SAS統計分析與數據挖掘(附光碟)（簡體書）

《SAS統計分析與數據挖掘》基于SAS 9.2版本編寫，從SAS編程出發，用案例形式介紹SAS數據挖掘在各領域的廣泛應用，全書分為SAS基礎篇、提高篇及應用篇，每章均給出大量分析案例。具體內容為SAS軟件與數據挖掘簡介，SAS編程基礎，圖形與報表制作，描述性分析，假設檢驗，回歸分析，方差分析與因子分析，相關分析與對應分析，判別分析，聚類分析，生存分析，時間序列分析，以及SAS在具體數據挖掘項目中的應用等。
《SAS統計分析與數據挖掘》最大特點是拋棄了其他同類書籍中只說理論、缺少案例分析的弊病，全書給出大量數據挖掘分析案例，為讀者展示SAS在數據整合、數據挖掘、商業智能、金融數據分析、金融風險管理等項目中的強大應用技術。
配套光盤中有實例的操作視頻以及相關源程序文件。

《SAS統計分析與數據挖掘》適合高等院校、科研單位的統計、信息等相關專業的本科生、研究生、科技人員和企事業單位計算機工作者，以及數據分析、商業咨詢、金融工程、商業智能工作者。

SAS是當今國際最著名的數據分析軟件。本書從SAS編程出發，用案例的形式介紹SAS數據分析在各個領域的廣泛應用。
本書是在結合作者多年的使用經驗和工作經驗的基礎上編寫的，在編寫過程中，突出了以下特點：
（1）直觀易懂性。全書以圖解實例的形式介紹基礎知識和實例操作，所有的知識塊和案例分析都盡可能詳細，直觀易懂，使讀者能夠在最短的時間內獲取最多的知識。
（2）先進性。以最新的SAS 9.2版為藍本進行講解，廣泛吸收國內外優秀教材的成果進行內容設計，在系統介紹基本理論和基本方法的同時，注意介紹新的成熟內容，以及統計學在實際問題中的應用。
（3）實用性。全書采用了基礎知識介紹和實例操作相結合的方法，互相補充，本書的實例大多來源于經濟生活之中，使讀者在學完本書後能夠快速地將知識應用于實踐。
（4）結構清晰，講解詳盡。全書采用基礎知識－程序實現－綜合實例分析的講解方法，循序漸進地提高讀者的SAS編程知識，而且每個知識點和實例都做了盡可能詳細的講解，使讀者學習起來輕松自如。
（5）配有全部的案例數據、程序與多媒體示范。本書的配套光盤中提供了所有實例的數據、SAS程序、視頻操作 ，讀者可以在觀看錄像中增強對知識點的理解。
本書共分為21章，依次介紹了SAS 9.2的基本編程知識、基本統計分析、高級統計分析、SAS數據挖掘、SAS在金融中的應用，以及各章節中的案例分析等內容。
第1章　數據挖掘概述。介紹數據挖掘的涵義，為什么要進行數據挖掘，數據挖掘的用途、過程等，最後介紹SAS軟件系統在數據挖掘中的地位。
第2章　SAS模塊概述。詳細介紹SAS軟件系統和SAS各個常用的模塊。
第3章　SAS程序設計基礎。詳細介紹SAS編程中的各個步驟，包括SAS安裝過程，SAS數據步和過程步，程序調試及SAS函數，掌握SAS編程基礎。
第4章　數據預處理。內容包括數據輸入、數據整理、數據步變量控制、數據修改與選擇，最後介紹SAS與SPSS軟件之間的數據轉換。
第5章　數據匯總與報表制作。介紹最基本的數據報表生成過程，PROC PRINT和PROC TABULATE過程。
第6章　SAS繪圖。統計圖是統計描述的重要工具，本章介紹SAS繪制圖形的GPLOT、GCHART、G3D過程。
第7章　數據描述。介紹利用統計圖、統計量和數據分布進行數據描述的過程。
第8章　描述性統計分析。敘述描述性統計分析中的平均數、中位數、眾數等度量集中趨勢，用極差、標準差、變異系數等度量。
第9章　ANALYST模塊。主要介紹利用ANALYST模塊進行數據管理。
第10章　參數估計和假設檢驗。介紹對于定量資料的統計描述和簡單推斷，主要有UNIV- ARIATE、MEANS、TTEST過程。
第11章　方差分析與協方差分析。介紹方差分析與協方差分析的基本原理及其SAS過程。
第12章　回歸分析。介紹線性回歸、REG過程、多項式回歸、逐步回歸LOGISTIC過程及非線性回歸。
第13章　主成分分析與因子分析。介紹主成分分析與因子分析的原理、數學模型及SAS過程，然後應用于案例分析。
第14章　相關分析和對應分析。介紹相關分析和對應分析的原理、數學模型及案例分析。
第15章　判別分析。介紹判別分析的最大似然法、Fisher判別分析法、Bayes判別分析法、逐步判別分析法等，并應用于案例分析。
第16章　聚類分析。介紹聚類分析的基本原理，以及CLUSTER、FASTCLUS、VARCLUS、TREE過程。
第17章　生存分析。介紹SAS對生存分析的應用，并進行研究探討。
第18章　時間序列分析。介紹時間序列的數學模型，SAS的ARIMA過程及案例分析。
第19章　SAS數據挖掘應用。主要介紹SAS數據挖掘方法論--SEMMA，SAS的企業數據挖掘套件SAS/EM及其案例分析。
第20章　SAS在數據預測中的應用。介紹利用SAS軟件系統對有關數據預測的一些案例進行分析研究，為讀者展示數據預測的相關技術和方法。
第21章　SAS在金融數據分析中的應用。介紹利用SAS軟件對部分金融學中數學模型進行分析求解，展示SAS軟件在金融數據挖掘中的應用。
本書主要由尚濤完成，香港中文大學謝龍漢博士提供技術支持和指導，并對本書進行了校對和完善。參加本書編寫和光盤開發的還有林偉、魏艷光、林木議、王悅陽、林偉潔、林樹財、鄭曉、吳苗、李翔、莫衍、朱小遠、唐培培、耿煜、鄧奕、張桂東、魯力、劉文超、劉新東等，同時也非常感謝騰龍工作室其他成員的幫助和支持。
編著者

