The Little SAS Book 中文版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] Lora，D.，Delwiche（洛拉·D·德爾維奇 著

圖書標籤:

• SAS
• 統計
• 數據分析
• 編程
• 入門
• 中文
• 軟件
• 數據處理
• 統計軟件
• 學習

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302487104

版次：1

商品編碼：12301096

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：374

字數：496000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：SAS程序員

通過《The Little SAS Book中文版》輕鬆入門SAS

經典，隻會變得更加經典。《The Little SAS Book中文版》是每一個學習SAS編程的人必不可少的一本書。洛拉·D.德爾維奇和蘇珊·J.斯勞特提供瞭一種較為容易上手的方法，使得讀者能夠簡單快速地學習SAS語言*常用的功能。每個主題都包含示例和圖形。

第5版已經完全更新，用以反映SAS 9.3引入的新的默認輸齣方式。此外，《The Little SAS Book 中文版》本版有一章專門介紹ODS繪圖，包括SGPLOT過程和SGPANEL過程。其他變化包括擴大瞭基於語言學排序的覆蓋範圍，以及增加瞭一個新的小節專門介紹宏變量與文本串的連接。

每一位SAS程序員的書架上都應該有《The Little SAS Book 中文版》。它不僅僅能帶你入門，更是你日後不斷反復學習、鞏固提升編程技巧的知識源泉。

內容簡介

《The Little SAS Book 中文版》以大量實例、清晰簡明的解釋以及盡可能少的術語來介紹SAS語言，且大部分的功能均來自Base SAS。Base SAS包含瞭所有程序員所使用的核心功能。但也有例外，例如第9章包含瞭使用SAS/STAT模塊的過程；此外還有第2章及第10章中，介紹從其他軟件導入導齣數據，其中一些方法要求使用SAS/ACCESS Interface to PC Files。

我們努力介紹初學者可能需要的所有Base SAS特性。有些讀者可能會對某些主題的齣現感到驚訝，例如宏，雖然宏通常被認為是高級技能，有時候新手同樣需要用到，因此我們也做瞭介紹。但這並不是說您需要瞭解本書的全部內容，您僅需閱讀能夠解決您問題的部分章節即可。即便是從頭到尾通讀過此書，當碰到新的編程挑戰時，您仍可能需要重啓記憶，迴來溫習相關內容。

作者簡介

洛拉·D.德爾維奇擁有超過25年的工作經驗，她很樂意教彆人SAS軟件，而且也喜歡使用SAS解決具有挑戰性的問題。她大部分職業生涯都是在加州大學戴維斯分校度過的，在此期間，使用SAS軟件支撐她的教學和研究工作。

蘇珊·J.斯勞特在25年前的研究生學習階段中接觸到瞭SAS軟件。從那以後，她在各種商業和學術環境種使用SAS。目前在她自己的公司Avocet Solution擔任顧問。

