深入解析SAS 數據處理、分析優(yōu)化與商業(yè)應用

第一篇　SAS編程和數據處理
第1章　Base SAS基礎  2
1.1　SAS系統(tǒng)簡介  2
1.2　啟動SAS軟件  4
1.2.1　SAS窗口環(huán)境模式  4
1.2.2　非交互模式  5
1.2.3　批處理模式  6
1.2.4　交互式行模式  7
1.2.5　配置文件和AUTOEXEC文件  7
1.3　SAS窗口環(huán)境  8
1.3.1　SAS資源管理器  10
1.3.2　程序編輯器  10
1.3.3　日志  10
1.3.4　結果  11
1.3.5　輸出  11
1.4　SAS文件和邏輯庫  11
1.5　一個簡單的SAS程序  13
1.6　SAS Studio  17
1.7　本章小結  18
第2章　讀取外部數據到SAS數據集  19
2.1　SAS編程基本概念  20
2.1.1　SAS邏輯庫  20
2.1.2　SAS數據集  23
2.1.3　SAS邏輯庫和數據集管理  31
2.1.4　SAS系統(tǒng)選項  33
2.1.5　SAS程序結構  37
2.2　通過DATA步讀取數據  38
2.2.1　DATA步處理  38
2.2.2　讀取外部文本文件中的數據（初級）  42
2.2.3　讀取外部文本文件中的數據（高級）  52
2.3　通過IMPORT過程讀取外部文件數據  62
2.4　訪問關系型數據庫系統(tǒng)中的數據  65
2.5　SAS程序錯誤及處理  68
2.5.1　良好的SAS編程風格  68
2.5.2　常見錯誤及處理  69
2.6　本章小結  73
第3章　對單個數據集的處理  74
3.1　選取部分變量  74
3.2　操作數據集的觀測  78
3.2.1　SAS表達式  78
3.2.2　選取部分觀測  84
3.2.3　操作所選取的觀測  88
3.2.4　分組與排序  92
3.3　創(chuàng)建新變量  96
3.3.1　數據集選項RENAME=和RENAME語句  96
3.3.2　賦值語句創(chuàng)建新變量  97
3.3.3　對多個觀測求和  99
3.4　循環(huán)和數組  103
3.4.1　循環(huán)  103
3.4.2　SAS數組  106
3.5　SAS常用函數  109
3.5.1　函數語法  109
3.5.2　數值函數  110
3.5.3　字符操作函數  110
3.5.4　數值與字符轉換函數  113
3.5.5　與日期時間相關的函數  115
3.6　將數據集寫出到外部文件  116
3.7　本章小結  119
第4章　對多個數據集的處理  120
4.1　數據集的縱向串接  120
4.1.1　使用SET語句實現縱向串接  120
4.1.2　使用APPEND過程實現縱向串接  127
4.1.3　SET語句與APPEND過程的比較  129
4.2　數據集的橫向合并  130
4.2.1　不使用BY語句實現橫向合并  130
4.2.2　使用BY語句實現橫向合并  133
4.2.3　使用數據集選項IN=操作觀測  140
4.3　數據集的更新  141
4.4　數據集的更改  143
4.4.1　單個數據集的更改  143
4.4.2　兩個數據集的更改  145
4.5　數據集處理的一點補充  146
4.5.1　使用數據集選項END=  146
4.5.2　使用自動變量FIRST.與LAST.  148
4.5.3　使用SET語句中的選項POINT= 和NOBS=  149
4.5.4　使用多個SET語句  150
4.5.5　使用HASH對象處理多個數據集  151
4.6　本章小結  156
第5章　數據匯總與展現  157
5.1　通過PRINT過程制作報表  157
5.1.1　制作簡單報表  157
5.1.2　制作增強型報表  161
5.1.3　改進報表顯示  163
5.2　通過TABULATE過程制作匯總報表  168
5.2.1　制作基本匯總報表  168
5.2.2　制作高級匯總報表  172
5.2.3　改進報表顯示  175
5.3　通過GPLOT過程制作圖形  180
5.3.1　制作散點圖  180
5.3.2　制作連線圖  184
5.3.3　制作多幅圖形  188
5.3.4　制作氣泡圖  195
5.4　通過GCHART過程制作圖形  196
5.4.1　制作柱狀圖  196
5.4.2　制作分組柱狀圖  203
5.4.3　制作餅圖  206
5.5　ODS輸出傳送系統(tǒng)  210
5.5.1　選擇或剔除輸出對象  211
5.5.2　創(chuàng)建多種格式輸出文件  216
