《SAS开发经典案例解析》PDF下载

  • 购买积分:13 如何计算积分?
  • 作  者:杨池然主编;张延召,侯延明,缪敏副主编;阮小东,郁鑫洲,孙焕之等参编
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787111411000
  • 页数:355 页
图书介绍:本书以业界经典案例的形式讲解SAS在业界实际应用的价值,通过SAS对大数据量处理的业界应用案例、SAS与关系数据库ORACLE结合应用的业界应用案例、统计学业界应用案例、信用卡管理系统应用案例、模型开发业界应用案例、数据挖掘业界应用案例等经典案例进行详细的案例解读,从实际业界实践案例讲解SAS的每一个知识点和综合应用的价值。对业界开发经典案例通过详细的解读和注释,从而帮助读者尽快的掌握SAS语言是本书的特色。

第1篇 基础篇 1

第1章 SAS概述与整体架构 1

1.1 SAS概述 1

1.1.1 SAS介绍 1

1.1.2 SAS行业应用现状 1

1.2 SAS整体架构 2

1.2.1 SAS整体架构流程 2

1.2.2 SAS各模块实现功能 4

第2章 SAS编程语法基础 6

2.1 逻辑库定义与应用案例 6

2.1.1 逻辑库的作用与定义 6

2.1.2 Windows环境与UNIX环境创建逻辑库 8

2.1.3 逻辑库与关系数据库的连接方式 8

2.2 SAS编程语法 9

2.2.1 变量与常量 10

2.2.2 条件选择语句与循环语句 13

2.2.3 操作符与宏变量 18

2.2.4 格式修饰符与指针控制 21

2.2.5 INPUT语句与PUT语句 26

2.2.6 INFILE语句与FILE语句 30

2.2.7 DELIMITER语句与LENGTH语句 35

2.2.8 日期与时间定义 37

2.2.9 INFORMAT与FORMAT定义数据格式 38

2.2.10 LABEL语句与RETAIN语句 39

2.2.11 RENAME语句与数组语句 40

2.2.12 SAS编程注释与OPTIONS语句 41

第2篇 提高篇 44

第3章 数据步基础与案例 44

3.1 数据步基础 44

3.1.1 数据步概述与定义 44

3.1.2 SET语句 49

3.1.3 MERGE语句 53

3.2 数据集应用案例 55

3.2.1 数据集条件过滤 55

3.2.2 CALL子程序数据步应用 60

3.2.3 数据集输出应用 61

3.2.4 数据集加密码应用 64

3.3 外部数据处理案例 65

3.3.1 TXT文件数据处理 65

3.3.2 Excel数据处理 66

3.3.3 CSV格式数据处理 68

3.3.4 DAT格式数据处理 69

3.3.5 关系数据库数据处理 70

3.3.6 批量数据文件处理 72

3.3.7 宏过程数据处理 72

3.3.8 表格数据处理 73

3.3.9 二次数据处理 77

第4章 过程步基础与案例 79

4.1 过程步基础 79

4.1.1 过程步功能与定义 79

4.1.2 过程步应用 79

4.2 常见过程步应用 81

4.2.1 print过程 81

4.2.2 means过程 82

4.2.3 copy过程 84

4.2.4 SOL过程 85

4.2.5 report过程 88

4.2.6 freq过程 90

4.2.7 summary过程 92

4.2.8 compare过程 95

4.2.9 datasets过程 96

4.2.10 surveyselect抽样过程 98

4.2.11 format过程 100

4.2.12 sort过程 102

4.3 经济指数指标分析案例 104

第5章 函数基础与案例 106

5.1 函数基础 106

5.1.1 函数功能与常用函数 106

5.1.2 数据步引用函数 137

5.1.3 宏过程引用函数 137

5.1.4 函数综合应用 138

5.2 信用卡收入分析案例 139

第6章 宏基础与案例 142

6.1 宏基础 142

6.1.1 宏概述与定义 142

6.1.2 宏过程应用 147

6.2 文件夹判断案例 153

6.3 日期处理 154

6.4 批量读取同类文件 156

6.5 客户交易分析输出 157

6.6 批量文件压缩 158

第7章 统计分析基础与案例 161

7.1 统计分析基础 161

7.1.1 描述性统计过程概述 161

7.1.2 描述性统计过程应用 164

7.2 方差分析基础 174

7.2.1 方差分析概述 174

7.2.2 方差分析应用 177

7.3 相关分析与回归分析基础 179

7.3.1 相关分析与回归分析概述 179

7.3.2 相关分析与回归分析应用 185

7.4 因子分析基础 193

7.4.1 因子分析概述 193

7.4.2 因子分析应用 195

7.5 生存分析基础 197

7.5.1 生存分析概述 197

7.5.2 生存分析应用 200

7.6 聚类分析基础 204

7.6.1 聚类分析概述 204

7.6.2 聚类分析应用 207

7.7 判别分析基础 209

7.7.1 判别分析概述 209

7.7.2 判别分析应用 213

7.8 客户流失分析案例 216

第8章 SAS与关系数据库Oracle交互应用 219

8.1 SAS与Oracle交互基础 219

8.1.1 SAS与Oracle数据库连接概述 219

8.1.2 SAS获取Oracle数据 220

8.1.3 SAS装载数据到Oracle数据库 223

8.1.4 Oracle数据解数到外部数据文件 225

8.1.5 条件过滤取Oracle数据库中的数据 228

8.2 信用卡交易流水数据提取案例 230

第9章 ODS基础与综合案例 234

9.1 ODS基础 234

9.1.1 ODS概述与功能 234

9.1.2 ODS定义与应用 235

9.2 ODS综合案例 236

9.2.1 ODS输出PDF文件 236

9.2.2 ODS输出HTML文件 238

9.2.3 ODS输出CSV格式文件 240

9.2.4 ODS与Oracle交互输出PDF文件 242

9.2.5 ODS输出TXT格式文件 243

9.2.6 ODS输出DAT格式文件 244

9.2.7 ODS输出RTF格式文件 245

9.2.8 ODS输出到打印机 246

第3篇 综合实战篇 249

第10章 信用卡管理系统案例 249

10.1 业务需求分析与架构设计流程 249

10.2 ETL层数据处理 254

10.3 数据挖掘信贷风险案例 281

10.4 SAS/EM数据挖掘实现过程 285

第11章 SAS模型开发案例 303

11.1 数据挖掘建模概述 303

11.1.1 数据挖掘层级 303

11.1.2 挖掘建模概念 304

11.1.3 模型开发平台建设 304

11.2 数据挖掘建模理论 306

11.2.1 数据挖掘建模分类 306

11.2.2 评分卡模型分类 310

11.3 数据挖掘建模流程 312

11.3.1 需求分析 312

11.3.2 数据准备 313

11.3.3 模型开发 316

11.3.4 模型验证 319

11.3.5 策略设计 320

11.3.6 模型部署 321

11.4 评分卡模型开发案例 322

11.4.1 前段准备 323

11.4.2 开发模型 329

11.4.3 模型应用 331

第12章 高级应用技巧 332

12.1 自动变量与临时变量应用 332

12.1.1 自动变量_N_与_ERROR_应用 332

12.1.2 临时变量FIRST.变量与LAST.变量的应用 335

12.2 SAS索引应用 337

12.2.1 索引简介 337

12.2.2 索引的创建与删除 340

12.2.3 索引的应用 342

12.3 自定义FORMAT格式应用 345

12.4 HASH对象的应用 348

参考文献 355