目錄

目 錄

第1章 SAS軟件使用入門 001

1.1 SAS語言 002

1.2 SAS數據集 004

1.3 DATA步和PROC步 006

1.4 DATA步的內置循環 007

1.5 選擇提交SAS程序的模式 009

1.6 SAS窗口環境下的窗口和命令 011

1.7 在SAS窗口環境中提交程序 013

1.8 閱讀SAS日誌 016

1.9 查看結果018

1.10 SAS數據邏輯庫 020

1.11 在VIEWTABLE窗口中查看數據集 024

1.12 用SAS資源管理器查看數據集屬性 026

1.13 使用SAS係統選項 028

第2章 導入數據到SAS 031

2.1 導入數據到SAS的方法 032

2.2 使用VIEWTABLE窗口輸入數據034

2.3 使用導入嚮導讀取文件036
2.4 指定原始數據位置039
2.5 讀取空格分隔的原始數據042
2.6 讀取按列排列的原始數據044
2.7 讀取非標準格式的原始數據046
2.8 常用輸入格式049
2.9 混閤的輸入樣式051
2.10 讀取雜亂的原始數據053
2.11 為每個觀測讀取多行原始數據055
2.12 從每行原始數據讀取多個觀測058
2.13 讀取原始數據文件的一部分059
2.14 在INFILE 語句中使用選項控製輸入061
2.15 使用DATA 步讀取分隔文件 064
2.16 使用IMPORT 過程讀取分隔文件066
2.17 使用IMPORT 過程讀取Excel 文件069
2.18 臨時和永久SAS 數據集071
2.19 通過LIBNAME 語句使用永久SAS 數據集 074
2.20 通過直接引用使用永久SAS 數據集076
2.21 列齣SAS 數據集中的內容079
第3 章使用數據 083
3.1 創建和重定義變量084
3.2 使用SAS 函數086
3.3 常用SAS 字符函數088
3.4 常用SAS 數值函數090
3.5 使用IF-THEN 語句 092
3.6 用IF-THEN/ELSE 語句分組觀測 095
3.7 提取數據的子集097
3.8 使用SAS 日期099
3.9 常用日期輸入格式、函數和輸齣格式102
3.10 使用RETAIN語句與求和語句 104
3.11 利用數組簡化程序 106
3.12 使用變量名列錶的快捷方式108
第4章 排序、打印和匯總數據 113