第1章　數據挖掘概述
1.1　數據挖掘簡介
1.1.1　數據挖掘的含義
1.1.2　數據挖掘的起源
1.1.3　統計學與數據挖掘
1.1.4　數據挖掘相關的一些問題
1.2　數據挖掘用途
1.3　數據挖掘過程
1.3.1　數據挖掘用戶
1.3.2　數據挖掘工具
1.3.3　數據挖掘步驟
1.4　SAS--數據挖掘領域的領導者
1.5　SAS在各種商業解決方案中的應用
1.5.1　SAS數據挖掘技術的實現
1.5.2　SAS在商業領域中的應用

第2章　SAS模塊概述
2.1　SAS簡介
2.1.1　SAS的設計思想
2.1.2　SAS的功能
2.1.3　SAS的特點
2.2　SAS軟件安裝、啟動與退出
2.2.1　SAS軟件的安裝
2.2.2　SAS軟件的啟動
2.2.3　SAS軟件的退出
2.3　SAS界面
2.3.1　Explorer窗口
2.3.2　Editor窗口
2.3.3　Results窗口
2.3.4　Log窗口
2.3.5　Output窗口
2.4　SAS模塊介紹
2.4.1　SAS/BASE模塊
2.4.2　SAS/ANALYSIS模塊
2.4.3　SAS/ASSIST模塊
2.4.4　SAS/INSIGHT模塊
2.4.5　SAS/EM模塊

第3章　SAS程序設計基礎
3.1　SAS編程基礎
3.1.1　SAS語言基礎
3.1.2　SAS語言構成
3.1.3　SAS結構化編程語句
3.1.4　SAS程序編寫規則
3.2　SAS程序的數據步
3.2.1　DATA語句
3.2.2　INPUT語句
3.2.3　CARDS與CARDS4語句
3.2.4　INFILE語句
3.2.5　SET語句
3.2.6　MERGE語句
3.3　SAS數據步循環與轉移控制
3.3.1　IF語句
3.3.2　SELECT語句
3.3.3　DO語句
3.3.4　GO TO語句
3.3.5　RETURN語句
3.3.6　CONTINUE語句與LEAVE語句 59
3.3.7　如何跳出選擇結構和循環體
3.4　SAS程序的過程步
3.4.1　SAS過程步用法
3.4.2　VAR與MODLE語句
3.4.3　ID與WHERE語句
3.4.4　BY與CLASS語句
3.4.5　OUTPUT語句
3.4.6　FERQ與WEIGHT語句
3.4.7　LABEL與FORMAT語句
3.5　SAS函數
3.5.1　數學函數
3.5.2　數組函數
3.5.3　日期時間函數
3.5.4　概率分布函數
3.5.5　分位數函數
3.5.6　樣本統計函數
3.5.7　隨機函數

