技能，有时候新手同样需要用到，因此我们也做了介绍。但这并不是说您需要了解本书的全部内容，您仅需阅读能够解决您问题的部分章节即可。即便是从头到尾通读过此书，当碰到新的编程挑战时，您仍可能需要重启记忆，回来温习相关内容。

作者简介

洛拉·D.德尔维奇拥有超过25年的工作经验，她很乐意教别人SAS软件，而且也喜欢使用SAS解决具有挑战性的问题。她大部分职业生涯都是在加州大学戴维斯分校度过的，在此期间，使用SAS软件支撑她的教学和研究工作。

苏珊·J.斯劳特在25年前的研究生学习阶段中接触到了SAS软件。从那以后，她在各种商业和学术环境种使用SAS。目前在她自己的公司Avocet Solution担任顾问。

目录

目 录

第1章 SAS软件使用入门 001

1.1 SAS语言 002

1.2 SAS数据集 004

1.3 DATA步和PROC步 006

1.4 DATA步的内置循环 007

1.5 选择提交SAS程序的模式 009

1.6 SAS窗口环境下的窗口和命令 011

1.7 在SAS窗口环境中提交程序 013

1.8 阅读SAS日志 016

1.9 查看结果018

1.10 SAS数据逻辑库 020

1.11 在VIEWTABLE窗口中查看数据集 024

1.12 用SAS资源管理器查看数据集属性 026

1.13 使用SAS系统选项 028

第2章 导入数据到SAS 031

2.1 导入数据到SAS的方法 032

2.2 使用VIEWTABLE窗口输入数据034

2.3 使用导入向导读取文件036
2.4 指定原始数据位置039
2.5 读取空格分隔的原始数据042
2.6 读取按列排列的原始数据044
2.7 读取非标准格式的原始数据046
2.8 常用输入格式049
2.9 混合的输入样式051
2.10 读取杂乱的原始数据053
2.11 为每个观测读取多行原始数据055
2.12 从每行原始数据读取多个观测058
2.13 读取原始数据文件的一部分059
2.14 在INFILE 语句中使用选项控制输入061
2.15 使用DATA 步读取分隔文件 064
2.16 使用IMPORT 过程读取分隔文件066
2.17 使用IMPORT 过程读取Excel 文件069
2.18 临时和永久SAS 数据集071
2.19 通过LIBNAME 语句使用永久SAS 数据集 074
2.20 通过直接引用使用永久SAS 数据集076
2.21 列出SAS 数据集中的内容079
第3 章使用数据 083
3.1 创建和重定义变量084
3.2 使用SAS 函数086
3.3 常用SAS 字符函数088
3.4 常用SAS 数值函数090
3.5 使用IF-THEN 语句 092
3.6 用IF-THEN/ELSE 语句分组观测 095
3.7 提取数据的子集097
3.8 使用SAS 日期099
3.9 常用日期输入格式、函数和输出格式102
3.10 使用RETAIN语句与求和语句 104
3.11 利用数组简化程序 106
3.12 使用变量名列表的快捷方式108
第4章 排序、打印和汇总数据 113