4.1 使用SAS過程 114

4.2 使用 WHERE語句在過程中生成子集 116

4.3 使用 PROC SORT 對數據排序 118

4.4 更改字符數據的排序順序120

4.5 使用PROC PRINT打印數據123

4.6 使用輸齣格式更改打印值的外觀125

4.7 可供選擇的標準輸齣格式127

4.8 使用 PROC FORMAT 創建自己的輸齣格式 130

4.9 編寫簡單的自定義報錶132

4.10 使用PROC MEANS匯總數據 134

4.11 將匯總統計量寫入 SAS 數據集 136

4.12 使用 PROC FREQ 為數據計數 139

4.13 使用 PROC TABULATE 生成數據報錶 141

4.14 將統計量添加到PROC TABULATE輸齣 143

4.15 美化PROC TABULATE輸齣 145

4.16 更改PROC TABULATE輸齣的錶標題 147

4.17 為PROC TABULATE輸齣的數據單元格指定多種輸齣格式 150

4.18 使用PROC REPORT生成簡單輸齣 151

4.19 在PROC REPORT中使用DEFINE語句 153

4.20 使用PROC REPORT創建匯總報錶 156

4.21 在PROC REPORT輸齣中添加匯總分割 158

4.22 在PROC REPORT輸齣中添加統計量 160

4.23 在PROC REPORT輸齣中添加計算變量 162

4.24 在過程步中使用用戶自定義輸齣格式分組數據165

第5 章使用輸齣交付係統（ODS）增強輸齣 169

5.1 初識輸齣交付係統170

5.2 追蹤和選擇過程步輸齣結果172

5.3 從過程步輸齣中創建SAS 數據集174

5.4 創建文本輸齣177

5.5 創建HTML 輸齣 179

5.6 創建RTF 輸齣 181

5.7 創建PDF 輸齣184

5.8 自定義標題和腳注186

5.9 通過“STYLE=”選項自定義PRINT 過程輸齣 188

5.10 通過“STYLE=”選項自定義REPORT 過程輸齣190

5.11 通過“STYLE=”選項自定義TABULATE 過程輸齣192

5.12 在輸齣中添加信號燈效果195

5.13 樣式屬性列錶197

第6 章修改和閤並數據 201

6.1 使用SET 語句修改數據集 202

6.2 使用SET 語句堆疊數據集 204

6.3 使用SET 語句交錯連接數據集 206

6.4 使用一對一匹配閤並數據集208

6.5 使用一對多匹配閤並數據集211

6.6 閤並匯總統計量和原始數據213

6.7 閤並總計與原始數據215

6.8 通過事務更新主數據集217

6.9 使用OUTPUT 語句輸齣多個數據集219

6.10 使用OUTPUT 語句將一條觀測變為多條觀測222

6.11 使用SAS 數據集選項 224

6.12 使用“IN=”選項追蹤和選擇觀測 226

6.13 使用“WHERE=”選項選擇觀測 228

6.14 使用PROC TRANSPOSE將觀測轉置為變量 231

6.15 使用SAS自動變量 233

第7章 使用SAS宏編寫靈活的代碼 237

7.1 宏概述238

7.2 用宏變量替換文本239

7.3 拼接宏變量與其他文本242

7.4 使用宏創建模塊代碼244

7.5 嚮宏添加參數246

7.6 編寫帶條件邏輯的宏248

7.7 使用CALL SYMPUT編寫數據驅動程序 251

7.8 調試宏錯誤253

第8章 可視化數據 257

8.1 ODS圖形概述258

8.2 繪製條形圖260

8.3 繪製直方圖和密度麯綫262

8.4 繪製盒形圖264

8.5 繪製散點圖266

8.6 繪製序列圖268

8.7 繪製擬閤麯綫270

8.8 控製坐標軸和參考綫272

8.9 控製圖例和插入項274

8.10 自定義圖形屬性276

8.11 繪製麵闆圖形 279

8.12 指定圖像屬性和保存圖形輸齣281

第9 章基本統計過程的使用方法285

9.1 使用PROC UNIVARIATE 檢驗數據的分布 286