第4章　數據預處理
4.1　數據輸入
4.1.1　原始數據的讀取
4.1.2　數據導入
4.2　數據整理
4.2.1　數據集選項
4.2.2　整理數據集
4.2.3　缺失值處理
4.2.4　UPDATE語句更新數據集
4.2.5　數據清洗
4.3　數據步變量控制
4.3.1　ARRAY語句
4.3.2　INFORMAT語句與FORMAT語句
4.3.3　LABEL語句
4.3.4　ATTRIB語句
4.3.5　DROP語句與KEEP語句
4.3.6　RENAME語句與RETAIN語句
4.4　數據修改與選擇
4.4.1　賦值語句
4.4.2　累加語句
4.4.3　DELETE語句與LOSTCARD語句
4.4.4　STOP語句與ABORT語句
4.4.5　WHERE語句
4.4.6　REMOVE語句與REPLACE語句
4.4.7　MISSING語句

第5章　數據匯總與報表制作
5.1　使用過程PRINT制作報表
5.1.1　基本用法
實例5-1　PROC PRINT操作實例
5.1.2　使用中文列標題
實例5-2　修改標題實例
5.1.3　標題和腳注
實例5-3　修改標題實例
5.1.4　用BY語句分組處理
5.2　使用過程TABULATE制作匯總報表
實例5-4　匯總報表實例
實例5-5　繪制統計量表格

第6章　SAS繪圖
6.1　GPLOT過程
實例6-1　GPLOT過程繪制圖形編程操作
6.2　GCHART過程
實例6-2　GCHART過程繪制條形圖
實例6-3　GCHART過程繪制GDP數據的BLOCK圖形
6.3　G3D過程
實例6-4　繪制二維正態分布曲面圖形
實例6-5　繪制函數的三維圖形

第7章　數據描述
7.1　統計圖
7.1.1　直方圖
實例7-1　GCHART過程繪制直方圖
7.1.2　條形圖
實例7-2　GCHART過程繪制條形圖
7.1.3　散點圖
實例7-3　GPLOT過程繪制散點圖
7.1.4　餅圖
實例7-4　GCHART過程繪制餅圖
7.1.5　盒形圖
實例7-5　BOXPLOT過程繪制盒形圖
7.1.6　莖葉圖
實例7-6　UNIVARIATE過程繪制莖葉圖
7.1.7　時間序列圖
實例7-7　TIMEPLOT過程繪制時間序列圖
7.2　統計量
7.2.1　集中趨勢
實例7-8　利用MEAN函數求平均數
7.2.2　離散程度
實例7-9　利用函數VAR和STD求方差和標準差
7.2.3　分布狀態
實例7-10　利用SKEWNESS 和KURTOSIS函數求偏度和峰度
7.3　數據分布
實例7-11　SAS中的部分概率分布函數的應用

第8章　描述性統計分析
8.1　SAS編程進行統計分析
8.1.1　基本概念
8.1.2　FREQ過程
實例8-1　頻數表的生成實例
實例8-2　繪制實驗數據表格
8.1.3　MEANS過程
實例8-3　求平均增長率
實例8-4　利用MEANS過程求各種統計量
8.1.4　UNIVARIATE過程
實例8-5　利用UNIVARIATE過程求各種統計量
實例8-6　求樣本的極差、上四分位和下四分位數
8.1.5　TABULATE過程
實例8-7　制作數據表格
8.2　其他描述性統計過程
8.2.1　產生描述性統計值的輸出文件：PROC SUMMARY
實例8-8　SUMMARY語句實例
8.2.2　統計值的圖形表示：PROC CHART
實例8-9　繪制數據分布圖形
實例8-10　利用CHART過程的VBAR及HBAR命令繪制條形圖
8.2.3　一般制圖：PROC PLOT
實例8-11　PLOT過程繪制圖形

第9章　ANALYST模塊
9.1　ANALYST模塊概述
9.1.1　ANALYST模塊簡介
9.1.2　ANALYST菜單介紹
9.2　數據集的窗口操作
9.2.1　數據集輸入
9.2.2　數據表修改
9.2.3　數據保存
9.3　繪制統計圖
9.3.1　條形圖
9.3.2　餅圖
9.3.3　散點圖
9.4　統計分析