4.1 使用SAS过程 114

4.2 使用 WHERE语句在过程中生成子集 116

4.3 使用 PROC SORT 对数据排序 118

4.4 更改字符数据的排序顺序120

4.5 使用PROC PRINT打印数据123

4.6 使用输出格式更改打印值的外观125

4.7 可供选择的标准输出格式127

4.8 使用 PROC FORMAT 创建自己的输出格式 130

4.9 编写简单的自定义报表132

4.10 使用PROC MEANS汇总数据 134

4.11 将汇总统计量写入 SAS 数据集 136

4.12 使用 PROC FREQ 为数据计数 139

4.13 使用 PROC TABULATE 生成数据报表 141

4.14 将统计量添加到PROC TABULATE输出 143

4.15 美化PROC TABULATE输出 145

4.16 更改PROC TABULATE输出的表标题 147

4.17 为PROC TABULATE输出的数据单元格指定多种输出格式 150

4.18 使用PROC REPORT生成简单输出 151

4.19 在PROC REPORT中使用DEFINE语句 153

4.20 使用PROC REPORT创建汇总报表 156

4.21 在PROC REPORT输出中添加汇总分割 158

4.22 在PROC REPORT输出中添加统计量 160

4.23 在PROC REPORT输出中添加计算变量 162

4.24 在过程步中使用用户自定义输出格式分组数据165

第5 章使用输出交付系统（ODS）增强输出 169

5.1 初识输出交付系统170

5.2 追踪和选择过程步输出结果172

5.3 从过程步输出中创建SAS 数据集174

5.4 创建文本输出177

5.5 创建HTML 输出 179

5.6 创建RTF 输出 181

5.7 创建PDF 输出184

5.8 自定义标题和脚注186

5.9 通过“STYLE=”选项自定义PRINT 过程输出 188

5.10 通过“STYLE=”选项自定义REPORT 过程输出190

5.11 通过“STYLE=”选项自定义TABULATE 过程输出192

5.12 在输出中添加信号灯效果195

5.13 样式属性列表197

第6 章修改和合并数据 201

6.1 使用SET 语句修改数据集 202

6.2 使用SET 语句堆叠数据集 204

6.3 使用SET 语句交错连接数据集 206

6.4 使用一对一匹配合并数据集208

6.5 使用一对多匹配合并数据集211

6.6 合并汇总统计量和原始数据213

6.7 合并总计与原始数据215

6.8 通过事务更新主数据集217

6.9 使用OUTPUT 语句输出多个数据集219

6.10 使用OUTPUT 语句将一条观测变为多条观测222

6.11 使用SAS 数据集选项 224

6.12 使用“IN=”选项追踪和选择观测 226

6.13 使用“WHERE=”选项选择观测 228

6.14 使用PROC TRANSPOSE将观测转置为变量 231

6.15 使用SAS自动变量 233

第7章 使用SAS宏编写灵活的代码 237

7.1 宏概述238

7.2 用宏变量替换文本239

7.3 拼接宏变量与其他文本242

7.4 使用宏创建模块代码244

7.5 向宏添加参数246

7.6 编写带条件逻辑的宏248

7.7 使用CALL SYMPUT编写数据驱动程序 251

7.8 调试宏错误253

第8章 可视化数据 257

8.1 ODS图形概述258

8.2 绘制条形图260

8.3 绘制直方图和密度曲线262

8.4 绘制盒形图264

8.5 绘制散点图266

8.6 绘制序列图268

8.7 绘制拟合曲线270

8.8 控制坐标轴和参考线272

8.9 控制图例和插入项274

8.10 自定义图形属性276

8.11 绘制面板图形 279

8.12 指定图像属性和保存图形输出281

第9 章基本统计过程的使用方法285

9.1 使用PROC UNIVARIATE 检验数据的分布 286

9.2 使用PROC UNIVARIATE 创建统计图形 288

9.3 使用PROC MEANS 生成统计量 290

9.4 使用PROC TTEST 检验样本均值 292

9.5 使用PROC TTEST 绘制统计图形 294

9.6 使用PROC FREQ 检验分类数据297

9.7 使用PROC FREQ 创建统计图形299

9.8 使用PROC CORR 检验数据的相关性 301

9.9 使用PROC CORR 创建统计图形 303

9.10 使用PROC REG 进行简单回归分析 305

9.11 使用PROC REG 创建统计图形 308

9.12 使用PROC ANOVA 进行单因素方差分析 310

9.13 理解PROC ANOVA 的输出 313

第10 章导出数据 317

10.1 数据导出方法318

10.2 使用导出向导生成文件319

10.3 使用EXPORT 过程导出带分隔符的文件 322

10.4 使用EXPORT 过程导出Microsoft Excel 文件 324

10.5 使用DATA 步导出原始数据文件 326

10.6 使用ODS 生成带分隔符的文件和HTML 文件329

第 11 章调试 SAS 程序333