9.2 使用PROC UNIVARIATE 創建統計圖形 288

9.3 使用PROC MEANS 生成統計量 290

9.4 使用PROC TTEST 檢驗樣本均值 292

9.5 使用PROC TTEST 繪製統計圖形 294

9.6 使用PROC FREQ 檢驗分類數據297

9.7 使用PROC FREQ 創建統計圖形299

9.8 使用PROC CORR 檢驗數據的相關性 301

9.9 使用PROC CORR 創建統計圖形 303

9.10 使用PROC REG 進行簡單迴歸分析 305

9.11 使用PROC REG 創建統計圖形 308

9.12 使用PROC ANOVA 進行單因素方差分析 310

9.13 理解PROC ANOVA 的輸齣 313

第10 章導齣數據 317

10.1 數據導齣方法318

10.2 使用導齣嚮導生成文件319

10.3 使用EXPORT 過程導齣帶分隔符的文件 322

10.4 使用EXPORT 過程導齣Microsoft Excel 文件 324

10.5 使用DATA 步導齣原始數據文件 326

10.6 使用ODS 生成帶分隔符的文件和HTML 文件329

第 11 章調試 SAS 程序333

11.1 編寫有效的SAS 程序 334

11.2 修復無效程序336

11.3 查找缺失的分號338

11.4 提示：INPUT語句到達一行的末尾 341

11.5 提示：LOST CARD 343

11.6 提示：無效的數據 345

11.7 提示：生成缺失值 347

11.8 提示：數值已轉換為字符（或反之） 349

11.9 DATA步産生錯誤結果而沒有錯誤消息 352

11.10 錯誤：選項無效、選項無法識彆、語句無效 354

11.11 提示：變量未初始化/錯誤：變量未找到 357

11.12 SAS截斷字符型變量 359

11.13 SAS在程序的中間停止 361

11.14 SAS耗盡內存或磁盤空間 363

附錄 從SQL到SAS 367

精彩書摘

　　SASStudio、SASUniversityEdition及SASOnDemandforAcademics

　　您可以在多個界麵下使用SAS。本書初印之時，SASWindows環境（有時稱為“顯示管理器”）和SASEnterpriseGuide是兩個主要的界麵。如今SASStudio已是SAS的一個重要新界麵。我們為使用SASStudio的讀者撰寫瞭一份本書的網上補充說明以備您之需要。

　　SASStudio已包含在BaseSAS的許可中，它是SASUniversityEdition的界麵，也是SASOnDemandforAcademics的默認界麵。SASUniversityEdition和SASOnDemandforAcademics均可免費用於非商業用途。

　　SASStudio是SAS的網頁版界麵。您在SASStudio環境下編寫程序、提交到SAS服務器後，結果會反饋到SASStudio會話。SAS服務器可以是本地機，也可以是遠程SAS服務器。SASUniversityEdition采用SASStudio作為SAS服務器的接口，SAS服務器運行於本機安裝的虛擬Linux服務器。SASOnDemandforAcademics運行於SAS公司的Linux服務器上。不管您的計算機是何種操作係統（比如Windows,OSXforMacs或者Linux）,SASUniversityEdition和SASOnDemandforAcademics都會運行於Linux係統。

　　無論您使用何種界麵，SAS編程語言均一樣。因此，本書的大部分章節都是準確且時新的，不過，部分章節（1.6～1.12節）是展示如何使用SASWindows環境的。如果使用SASStudio作為界麵，您大可忽略這些章節轉而閱讀綫上的補充說明材料。

　　文檔“UsingtheSASStudioInterface:SupplementtoTheLittleSASBook,FifthEdition”可從本書任何一位作者的主頁下載：http://support.sas.com/publishing/authors.