5.6　本章小結  223
第6章　SAS SQL語言  224
6.1　SQL語言概述  224
6.2　使用SQL檢索數據  225
6.2.1　SQL的基本結構  225
6.2.2　使用SQL對列進行操作  226
6.2.3　使用SQL對行進行操作  227
6.2.4　使用SQL對報表加工與生成數據集  232
6.2.5　子查詢  233
6.3　使用SQL對表進行橫向合并  234
6.3.1　使用SQL對表進行內連接  234
6.3.2　使用SQL對表進行外連接  236
6.4　使用SQL對表進行縱向合并  237
6.4.1　使用關鍵字EXCEPT對表進行縱向合并  238
6.4.2　使用關鍵字INTERSECT對表進行縱向合并  240
6.4.3　使用關鍵字UNION對表進行縱向合并  241
6.4.4　使用關鍵字OUTER UNION對表進行縱向合并  243
6.5　使用SQL管理表  245
6.5.1　使用SQL復制、創(chuàng)建與刪除表  245
6.5.2　使用SQL插入行  247
6.5.3　使用SQL刪除部分行  248
6.5.4　使用SQL修改表的列  249
6.5.5　使用SQL更新列的值  250
6.6　本章小結  252
第7章　SAS宏語言  253
7.1　SAS宏語言概述  253
7.2　宏變量  254
7.2.1　宏變量的定義  254
7.2.2　宏變量的調用  255
7.2.3　宏變量的查看  257
7.2.4　宏變量的分類  258
7.2.5　宏變量的刪除  259
7.3　宏函數  259
7.3.1　在宏語言中調用SAS函數  259
7.3.2　用宏函數處理算術與邏輯表達式  260
7.3.3　常見的處理文本的宏函數  261
7.4　宏  263
7.4.1　宏的定義與調用  263
7.4.2　宏的存儲  264
7.4.3　宏的參數  266
7.4.4　宏與宏變量  269
7.5　宏語言與其他SAS語言  272
7.5.1　宏語言的編譯過程  272
7.5.2　宏語言與DATA步  274
7.5.3　宏語言與SQL語言  277
7.6　宏編程  278
7.6.1　條件語句  278
7.6.2　循環(huán)語句  280
7.7　本章小結  283
第8章　開發(fā)多語言支持的SAS程序  284
8.1　多語言支持的基本概念  284
8.1.1　語言/區(qū)域  285
8.1.2　字符集和編碼  285
8.2　NLS相關的SAS選項  288
8.2.1　語言/區(qū)域選項LOCALE=  288
8.2.2　編碼選項ENCODING=  290
8.2.3　時區(qū)選項TIMEZONE=  295
8.2.4　語言切換選項  296
8.3　NL格式和NL輸入格式  297
8.4　字符串和字符處理函數  302
8.5　文本字符串外部化  303
8.6　本章小結  309
第二篇　SAS統(tǒng)計分析和時間序列預測
第9章　描述性統(tǒng)計分析  312
9.1　基本概念  313
9.1.1　總體、個體和樣本  313
9.1.2　簡單隨機抽樣  313
9.1.3　連續(xù)變量和分類變量  313
9.1.4　參數、統(tǒng)計量和自由度  314
9.1.5　隨機變量及概率分布  314
9.2　描述性統(tǒng)計量  318
9.2.1　描述數據集中趨勢  319
9.2.2　描述數據離散程度  320
9.2.3　描述數據分布形態(tài)  322
9.3　MEANS過程的補充  334
9.3.1　統(tǒng)計量列表  334
9.3.2　選項WEIGHT=和WEIGHT語句  335
9.3.3　輸出SAS數據集  336
9.3.4　WAYS語句和TYPES語句  338
9.4　本章小結  340
第10章　參數估計與假設檢驗  341
10.1　參數估計  341
10.1.1　點估計  341
10.1.2　區(qū)間估計  343
10.2　假設檢驗  346
10.2.1　基本原理  346
10.2.2　T分布與T檢驗  348
10.2.3　TTEST過程  350
10.2.4　單樣本均值T檢驗  352
10.2.5　獨立雙樣本均值T檢驗  354
10.2.6　配對樣本均值T檢驗  360
10.3　非參數假設檢驗  362
10.4　分布擬合假設檢驗  365
10.5　本章小結  368
第11章　方差分析  370
11.1　方差分析的基本原理  370
11.1.1　方差分析的模型  370
11.1.2　方差分析的基本思想  371