11.1 编写有效的SAS 程序 334

11.2 修复无效程序336

11.3 查找缺失的分号338

11.4 提示：INPUT语句到达一行的末尾 341

11.5 提示：LOST CARD 343

11.6 提示：无效的数据 345

11.7 提示：生成缺失值 347

11.8 提示：数值已转换为字符（或反之） 349

11.9 DATA步产生错误结果而没有错误消息 352

11.10 错误：选项无效、选项无法识别、语句无效 354

11.11 提示：变量未初始化/错误：变量未找到 357

11.12 SAS截断字符型变量 359

11.13 SAS在程序的中间停止 361

11.14 SAS耗尽内存或磁盘空间 363

附录 从SQL到SAS 367

精彩书摘

　　SASStudio、SASUniversityEdition及SASOnDemandforAcademics

　　您可以在多个界面下使用SAS。本书初印之时，SASWindows环境（有时称为“显示管理器”）和SASEnterpriseGuide是两个主要的界面。如今SASStudio已是SAS的一个重要新界面。我们为使用SASStudio的读者撰写了一份本书的网上补充说明以备您之需要。

　　SASStudio已包含在BaseSAS的许可中，它是SASUniversityEdition的界面，也是SASOnDemandforAcademics的默认界面。SASUniversityEdition和SASOnDemandforAcademics均可免费用于非商业用途。

　　SASStudio是SAS的网页版界面。您在SASStudio环境下编写程序、提交到SAS服务器后，结果会反馈到SASStudio会话。SAS服务器可以是本地机，也可以是远程SAS服务器。SASUniversityEdition采用SASStudio作为SAS服务器的接口，SAS服务器运行于本机安装的虚拟Linux服务器。SASOnDemandforAcademics运行于SAS公司的Linux服务器上。不管您的计算机是何种操作系统（比如Windows,OSXforMacs或者Linux）,SASUniversityEdition和SASOnDemandforAcademics都会运行于Linux系统。

　　无论您使用何种界面，SAS编程语言均一样。因此，本书的大部分章节都是准确且时新的，不过，部分章节（1.6～1.12节）是展示如何使用SASWindows环境的。如果使用SASStudio作为界面，您大可忽略这些章节转而阅读线上的补充说明材料。

　　文档“UsingtheSASStudioInterface:SupplementtoTheLittleSASBook,FifthEdition”可从本书任何一位作者的主页下载：http://support.sas.com/publishing/authors.

前言/序言

　　我是从初学SAS就开始看TheLittleSASBook这本书的，当时是怀着对SAS的敬畏之心开始学习的，觉得这应该是一种非常难以学习的语言（看到网上都是这么说的），我原定的一个月学习时间，最后实际只用了不到一个星期。可能是因为我有一定的编程基础，但是我觉得更多的是SAS的语言结构非常直接地刺痛了我的心，这原本就是很多做编程的人需要的语言形式！

　　这本书没有一上来去举一些高大上的例子来炫耀语言的功能，也没有给我们去展示SAS的强大，而是耐心地告诉我们SAS为一个编程的人，一个做数据分析的人考虑了什么。书中一上来就告诉我们SAS的语言结构是如此的自由、不拘一格，这恰恰是一个编程人所追求的。严格的语言结构虽然看起来完美，但是那不是我们真正想要的。在互联网飞速发展的今天，自由才是真正的方向，这让我们怎么能不喜欢SAS！

　　有人说SAS是用来做数据分析的，但是我用过之后，印象更加深刻的是SAS的数《TheLittleSASBook中文版》各界联袂推荐9据管理功能。这本书的作者也深知这一点，书中花了大量的篇幅来告诉我们如何把数据导入SAS当中，如何让数据以我们想要的样子展现出来，初识数据分析的人对于这些部分可能并不感兴趣，他们可能期待的是高大上的数据分析方法如何实现，但是当他们真正开始进入数据分析，他们就会马上知道其实数据导入这些工作最耗费时间，最容易出错。TheLittleSASBook给我们的功能才是最能帮助到我们的功能。这本书的内容对于数据分析的老手同样有益，这些细致的输入输出讲解可以让我们效率提升不少。我是在高校中开过几年SAS数据分析课程的，一开始我认为学生用SAS，关键是要会实现一些统计分析方法，和先修的多元统计、时间序列等课程相结合。到第一批学生毕业答辩的时候我才发现，很多同学虽然学了四年的统计专业，但连基本的分类汇总、多表拼接、报表生成都不会，他们知道图可以表现出数据的特点，但是他们根本不知道应该画什么图，应该针对什么去画图。这或许可以归咎于课程体系的设计，但是更多的我觉得是我们缺少对于数据的理解，从老师到学生都觉得学一些高大上的方法是有益的，殊不知这些方法是要首先有一个完美的数据集。数据集从哪里来？课本可以给我们提供完美的实例，但是真正到了数据分析的时候，完美的数据集本身是不存在的，需要我们花时间、花精力去构建，老师或许不愿意花时间讲这些内容，但是学生真的应该好好去学习。本书应该可以教你这些，它的语言浅显易懂，配图细致直观，可以很好地帮你们过这一关！出于对SAS语言的喜爱，我觉得我们应该仔细去读一本好书，一本让我们可以随时拿起来品评的书。不多说了，开卷有益，你绝对不会失望！

