统计分析与SAS软件

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出版者:华南理工大学出版社
作者:黄平
出品人:
页数:161
译者:
出版时间:2005-9
价格:22.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787562322658
丛书系列:
图书标签:
  • 统计分析
  • SAS
  • 数据分析
  • 统计建模
  • 回归分析
  • 方差分析
  • 实验设计
  • 生物统计
  • 医学统计
  • 数据挖掘
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具体描述

SAS软件是目前国际上最有知名度的统计分析工具之一。本书首先介绍SAS软件的基本知识、使用与编程。其中包括SAS软件的主要功能与模块,SAS语言规范、基本语句与编程,数据集的创建与数据整理;接着,结合数据分析实例介绍描述性统计、假设检验、相关分析、线性回归分析,单因素与双因素方差分析等内容和相应SAS软件功能与SAS程序,所有实例数据通过SAS V8.2整理,并对分析结果作了说明;最后两章通过一个实例介绍SAS的企业数据挖掘模块在商业智能中的应用。

本书通过几个典型实例将统计分析理论与统计软件相结合,内容丰富,通俗易懂,注重实用。可作为理工或经管类各专业学生的统计分析课程与实验教材,亦可作为从事统计分析与商业智能决策的技术人员的参考书。

这本书详细介绍了统计分析与SAS软件的核心概念和应用,帮助读者系统地理解两者之间的紧密联系。这一系列内容涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面,为读者打下坚实的理论基础。书中首先系统讲解了统计学的基本原理,包括数据分析、描述性统计和推断统计,使读者能够清晰地理解数据背后的含义和应用价值。接着,通过深入探讨SAS(Statistical Analysis System)软件,书详细阐述了其在数据处理与建模中的重要作用,介绍了其强大的分析工具和功能,如数据清洗、变量分析、预测建模等,使读者能够熟练掌握该软件的使用方法。 此外,这本书还重点讲解了如何将统计理论与实际业务问题相结合,通过真实案例分析展示了统计分析在决策支持中的作用。这一部分不仅丰富了理论知识,也增强了读者对数据驱动管理的重要性认识。在这部分内容中,作者详细描述了从数据收集、处理到模型构建的全流程,并提供了具体的操作步骤和技巧,使读者能够独立应用这些方法解决实际问题。书中还强调了对不同类型数据分析方法的理解与运用,如回归分析、假设检验和机器学习等,帮助读者全面掌握现代统计分析的多种手段。 书中不仅注重理论知识的传递,还详细介绍了SAS软件的技术架构和功能模块,使读者能够深入理解其内部运作机制,如何利用这些模块进行高效数据处理与分析。这部分内容特别适合希望深入了解统计学原理并将之应用于具体场景的人士。通过对SAS软件操作的详细讲解,书为读者提供了强有力的实践指导,使他们能够在实际工作中灵活运用这套工具进行数据分析与报告生成。 此外,本书还深入探讨了统计分析在各个领域中的应用,包括市场研究、财务预测和运营管理等。这些实例不仅展示了SAS软件的广泛适用性,还强调了其在提升决策质量和优化业务流程方面的重要作用。在这些章节中,作者通过具体案例与数据分析结果相结合,使复杂的统计概念变得易于理解,并为读者提供了切实可行的解决方案。书中还包含丰富的图表和示例数据,让读者能够直观地掌握各类分析方法的应用过程。 总体而言,这本书不仅是一份关于统计学和SAS软件的技术指南,更是帮助读者提升综合分析能力、增强业务决策水平的重要资源。它通过系统全面、层次分明的内容设计,确保每一位读者都能获得高质量的学习体验,并为他们在各自领域中实现更高效、精准的数据分析目标提供坚实的支持。 这份详细的指南帮助读者深入理解统计分析与SAS软件之间的协同作用,为未来的数据工作奠定了扎实的基础。书的内容丰富,结构清晰,使其成为一本适合不同专业背景读者的必备参考资料。无论是初学者还是经验丰富的分析师,都能从中获得有价值的见解与实践建议。