前言/序言

　　我是從初學SAS就開始看TheLittleSASBook這本書的，當時是懷著對SAS的敬畏之心開始學習的，覺得這應該是一種非常難以學習的語言（看到網上都是這麼說的），我原定的一個月學習時間，最後實際隻用瞭不到一個星期。可能是因為我有一定的編程基礎，但是我覺得更多的是SAS的語言結構非常直接地刺痛瞭我的心，這原本就是很多做編程的人需要的語言形式！

　　這本書沒有一上來去舉一些高大上的例子來炫耀語言的功能，也沒有給我們去展示SAS的強大，而是耐心地告訴我們SAS為一個編程的人，一個做數據分析的人考慮瞭什麼。書中一上來就告訴我們SAS的語言結構是如此的自由、不拘一格，這恰恰是一個編程人所追求的。嚴格的語言結構雖然看起來完美，但是那不是我們真正想要的。在互聯網飛速發展的今天，自由纔是真正的方嚮，這讓我們怎麼能不喜歡SAS！

　　有人說SAS是用來做數據分析的，但是我用過之後，印象更加深刻的是SAS的數《TheLittleSASBook中文版》各界聯袂推薦9據管理功能。這本書的作者也深知這一點，書中花瞭大量的篇幅來告訴我們如何把數據導入SAS當中，如何讓數據以我們想要的樣子展現齣來，初識數據分析的人對於這些部分可能並不感興趣，他們可能期待的是高大上的數據分析方法如何實現，但是當他們真正開始進入數據分析，他們就會馬上知道其實數據導入這些工作最耗費時間，最容易齣錯。TheLittleSASBook給我們的功能纔是最能幫助到我們的功能。這本書的內容對於數據分析的老手同樣有益，這些細緻的輸入輸齣講解可以讓我們效率提升不少。我是在高校中開過幾年SAS數據分析課程的，一開始我認為學生用SAS，關鍵是要會實現一些統計分析方法，和先修的多元統計、時間序列等課程相結閤。到第一批學生畢業答辯的時候我纔發現，很多同學雖然學瞭四年的統計專業，但連基本的分類匯總、多錶拼接、報錶生成都不會，他們知道圖可以錶現齣數據的特點，但是他們根本不知道應該畫什麼圖，應該針對什麼去畫圖。這或許可以歸咎於課程體係的設計，但是更多的我覺得是我們缺少對於數據的理解，從老師到學生都覺得學一些高大上的方法是有益的，殊不知這些方法是要首先有一個完美的數據集。數據集從哪裏來？課本可以給我們提供完美的實例，但是真正到瞭數據分析的時候，完美的數據集本身是不存在的，需要我們花時間、花精力去構建，老師或許不願意花時間講這些內容，但是學生真的應該好好去學習。本書應該可以教你這些，它的語言淺顯易懂，配圖細緻直觀，可以很好地幫你們過這一關！齣於對SAS語言的喜愛，我覺得我們應該仔細去讀一本好書，一本讓我們可以隨時拿起來品評的書。不多說瞭，開捲有益，你絕對不會失望！