　　——马壮

　　数学中国网站（www.madio.net）站长

深入探索统计分析的世界：一本关于数据驱动决策的指南 在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业、研究机构乃至个人做出明智决策的关键驱动力。然而，海量的数据本身并不能直接提供洞见，我们需要强大的工具来清洗、整理、分析并解读这些数据，从而发掘其内在的价值。本书正是这样一本旨在帮助读者掌握数据分析核心技能的实用指南，它将引导您穿越复杂的数据迷宫，最终抵达洞察的彼岸。 本书并非提供具体的数据分析案例，而是专注于构建读者在统计分析领域坚实的基础理论和广泛的应用技能。我们将从最基础的数据概念入手，逐步深入到各种统计方法的原理和应用。本书的核心理念在于，理解统计方法背后的逻辑比死记硬背代码更为重要。只有真正理解了“为什么”和“如何做”，才能在面对各种真实世界的数据问题时，灵活运用所学知识，找到最优的解决方案。 第一部分：夯实数据分析的基石 我们将从数据本身出发，探讨数据的本质、类型以及它们在分析过程中的作用。 数据的类型与结构： 理解分类数据、数值数据、定性数据和定量数据的区别，以及它们在不同分析场景下的应用。我们将详细介绍不同数据结构（如表格数据、时间序列数据）的特点，以及如何有效地组织和管理数据，为后续的分析奠定基础。 数据质量与预处理： 现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、不一致的格式等问题。本部分将深入探讨如何识别和处理这些数据质量问题。我们将学习缺失值填补的各种策略，如均值/中位数插补、回归插补等，并分析它们各自的优缺点。对于异常值的检测，我们会介绍基于统计学的方法，如Z分数、IQR（四分位距）等，以及一些可视化技术。数据格式的统一也是关键，我们将学习如何处理日期、文本等不同格式的数据，确保数据的一致性。 探索性数据分析（EDA）： EDA是数据分析过程中至关重要的一环，它帮助我们初步了解数据的分布、变量之间的关系以及潜在的模式。我们将学习如何利用描述性统计量（如均值、方差、中位数、分位数）来概括数据的中心趋势和离散程度。同时，大量的可视化技术将被引入，包括但不限于： 直方图（Histograms）： 用于展示单个数值变量的分布情况。 箱线图（Box Plots）： 用于展示数据的分布、中位数、四分位数以及识别异常值。 散点图（Scatter Plots）： 用于展示两个数值变量之间的关系，识别相关性和趋势。 条形图（Bar Charts）： 用于展示分类变量的频数或比例。 饼图（Pie Charts）： 用于展示分类变量的组成比例。 热力图（Heatmaps）： 用于可视化矩阵数据，如相关系数矩阵。 通过EDA，我们可以形成对数据的初步印象，提出假设，并指导后续更深入的统计分析。 第二部分：核心统计推断的原理与应用 在对数据有了初步了解后，我们将进入统计推断的核心领域。统计推断的目标是从样本数据中推断出总体的特征，这在绝大多数情况下是不可避免的。 概率论基础： 统计推断建立在概率论的基础之上。我们将简要回顾概率的基本概念，如事件、概率、条件概率、独立事件等，并重点介绍一些重要的概率分布，如： 正态分布（Normal Distribution）： 统计学中最常见的分布，是许多统计方法的理论基础。 二项分布（Binomial Distribution）： 用于描述固定次数独立试验中成功的次数。 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于描述在固定时间和空间内事件发生的次数。 t分布、卡方分布、F分布： 这些分布在假设检验和置信区间估计中起着关键作用。 理解这些概率分布的性质和适用场景，是进行正确统计推断的前提。 参数估计： 我们将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数。 点估计（Point Estimation）： 利用样本统计量作为总体参数的估计值，如样本均值估计总体均值。 区间估计（Interval Estimation）： 建立一个包含总体参数的可能取值范围，并给出一定的置信水平。我们将详细介绍如何构建均值、比例的置信区间，并解释置信水平的含义。 假设检验（Hypothesis Testing）： 假设检验是统计推断的核心技术之一，它允许我们根据样本数据来判断某个关于总体的陈述（假设）是否成立。