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的深度和广度达到了一个非常难以平衡的境界,它成功地在“入门友好”和“专业深入”之间找到了一个黄金分割点。对于刚刚接触统计学的新手来说,它提供的基础框架足够清晰可靠,可以稳健起步;而对于那些已经具备一定基础,想要进一步提升到高级建模和多元分析层次的研究人员而言,它后续章节对复杂模型(比如广义线性模型或时间序列的初步介绍)的阐述,也展现出了足够的严谨性和前沿性。我试着对比了几本同类书籍,发现很多书要么过于偏重理论推导而忽略应用,要么就是应用性强但理论根基不牢,而这本却像是一个全面的武学宝典,既有内功心法的精妙讲解,也有招式套路的详尽演示,真正做到了覆盖从“小白”到“进阶者”的完整学习曲线,体现了作者深厚的教学功力与对学科脉络的精准把握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例选取和实践指导部分,可以说是远超我的预期。我原以为这会是一本偏重理论推导的著作,但实际上,它在每一个理论章节的末尾,都穿插了大量来自于不同学科领域的真实数据分析案例。这些案例覆盖了市场调研、金融风险控制、生物医学实验设计等多个维度,显示出作者广博的知识背景。更难能可贵的是,作者在解析这些案例时,不仅仅是展示了最终的结果,而是细致入微地剖析了数据预处理的每一个环节、模型选择的考量过程,以及结果解释时可能出现的陷阱。这种对实战细节的关注,使我感觉自己不是在读一本静态的教材,而是在一位经验丰富的数据科学家身旁进行一对一的辅导,学到的经验远比书本上的公式来得更扎实、更具有迁移性。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中,我感觉作者的文字功底深厚且富有洞察力,他的表达方式绝非那种刻板的学术腔调,而是充满了对统计思想精髓的深刻理解与热情。很多教材在解释“中心极限定理”这类核心概念时,往往陷入公式的泥潭,而这本书却能用极其精炼且富有画面感的语言将其阐释得通透彻骨。他似乎总能找到那个“对的味道”来描绘抽象的概念,让人在阅读时会不自觉地发出“原来如此!”的感叹。这种行文风格的魅力在于,它不仅教会了你“如何计算”,更重要的是,它让你理解了“为什么这么算”以及“在什么情境下应该这么做”。对于追求学术深度,渴望真正掌握统计学思维的读者来说,这种富有灵魂的文字引导是比任何工具书都宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量简直是艺术品级别的,封面设计沉稳大气,内页纸张选用上乘的哑光铜版纸,触感温润舒适,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局疏密有致,关键的公式和图表都经过精心设计,重点突出,让人一目了然。尤其是那些复杂的统计模型,作者在呈现时似乎花了很多心思去优化视觉体验,完全没有一般技术书籍那种枯燥和压抑感。拿到手里就有一种爱不释手的感觉,光是翻阅过程本身就是一种享受,这绝对是能摆在书架上作为收藏品的佳作。我甚至会特意挑选一个光线柔和的下午,泡上一杯茶,细细品味这本“有质感”的书。这种对细节的极致追求,让我对书中所蕴含的知识体系产生了更强烈的信任感,仿佛作者在每一个印刷细节中都倾注了对精确性的不妥协。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得简直是教科书级别的典范,它不是简单地堆砌知识点,而是构建了一个完整、流畅的学习认知路径。从最基础的概率论和描述性统计的坚实地基开始,作者非常巧妙地引导读者逐步深入到推断统计的核心区域,每一步的过渡都像是精心编排的乐章,高潮迭起却又衔接自然。我个人尤其欣赏它在复杂概念引入时所采用的“先直觉,后严谨”的教学方法。比如,在介绍假设检验时,开头并没有直接抛出繁复的公式,而是先用一个贴近现实生活的生动案例让读者建立起对“犯错的风险”的直观理解,然后再循序渐进地引入P值和置信区间的数学定义。这种“寓教于乐”的叙事方式,极大地降低了初学者的学习门槛,让人感觉统计学并非高不可攀的象牙塔,而是触手可及的实用工具。

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