　　——馬壯

　　數學中國網站（www.madio.net）站長

深入探索統計分析的世界：一本關於數據驅動決策的指南 在當今信息爆炸的時代，數據已經成為企業、研究機構乃至個人做齣明智決策的關鍵驅動力。然而，海量的數據本身並不能直接提供洞見，我們需要強大的工具來清洗、整理、分析並解讀這些數據，從而發掘其內在的價值。本書正是這樣一本旨在幫助讀者掌握數據分析核心技能的實用指南，它將引導您穿越復雜的數據迷宮，最終抵達洞察的彼岸。 本書並非提供具體的數據分析案例，而是專注於構建讀者在統計分析領域堅實的基礎理論和廣泛的應用技能。我們將從最基礎的數據概念入手，逐步深入到各種統計方法的原理和應用。本書的核心理念在於，理解統計方法背後的邏輯比死記硬背代碼更為重要。隻有真正理解瞭“為什麼”和“如何做”，纔能在麵對各種真實世界的數據問題時，靈活運用所學知識，找到最優的解決方案。 第一部分：夯實數據分析的基石 我們將從數據本身齣發，探討數據的本質、類型以及它們在分析過程中的作用。 數據的類型與結構： 理解分類數據、數值數據、定性數據和定量數據的區彆，以及它們在不同分析場景下的應用。我們將詳細介紹不同數據結構（如錶格數據、時間序列數據）的特點，以及如何有效地組織和管理數據，為後續的分析奠定基礎。 數據質量與預處理： 現實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、不一緻的格式等問題。本部分將深入探討如何識彆和處理這些數據質量問題。我們將學習缺失值填補的各種策略，如均值/中位數插補、迴歸插補等，並分析它們各自的優缺點。對於異常值的檢測，我們會介紹基於統計學的方法，如Z分數、IQR（四分位距）等，以及一些可視化技術。數據格式的統一也是關鍵，我們將學習如何處理日期、文本等不同格式的數據，確保數據的一緻性。 探索性數據分析（EDA）： EDA是數據分析過程中至關重要的一環，它幫助我們初步瞭解數據的分布、變量之間的關係以及潛在的模式。我們將學習如何利用描述性統計量（如均值、方差、中位數、分位數）來概括數據的中心趨勢和離散程度。同時，大量的可視化技術將被引入，包括但不限於： 直方圖（Histograms）： 用於展示單個數值變量的分布情況。 箱綫圖（Box Plots）： 用於展示數據的分布、中位數、四分位數以及識彆異常值。 散點圖（Scatter Plots）： 用於展示兩個數值變量之間的關係，識彆相關性和趨勢。 條形圖（Bar Charts）： 用於展示分類變量的頻數或比例。 餅圖（Pie Charts）： 用於展示分類變量的組成比例。 熱力圖（Heatmaps）： 用於可視化矩陣數據，如相關係數矩陣。 通過EDA，我們可以形成對數據的初步印象，提齣假設，並指導後續更深入的統計分析。 第二部分：核心統計推斷的原理與應用 在對數據有瞭初步瞭解後，我們將進入統計推斷的核心領域。統計推斷的目標是從樣本數據中推斷齣總體的特徵，這在絕大多數情況下是不可避免的。 概率論基礎： 統計推斷建立在概率論的基礎之上。我們將簡要迴顧概率的基本概念，如事件、概率、條件概率、獨立事件等，並重點介紹一些重要的概率分布，如： 正態分布（Normal Distribution）： 統計學中最常見的分布，是許多統計方法的理論基礎。 二項分布（Binomial Distribution）： 用於描述固定次數獨立試驗中成功的次數。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 用於描述在固定時間和空間內事件發生的次數。 t分布、卡方分布、F分布： 這些分布在假設檢驗和置信區間估計中起著關鍵作用。 理解這些概率分布的性質和適用場景，是進行正確統計推斷的前提。 參數估計： 我們將學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數。 點估計（Point Estimation）： 利用樣本統計量作為總體參數的估計值，如樣本均值估計總體均值。 區間估計（Interval Estimation）： 建立一個包含總體參數的可能取值範圍，並給齣一定的置信水平。我們將詳細介紹如何構建均值、比例的置信區間，並解釋置信水平的含義。 假設檢驗（Hypothesis Testing）： 假設檢驗是統計推斷的核心技術之一，它允許我們根據樣本數據來判斷某個關於總體的陳述（假設）是否成立。我們將係統地學習假設檢驗的步驟和原理： 提齣零假設（Null Hypothesis, H0）和備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）。 選擇閤適的檢驗統計量。 確定顯著性水平（Significance Level, α）。 計算檢驗的p值（p-value）。 根據p值與α的比較，做齣拒絕或不拒絕零假設的決策。 我們將詳細介紹各種常見的假設檢驗方法，並討論它們的適用條件： 單樣本t檢驗（One-sample t-test）： 用於檢驗單個總體的均值是否等於一個已知值。 雙樣本t檢驗（Two-sample t-test）： 用於比較兩個獨立總體的均值是否存在顯著差異（包括獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗）。 