我们将系统地学习假设检验的步骤和原理： 提出零假设（Null Hypothesis, H0）和备择假设（Alternative Hypothesis, H1）。 选择合适的检验统计量。 确定显著性水平（Significance Level, α）。 计算检验的p值（p-value）。 根据p值与α的比较，做出拒绝或不拒绝零假设的决策。 我们将详细介绍各种常见的假设检验方法，并讨论它们的适用条件： 单样本t检验（One-sample t-test）： 用于检验单个总体的均值是否等于一个已知值。 双样本t检验（Two-sample t-test）： 用于比较两个独立总体的均值是否存在显著差异（包括独立样本t检验和配对样本t检验）。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或三个以上独立总体的均值是否存在显著差异。 卡方检验（Chi-squared Test）： 用于检验分类变量之间的独立性（独立性检验）或拟合优度（拟合优度检验）。 F检验（F-test）： 常用于比较方差或在方差分析中。 理解假设检验的逻辑，能够帮助我们在面对不同的研究问题时，设计合理的检验方案，并准确解读检验结果。 第三部分：探索变量间的关系 在分析数据时，我们常常需要了解不同变量之间是否存在关联，以及这种关联的强度和方向。 相关性分析（Correlation Analysis）： 我们将学习如何度量两个数值变量之间的线性关系强度和方向。 Pearson相关系数： 用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。 Spearman秩相关系数： 用于衡量两个变量之间的单调关系，对异常值不敏感。 我们将讨论相关系数的解释，区分相关性和因果性，并理解相关系数的局限性。 回归分析（Regression Analysis）： 回归分析是研究一个或多个自变量如何影响一个因变量的强大工具。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系，学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并进行模型诊断。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系，学习如何选择模型、处理多重共线性等问题。 非线性回归（Non-linear Regression）： 探讨当变量之间的关系不是线性时，如何选择合适的非线性模型。 我们将重点关注回归模型的解释，如何评估模型的拟合优度（如R方），以及如何利用模型进行预测。此外，我们还会触及回归分析中的一些重要概念，如残差分析、模型假设检验等。 第四部分：进阶分析概念与应用展望 在掌握了基础统计分析方法后，我们将进一步探讨一些更高级的概念，并为未来的学习指明方向。 实验设计基础： 了解如何设计科学的实验来收集有效的数据，从而支持更具说服力的统计推断。我们将简要介绍随机化、对照、重复等实验设计的基本原则。 时间序列分析简介： 简要介绍分析随时间变化的数据的特点和一些基本方法，如趋势、季节性分解和自回归模型。 多元统计分析概览： 简单介绍一些更复杂的多元统计方法，如主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）、聚类分析（Cluster Analysis）等，让读者对更广阔的数据分析领域有所了解。 数据可视化进阶： 除了基本的图表，我们将探讨如何创建更具信息量和吸引力的可视化图表，以便更有效地传达分析结果。 统计分析的伦理与局限性： 强调在进行数据分析时，需要注意的伦理问题，以及理解统计方法本身的局限性，避免过度解读或误用数据。 本书的学习目标： 通过本书的学习，您将能够： 理解并掌握 核心的统计学概念和理论。 熟练运用 各种描述性统计和推断性统计方法。 能够独立完成 从数据预处理到模型构建和结果解释的完整数据分析流程。 具备 批判性地评估统计分析结果的能力。 为进一步学习 更高级的统计技术或机器学习算法奠定坚实的基础。 本书的编写风格将力求清晰、易懂，并辅以大量的概念解释和逻辑梳理，而非罗列繁琐的公式和代码。我们相信，理解统计分析的“道”比仅仅掌握“术”更为重要。无论您是初学者，还是希望系统性地巩固统计学知识的专业人士，本书都将是您在数据分析之旅中不可或缺的伙伴，帮助您成为一个更具洞察力的数据驱动决策者。