11.1.3　方差分析的假設  373
11.2　單因素試驗的方差分析  374
11.2.1　TTEST過程、ANOVA過程與GLM過程的區(qū)別  374
11.2.2　使用ANOVA過程進行方差分析  374
11.2.3　使用GLM過程進行方差分析  376
11.3　顯著因素下的水平間差異檢驗  379
11.3.1　LSMEANS語句與MEANS語句的區(qū)別  379
11.3.2　利用LSMEANS語句進行水平差異分析  380
11.4　雙因素試驗的方差分析  382
11.4.1　雙因素試驗概述  382
11.4.2　利用GLM過程對不均衡數據進行方差分析  383
11.4.3　有交互作用因素的方差分析  385
11.5　本章小結  386
第12章　主成分分析與因子分析  387
12.1　主成分分析概述  387
12.1.1　主成分分析的基本思想  387
12.1.2　主成分的定義、計算與確定  389
12.1.3　主成分分析難點探討  390
12.2　使用SAS實現主成分分析  392
12.2.1　FACTOR過程與PRINCOMP過程的比較  392
12.2.2　使用PRINCOMP過程進行主成分分析  392
12.2.3　使用FACTOR過程進行主成分分析  396
12.3　因子分析概述  399
12.3.1　公共因子與特殊因子  399
12.3.2　因子分析的計算過程  400
12.3.3　因子分析與主成分分析比較  401
12.4　使用SAS實現因子分析  402
12.5　本章小結  407
第13章　聚類分析  408
13.1　聚類分析的概述  408
13.1.1　聚類分析方法介紹與比較  408
13.1.2　相似性的度量  409
13.2　劃分法與層次法  412
13.2.1　使用過程FASTCLUS實現K均值聚類法  412
13.2.2　使用過程CLUSTER實現層次法  416
13.3　本章小結  422
第14章　判別分析  423
14.1　判別分析概述  423
14.1.1　判別分析的基本概念及應用  423
14.1.2　判別分析的假設條件  424
14.1.3　判別分析常見的方法  424
14.2　判別分析在SAS中的實現  426
14.2.1　使用過程DISCRIM實現一般判別分析  427
14.2.2　使用過程CANDISC實現典型判別分析  432
14.2.3　 使用過程STEPDISC實現逐步判別分析  436
14.3　本章小結  440
第15章　回歸分析  441
15.1　變量關系探索  442
15.1.1　皮爾遜相關系數  442
15.1.2　相關性檢驗  444
15.1.3　CORR過程  444
15.2　線性回歸  448
15.2.1　基本原理  449
15.2.2　假設檢驗  451
15.2.3　模型擬合  453
15.2.4　模型選擇  457
15.2.5　模型預測  464
15.3　自變量間的共線性診斷  466
15.4　本章小結  468
第16章　LOGISTIC回歸分析  470
16.1　基本原理  470
16.1.1　線性概率模型  470
16.1.2　LOGISTIC回歸模型  471
16.1.3　LOGISTIC回歸模型的估計  473
16.1.4　LOGISTIC回歸模型的假設條件  474
16.2　運用LOGISTIC過程擬合模型  475
16.2.1　基本語法  475
16.2.2　假設檢驗  477
16.2.3　參數估計和解釋  478
16.2.4　模型評價  480
16.3　LOGISTIC過程的其他語句  482
16.3.1　CLASS語句  482
16.3.2　ODDSRATIO語句  483
16.3.3　UNITS語句  484
16.4　建立模型  491
16.4.1　自變量與Logit值的關系  491
16.4.2　自變量的互動作用  494
16.4.3　模型選擇  494
16.5　本章小結  500
第17章　時間序列分析  501
17.1　時間序列基本概念  501
17.1.1　了解時間序列  501
17.1.2　時間序列的數字特征  503
17.1.3　常見平穩(wěn)和非平穩(wěn)模型  506
17.1.4　SAS時間序列分析軟件簡介  511
17.2　平穩(wěn)時間序列分析  511
17.2.1　數據準備  512
17.2.2　平穩(wěn)性和白噪聲檢驗  516
17.2.3　模型識別  521
17.2.4　參數估計和診斷檢驗  532
17.2.5　預測  537
17.3　趨勢時間序列分析  546