方差分析（ANOVA）： 用於比較三個或三個以上獨立總體的均值是否存在顯著差異。 卡方檢驗（Chi-squared Test）： 用於檢驗分類變量之間的獨立性（獨立性檢驗）或擬閤優度（擬閤優度檢驗）。 F檢驗（F-test）： 常用於比較方差或在方差分析中。 理解假設檢驗的邏輯，能夠幫助我們在麵對不同的研究問題時，設計閤理的檢驗方案，並準確解讀檢驗結果。 第三部分：探索變量間的關係 在分析數據時，我們常常需要瞭解不同變量之間是否存在關聯，以及這種關聯的強度和方嚮。 相關性分析（Correlation Analysis）： 我們將學習如何度量兩個數值變量之間的綫性關係強度和方嚮。 Pearson相關係數： 用於衡量兩個連續變量之間的綫性相關性。 Spearman秩相關係數： 用於衡量兩個變量之間的單調關係，對異常值不敏感。 我們將討論相關係數的解釋，區分相關性和因果性，並理解相關係數的局限性。 迴歸分析（Regression Analysis）： 迴歸分析是研究一個或多個自變量如何影響一個因變量的強大工具。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 研究一個自變量與一個因變量之間的綫性關係，學習如何建立迴歸模型，解釋迴歸係數的含義，並進行模型診斷。 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）： 研究多個自變量與一個因變量之間的綫性關係，學習如何選擇模型、處理多重共綫性等問題。 非綫性迴歸（Non-linear Regression）： 探討當變量之間的關係不是綫性時，如何選擇閤適的非綫性模型。 我們將重點關注迴歸模型的解釋，如何評估模型的擬閤優度（如R方），以及如何利用模型進行預測。此外，我們還會觸及迴歸分析中的一些重要概念，如殘差分析、模型假設檢驗等。 第四部分：進階分析概念與應用展望 在掌握瞭基礎統計分析方法後，我們將進一步探討一些更高級的概念，並為未來的學習指明方嚮。 實驗設計基礎： 瞭解如何設計科學的實驗來收集有效的數據，從而支持更具說服力的統計推斷。我們將簡要介紹隨機化、對照、重復等實驗設計的基本原則。 時間序列分析簡介： 簡要介紹分析隨時間變化的數據的特點和一些基本方法，如趨勢、季節性分解和自迴歸模型。 多元統計分析概覽： 簡單介紹一些更復雜的多元統計方法，如主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）、聚類分析（Cluster Analysis）等，讓讀者對更廣闊的數據分析領域有所瞭解。 數據可視化進階： 除瞭基本的圖錶，我們將探討如何創建更具信息量和吸引力的可視化圖錶，以便更有效地傳達分析結果。 統計分析的倫理與局限性： 強調在進行數據分析時，需要注意的倫理問題，以及理解統計方法本身的局限性，避免過度解讀或誤用數據。 本書的學習目標： 通過本書的學習，您將能夠： 理解並掌握 核心的統計學概念和理論。 熟練運用 各種描述性統計和推斷性統計方法。 能夠獨立完成 從數據預處理到模型構建和結果解釋的完整數據分析流程。 具備 批判性地評估統計分析結果的能力。 為進一步學習 更高級的統計技術或機器學習算法奠定堅實的基礎。 本書的編寫風格將力求清晰、易懂，並輔以大量的概念解釋和邏輯梳理，而非羅列繁瑣的公式和代碼。我們相信，理解統計分析的“道”比僅僅掌握“術”更為重要。無論您是初學者，還是希望係統性地鞏固統計學知識的專業人士，本書都將是您在數據分析之旅中不可或缺的夥伴，幫助您成為一個更具洞察力的數據驅動決策者。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析初學者，我在SAS的學習道路上曾遇到過不少挫摺，市麵上的一些教材要麼過於枯燥，要麼內容更新不夠及時，讓我感到迷茫。直到我遇到瞭《The Little SAS Book》中文版，它如同一縷陽光，照亮瞭我前行的道路。這本書的編寫風格非常獨特，它沒有采用傳統的章節劃分，而是將SAS的各個方麵融入到一個個生動有趣的故事和案例中，讓我仿佛在閱讀一本引人入勝的小說。 書中對SAS編程邏輯的講解，是我認為最齣色的一部分。作者沒有直接給齣枯燥的語法規則，而是通過講述一個又一個實際的數據處理場景，來引齣相應的SAS語句和技巧。比如，在講解如何閤並數據集時，它會先描述一個場景：我們需要將不同部門的銷售數據整閤到一起。然後，作者會一步步引導我們思考，需要用到哪些SAS語句，以及如何處理可能齣現的重復數據和變量名衝突。這種“情景式”的學習方式，讓我能夠更好地理解SAS語句背後的邏輯，而不是死記硬背。 此外，這本書還非常注重SAS的實用性。它不僅介紹瞭SAS的基礎功能，還涉及瞭一些SAS的圖形化輸齣、報錶生成以及一些常用的數據挖掘技術。對於每個知識點，書裏都提供瞭詳細的代碼示例和解釋，讓我能夠輕鬆地將學到的知識應用到實際工作中。我尤其喜歡它在講解SAS過程步（PROCEDURE）的時候，會穿插一些SAS函數的應用，這讓我對SAS的靈活性有瞭更深的認識。這本書的語言生動活潑，充滿趣味性，讓我學習SAS的過程不再是枯燥的“任務”，而是充滿探索和發現的“旅程”。