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在金融行业从事数据分析工作的人，SAS一直是我的必备技能之一。然而，随着数据量的爆炸式增长和分析需求的日益复杂，我总觉得自己的SAS技能需要进一步提升。在朋友的推荐下，我入手了这本《The Little SAS Book》中文版，没想到它给我带来了巨大的惊喜。 这本书的章节安排非常合理，从SAS的基础数据管理、宏编程，到复杂的统计建模和数据挖掘，几乎涵盖了SAS应用的各个方面。我尤其喜欢它在讲解SAS宏时，提供了大量的实用模板和技巧，让我能够快速上手，解决实际工作中的重复性任务。例如，书中关于批量生成报告的宏，对我来说就非常有价值，它能够大大节省我花费在报告制作上的时间。 更重要的是，这本书在讲解SAS的高级应用时，非常注重与实际业务场景的结合。它不仅仅是罗列SAS的功能，而是会结合金融、市场营销等不同行业的案例，来展示SAS在解决实际问题中的应用。这让我能够更好地理解SAS的强大之处，并且能够将学到的知识灵活运用到我的工作中。书中对于SAS统计图形的讲解也让我眼前一亮，它不仅介绍了如何生成各种统计图表，还讲解了如何通过图表来有效地传达分析结果。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它是一本真正能够帮助读者提升SAS技能、解决实际问题的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在接触《The Little SAS Book》中文版之前，我对SAS的印象一直是“高冷”且“难懂”。各种缩写、各种参数，总让我望而却步。但这本书彻底改变了我的看法。它的排版设计非常人性化，重点内容都有清晰的标注，而且代码示例都非常简洁明了，让我一眼就能抓住核心。 这本书的独特之处在于，它并没有刻意去区分“初学者”和“进阶者”，而是将SAS的各个方面都照顾到了。对于新手来说，它能提供一个非常扎实的入门基础；而对于有一定SAS基础的人来说，它也能带来新的启发和更深入的理解。我尤其赞赏书中在讲解SAS语句的时候，会经常穿插一些“为什么”的解释。比如，在介绍DO循环时，它会详细解释为什么需要使用DO循环，它能解决什么样的问题，而不是简单地告诉你DO循环的语法。 最让我印象深刻的是，书中对SAS统计分析过程的讲解。它不仅仅是列出各种PROC，更重要的是它讲解了每个PROC背后的统计原理，以及如何根据研究目的来选择合适的PROC。比如，在讲到卡方检验时，它不仅给出了SAS的实现方法，还详细解释了卡方检验的适用条件和结果的解读。这本书的语言风格非常严谨而不失活泼，让我感觉在和一位经验丰富、学识渊博的老师对话。它让我看到了SAS不仅仅是一个工具，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析初学者，我在SAS的学习道路上曾遇到过不少挫折，市面上的一些教材要么过于枯燥，要么内容更新不够及时，让我感到迷茫。直到我遇到了《The Little SAS Book》中文版，它如同一缕阳光，照亮了我前行的道路。这本书的编写风格非常独特，它没有采用传统的章节划分，而是将SAS的各个方面融入到一个个生动有趣的故事和案例中，让我仿佛在阅读一本引人入胜的小说。 书中对SAS编程逻辑的讲解，是我认为最出色的一部分。作者没有直接给出枯燥的语法规则，而是通过讲述一个又一个实际的数据处理场景，来引出相应的SAS语句和技巧。比如，在讲解如何合并数据集时，它会先描述一个场景：我们需要将不同部门的销售数据整合到一起。然后，作者会一步步引导我们思考，需要用到哪些SAS语句，以及如何处理可能出现的重复数据和变量名冲突。这种“情景式”的学习方式，让我能够更好地理解SAS语句背后的逻辑，而不是死记硬背。 此外，这本书还非常注重SAS的实用性。它不仅介绍了SAS的基础功能，还涉及了一些SAS的图形化输出、报表生成以及一些常用的数据挖掘技术。对于每个知识点，书里都提供了详细的代码示例和解释，让我能够轻松地将学到的知识应用到实际工作中。我尤其喜欢它在讲解SAS过程步（PROCEDURE）的时候，会穿插一些SAS函数的应用，这让我对SAS的灵活性有了更深的认识。这本书的语言生动活泼，充满趣味性，让我学习SAS的过程不再是枯燥的“任务”，而是充满探索和发现的“旅程”。