17.3.1　確定性時間趨勢  546
17.3.2　隨機時間趨勢  550
17.3.3　運用ARIMA過程建立趨勢模型  554
17.3.4　異常點檢測  564
17.3.5　運用其他過程建立趨勢模型  565
17.4　季節(jié)時間序列模型  574
17.4.1　確定性季節(jié)因素  574
17.4.2　隨機季節(jié)模型  578
17.4.3　季節(jié)性診斷  579
17.5　本章小結  585
第18章　SAS數據挖掘的一般流程  586
18.1　SAS數據挖掘概述  586
18.2　確定業(yè)務問題和數據準備  587
18.2.1　確定業(yè)務問題  587
18.2.2　數據準備  588
18.3　數據抽樣、探索與加工  590
18.3.1　數據抽樣  590
18.3.2　數據探索  591
18.3.3　數據加工  601
18.4　數據建模  605
18.4.1　模型的建立  605
18.4.2　模型的評估  609
18.4.3　模型的實施  614
18.5　本章小結  615
第三篇　SAS優(yōu)化建模
第19章　運籌學概述  618
19.1　運籌學發(fā)展簡介  618
19.2　優(yōu)化模型的基本概念  621
19.3　優(yōu)化模型的分類  623
19.4　優(yōu)化建模步驟  624
19.5　SAS/OR簡介  627
19.6　一個簡單的OPTMODEL程序  627
19.7　本章小結  631
第20章　線性規(guī)劃  632
20.1　數學模型  632
20.1.1　問題的提出  632
20.1.2　線性規(guī)劃問題  634
20.1.3　圖解法  636
20.2　單純形法  638
20.2.1　線性規(guī)劃問題的標準型  638
20.2.2　單純形法的導出和運用  641
20.2.3　兩階段單純形法  645
20.3　對偶理論和靈敏性分析  649
20.3.1　對偶問題的導出  649
20.3.2　對偶問題的基本性質  650
20.3.3　對偶單純形法  651
20.3.4　對偶問題的經濟解釋  653
20.3.5　靈敏性分析  656
20.4　內點法  657
20.5　本章小結  658
第21章　運用PROC OPTMODEL建立線性規(guī)劃模型  659
21.1　基本概念  659
21.1.1　參數  659
21.1.2　索引和索引集  660
21.1.3　數據類型  660
21.1.4　名稱  661
21.1.5　表達式  661
21.1.6　標識表達式  662
21.1.7　函數表達式  662
21.1.8　索引集的補充  662
21.2　基本結構  664
21.3　建立模型  667
21.3.1　參數的聲明  667
21.3.2　變量的聲明  671
21.3.3　目標函數的聲明  672
21.3.4　約束條件的聲明  672
21.3.5　求解器的調用  673
21.3.6　數據輸出  673
21.4　讀取SAS數據集  678
21.5　創(chuàng)建SAS數據集  686
21.6　本章小結  688
第22章　PROC OPTMODEL程序設計  689
22.1　PROC OPTMODEL中的流程控制方法與集合運算  689
22.1.1　常見的流程控制方法  689
22.1.2　常見的集合運算處理  695
22.2　模型的更新  702
22.2.1　使用預求解器  702
22.2.2　決策變量的增加、固定與限制  704
22.2.3　約束的改變與放松  709
22.3　網絡流模型  712
22.3.1　網絡流模型概述  712
22.3.2　使用OPTMODEL求解網絡流模型  714
22.4　本章小結  717
第23章　整數線性規(guī)劃和混合整數線性規(guī)劃  718
23.1　整數線性規(guī)劃和混合整數線性規(guī)劃概述  718
23.1.1　分支定界法  719
23.1.2　割平面法  722
23.2　使用PROC OPTMODEL求解混合整數線性規(guī)劃  725
23.3　使用0-1變量建模  728
23.3.1　問題的提出  728
23.3.2　數學模型  728
23.3.3　輸入數據  731
23.3.4　PROC OPTMODEL代碼和輸出  733
23.4　本章小結  737
第24章　優(yōu)化建模實例  738
24.1　集裝箱問題  738
24.1.1　問題的提出  738
24.1.2　數學模型  739