評分☆☆☆☆☆

這本《The Little SAS Book》中文版，真是讓我這個SAS新手找到瞭救星！我之前學SAS總是磕磕絆絆，各種語法看得我頭暈眼花，感覺就像在看天書一樣。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼例子太復雜，根本跟不上節奏。但這本書就不一樣瞭，它用一種非常親切、循序漸進的方式講解，感覺作者就像一位經驗豐富的老師，耐心地一步步引導我。 最讓我驚喜的是，書裏的例子都非常貼近實際工作場景，而且解釋得非常詳細。不是那種“你知道這是什麼，然後直接告訴你怎麼做”，而是會告訴你“為什麼這麼做”，每一步的邏輯都清晰可見。比如，在處理數據的時候，它會講到數據清洗的重要性，然後詳細介紹如何使用SAS的語句來查找缺失值、異常值，以及如何進行數據的轉換和閤並。讀完這些部分，我感覺自己對數據的理解上升瞭一個層次，不再是簡單地輸入代碼，而是開始思考如何更好地組織和管理我的數據。 這本書的語言也非常好理解，沒有太多生僻的專業術語，即使是我這種剛接觸SAS不久的人，也能輕鬆讀懂。而且，它在講解SAS語句的時候，會穿插一些SAS的常用函數和宏的介紹，這對於我來說，簡直是錦上添花。原來SAS還有這麼多便捷的功能，讓我學習的效率大大提高。我尤其喜歡它在介紹SAS圖形輸齣的部分，圖文並茂，讓我對如何用SAS生成各種統計圖錶有瞭直觀的認識。總而言之，這本書就像一本貼心的學習夥伴，讓我學SAS的過程不再枯燥乏味，而是充滿樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在金融行業從事數據分析工作的人，SAS一直是我的必備技能之一。然而，隨著數據量的爆炸式增長和分析需求的日益復雜，我總覺得自己的SAS技能需要進一步提升。在朋友的推薦下，我入手瞭這本《The Little SAS Book》中文版，沒想到它給我帶來瞭巨大的驚喜。 這本書的章節安排非常閤理，從SAS的基礎數據管理、宏編程，到復雜的統計建模和數據挖掘，幾乎涵蓋瞭SAS應用的各個方麵。我尤其喜歡它在講解SAS宏時，提供瞭大量的實用模闆和技巧，讓我能夠快速上手，解決實際工作中的重復性任務。例如，書中關於批量生成報告的宏，對我來說就非常有價值，它能夠大大節省我花費在報告製作上的時間。 更重要的是，這本書在講解SAS的高級應用時，非常注重與實際業務場景的結閤。它不僅僅是羅列SAS的功能，而是會結閤金融、市場營銷等不同行業的案例，來展示SAS在解決實際問題中的應用。這讓我能夠更好地理解SAS的強大之處，並且能夠將學到的知識靈活運用到我的工作中。書中對於SAS統計圖形的講解也讓我眼前一亮，它不僅介紹瞭如何生成各種統計圖錶，還講解瞭如何通過圖錶來有效地傳達分析結果。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，它是一本真正能夠幫助讀者提升SAS技能、解決實際問題的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在學習SAS，遇到瞭一些瓶頸，感覺自己總是停留在基礎的描述性統計層麵，無法更深入地進行分析。偶然間，我發現瞭這本《The Little SAS Book》中文版，試讀瞭一下，就被它的深度和廣度吸引住瞭。這本書不僅僅是教你如何寫SAS代碼，更重要的是它教會瞭我如何用SAS解決實際問題，如何進行更復雜的統計建模。 書中關於迴歸分析的章節，講得非常透徹。它不僅介紹瞭綫性迴歸的基本原理，還詳細講解瞭多元迴歸、邏輯迴歸等進階內容。對於每個模型，作者都詳細地闡述瞭其假設條件、如何解讀模型輸齣的各種統計量，以及如何進行模型診斷。我特彆喜歡它在講解假設檢驗時，給齣的詳細步驟和圖示，這讓我對各種檢驗有瞭更清晰的認識。 除瞭迴歸分析，書中關於SAS宏的講解也讓我受益匪淺。之前我一直覺得宏是一種非常高深的東西，但這本書把它講得通俗易懂，而且通過大量實例展示瞭宏在自動化數據處理和報告生成方麵的強大威力。我現在已經能夠嘗試自己編寫一些簡單的宏，極大地提高瞭我的工作效率。這本書的內容安排非常有邏輯性，從基礎的SAS操作到高級的統計分析，層層遞進，讓我感覺自己的SAS技能得到瞭全麵的提升。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在接觸《The Little SAS Book》中文版之前，我對SAS的印象一直是“高冷”且“難懂”。各種縮寫、各種參數，總讓我望而卻步。但這本書徹底改變瞭我的看法。它的排版設計非常人性化，重點內容都有清晰的標注，而且代碼示例都非常簡潔明瞭，讓我一眼就能抓住核心。 這本書的獨特之處在於，它並沒有刻意去區分“初學者”和“進階者”，而是將SAS的各個方麵都照顧到瞭。對於新手來說，它能提供一個非常紮實的入門基礎；而對於有一定SAS基礎的人來說，它也能帶來新的啓發和更深入的理解。我尤其贊賞書中在講解SAS語句的時候，會經常穿插一些“為什麼”的解釋。比如，在介紹DO循環時，它會詳細解釋為什麼需要使用DO循環，它能解決什麼樣的問題，而不是簡單地告訴你DO循環的語法。 最讓我印象深刻的是，書中對SAS統計分析過程的講解。它不僅僅是列齣各種PROC，更重要的是它講解瞭每個PROC背後的統計原理，以及如何根據研究目的來選擇閤適的PROC。比如，在講到卡方檢驗時，它不僅給齣瞭SAS的實現方法，還詳細解釋瞭卡方檢驗的適用條件和結果的解讀。這本書的語言風格非常嚴謹而不失活潑，讓我感覺在和一位經驗豐富、學識淵博的老師對話。它讓我看到瞭SAS不僅僅是一個工具，更是一種解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

寶貝還不錯，值得推薦下

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯

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一直在京東買書，方便快捷，好評好評

評分☆☆☆☆☆

趁618活動買的，感覺還是很劃算的。

評分☆☆☆☆☆

雖然還沒開始看，但是應該是一本好書

評分☆☆☆☆☆

經典書籍。包裝很好，正版書籍