评分☆☆☆☆☆

这本《The Little SAS Book》中文版，真是让我这个SAS新手找到了救星！我之前学SAS总是磕磕绊绊，各种语法看得我头晕眼花，感觉就像在看天书一样。市面上很多书要么过于理论化，要么例子太复杂，根本跟不上节奏。但这本书就不一样了，它用一种非常亲切、循序渐进的方式讲解，感觉作者就像一位经验丰富的老师，耐心地一步步引导我。 最让我惊喜的是，书里的例子都非常贴近实际工作场景，而且解释得非常详细。不是那种“你知道这是什么，然后直接告诉你怎么做”，而是会告诉你“为什么这么做”，每一步的逻辑都清晰可见。比如，在处理数据的时候，它会讲到数据清洗的重要性，然后详细介绍如何使用SAS的语句来查找缺失值、异常值，以及如何进行数据的转换和合并。读完这些部分，我感觉自己对数据的理解上升了一个层次，不再是简单地输入代码，而是开始思考如何更好地组织和管理我的数据。 这本书的语言也非常好理解，没有太多生僻的专业术语，即使是我这种刚接触SAS不久的人，也能轻松读懂。而且，它在讲解SAS语句的时候，会穿插一些SAS的常用函数和宏的介绍，这对于我来说，简直是锦上添花。原来SAS还有这么多便捷的功能，让我学习的效率大大提高。我尤其喜欢它在介绍SAS图形输出的部分，图文并茂，让我对如何用SAS生成各种统计图表有了直观的认识。总而言之，这本书就像一本贴心的学习伙伴，让我学SAS的过程不再枯燥乏味，而是充满乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在学习SAS，遇到了一些瓶颈，感觉自己总是停留在基础的描述性统计层面，无法更深入地进行分析。偶然间，我发现了这本《The Little SAS Book》中文版，试读了一下，就被它的深度和广度吸引住了。这本书不仅仅是教你如何写SAS代码，更重要的是它教会了我如何用SAS解决实际问题，如何进行更复杂的统计建模。 书中关于回归分析的章节，讲得非常透彻。它不仅介绍了线性回归的基本原理，还详细讲解了多元回归、逻辑回归等进阶内容。对于每个模型，作者都详细地阐述了其假设条件、如何解读模型输出的各种统计量，以及如何进行模型诊断。我特别喜欢它在讲解假设检验时，给出的详细步骤和图示，这让我对各种检验有了更清晰的认识。 除了回归分析，书中关于SAS宏的讲解也让我受益匪浅。之前我一直觉得宏是一种非常高深的东西，但这本书把它讲得通俗易懂，而且通过大量实例展示了宏在自动化数据处理和报告生成方面的强大威力。我现在已经能够尝试自己编写一些简单的宏，极大地提高了我的工作效率。这本书的内容安排非常有逻辑性，从基础的SAS操作到高级的统计分析，层层递进，让我感觉自己的SAS技能得到了全面的提升。

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不错的东西，价格也很优惠

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放在书柜里面还没有看！希望有用！

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之前一直看的英文版的，一看出中文版的了，马上入手，希望自己也能慢慢成为大牛，哈哈

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同事推荐买的，希望能对我有所帮助

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必须支持，看到了立即就买了，好好学习sas！

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挺不错的 送货速度也比想象的快

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同事推荐买的，希望能对我有所帮助

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一直在京东买书，方便快捷，好评好评

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书的内容浅显易懂，确实是初窥门径的好书，没事的时候拿出来翻一翻，