24.1.3　輸入數據  740
24.1.4　PROC OPTMODEL代碼和輸出  741
24.1.5　功能與技巧匯總  747
24.2　運輸排程問題  748
24.2.1　問題的提出  748
24.2.2　數學模型  751
24.2.3　輸入數據  755
24.2.4　數據驗證  759
24.2.5　PROC OPTMODEL代碼和輸出  764
24.2.6　功能與技巧匯總  773
24.3　本章小結  773
第四篇　SAS智能平臺架構體系
第25章　SAS智能平臺及行業(yè)解決方案  776
25.1　SAS智能平臺  777
25.1.1　數據層  778
25.1.2　SAS服務器  778
25.1.3　中間層  780
25.1.4　客戶端  780
25.2　SAS商業(yè)智能  781
25.2.1　SAS Office Analytics  781
25.2.2　SAS Enterprise BI Server  784
25.3　SAS數據管理和集成  790
25.3.1　SAS數據集成  791
25.3.2　SAS數據質量管理  792
25.3.3　DataFlux數據管理平臺  792
25.3.4　SAS主數據管理  794
25.4　SAS商業(yè)分析  796
25.4.1　SAS Enterprise Miner  796
25.4.2　SAS Text Miner  798
25.4.3　SAS商業(yè)分析解決方案  799
25.5　SAS高性能分析  801
25.5.1　SAS內存分析  801
25.5.2　SAS In-Database  804
25.5.3　SAS網格計算  804
25.6　本章小結  805
第26章　SAS應用的架構規(guī)劃  806
26.1　SAS應用的架構規(guī)劃  806
26.1.1　SAS應用的架構  806
26.1.2　SAS Grid Manager架構  811
26.1.3　SAS庫內產品架構  812
26.1.4　SAS內存分析產品架構  812
26.1.5　SAS部署在高可用集群中的架構  814
26.2　SAS應用的I/O系統(tǒng)規(guī)劃  815
26.2.1　SAS應用的I/O特性  815
26.2.2　SAS文件系統(tǒng)考慮  816
26.3　本章小結  818
第27章　SAS智能平臺安全管理  819
27.1　身份標識  819
27.1.1　用戶  819
27.1.2　組  822
27.1.3　角色  823
27.2　認證  824
27.2.1　認證機制  824
27.2.2　憑證管理  826
27.2.3　認證到元數據服務器  832
27.2.4　認證到計算服務器  833
27.2.5　認證到數據服務器  833
27.2.6　單點登錄  833
27.3　授權  834
27.3.1　元數據授權  834
27.3.2　訪問元數據文件夾  838
27.3.3　訪問數據  838
27.3.4　訪問SAS對象  839
27.3.5　數據的細粒度控制  842
27.4　加密  843
27.4.1　加密提供方  843
27.4.2　加密ODS PDF文件  844
27.4.3　SAS加密系統(tǒng)選項  844
27.4.4　PWENCODE過程  844
27.5　安全性審計  845
27.5.1　SAS安全性報告宏   845
27.5.2　SAS日志模塊  846
27.5.3　Web應用程序的日志  847
27.5.4　SAS審計性能測量包  848
27.6　本章小結  850
第28章　SAS智能平臺的高可用性  851
28.1　高可用性相關概念  851
28.2　SAS高可用性方法概述  853
28.2.1　高可用集群  853
28.2.2　動態(tài)遷移  854
28.2.3　SAS環(huán)境備份和恢復  854
28.3　SAS元數據服務器  855
28.3.1　元數據服務器集群   856
28.3.2　提高元數據服務器可用性  856
28.3.3　公共組件  857
28.4　SAS計算層  857
28.4.1　SAS計算服務器負載均衡  857
28.4.2　SAS網格計算  858
28.4.3　提高計算層組件可用性  858
28.4.4　作業(yè)運行選項  859
28.5　SAS中間層  860
28.5.1　SAS Web Application Server集群  860
28.5.2　提高中間層組件的可用性  861
28.6　數據層  862
28.7　本章小結  863