第10章　參數估計與假設檢驗
10.1　參數估計和假設檢驗概述
10.1.1　參數估計
10.1.2　假設檢驗
10.2　假設檢驗的SAS過程
10.2.1　UNIVARIATE過程
10.2.2　MEANS過程
10.2.3　TTEST過程
10.3　不同類型的均值和方差的檢驗
10.3.1　單變量均值t檢驗
實例10-1　TTEST過程的實例數據分析
實例10-2　總體均值檢驗
10.3.2　樣本均數與總體均數差異的t檢驗
實例10-3　均值的顯著性差別檢驗
10.3.3　配對資料的t檢驗
實例10-4　乳酸飲料實驗數據的配對t檢驗
實例10-5　均值有無差異的檢驗
10.3.4　兩樣本均數比較的t檢驗
實例10-6　均數差別的顯著性檢驗
實例10-7　數據比例的顯著性檢驗
10.4　正態性檢驗
實例10-8　樣本數據的正態性檢驗實例1
實例10-9　樣本數據的正態性檢驗實例2

第11章　方差分析與協方差分析
11.1　方差分析的基本原理
11.1.1　自由度與平方和分解
11.1.2　F檢驗
11.2　單因素方差分析
11.2.1　單因素方差分析步驟
11.2.2　判斷與結論
11.2.3　ANOVA過程
實例11-1　分析飼料營養效果是否有明顯差異
實例11-2　分析不同實驗室試制的紙張光滑度有無差異
實例11-3　研究6種棉花種子包衣劑對棉花生長的影響
11.3　雙因素方差分析
11.3.1　只考慮主效應的多因素方差分析
11.3.2　存在交互效應的多因素方差分析
實例11-4　某藥物對某癌細胞株增殖影響的研究
11.4　協方差分析
實例11-5　分析三種飼料的營養價值之間有無顯著性差別

第12章　回歸分析
12.1　線性回歸
12.1.1　線性回歸模型
12.1.2　回歸方程的顯著性檢驗
12.1.3　預測問題
12.2　REG過程
實例12-1　分析我國內地可支配收入和消費性支出之間的關系
實例12-2　利用多元線性回歸分析學生肺活量及有關變量的關系
12.3　多項式回歸
12.3.1　曲線回歸的基本原理
12.3.2　RSREG過程
實例12-3　確定最佳經濟用肥量的多項式回歸模型
12.4　逐步回歸
實例12-4　人體血糖、胰島素及生長素的多元線性回歸關系
12.5　LOGISTIC回歸
12.5.1　邏輯回歸模型概述
12.5.2　LOGISTIC過程
實例12-5　對照研究單因素兩暴露水平及多暴露水平資料的統計分析
12.6　非線性回歸
12.6.1　非線性回歸分析的基本原理
12.6.2　NLIN過程
實例12-6　酵母種群增長的擬合生長模型
實例12-7　最佳生長模型的LOGISTIC擬合

第13章　主成分分析與因子分析
13.1　主成分分析
13.1.1　主成分分析的數學原理
13.1.2　用PRINCOMP過程進行主成分分析
實例13-1　我國2006年經濟發展情況的主成分分析
13.2　因子分析
13.2.1　因子分析的基本原理
13.2.2　因子分析的基本步驟和過程
13.2.3　利用FACTOR過程進行因子分析
實例13-2　中國房地產經濟區的研究分析
13.3　主成分分析和因子分析的區別

第14章　相關分析和對應分析
14.1　相關分析
14.1.1　相關關系
14.1.2　相關圖形和相關系數
14.1.3　簡單相關分析的CORR過程
實例14-1　簡單相關系數的計算
14.2　典型相關分析
14.2.1　典型相關分析的基本原理
14.2.2　典型相關分析的CANCORR過程
實例14-2　城市競爭力與基礎設施的典型相關分析
實例14-3　城鎮居民收入和支出的典型相關分析
14.3　對應分析
14.3.1　對應分析的基本原理
14.3.2　對應分析的CORRESP過程
實例14-4　對應分析在市場細分中的應用

第15章　判別分析
15.1　判別分析的基本原理
15.1.1　判別分析的含義
15.1.2　判別分析的數學模型與判別方法
15.2　判別分析的SAS過程
15.2.1　DISCRIM過程
15.2.2　CANDISC過程
15.2.3　STEPDISC過程
15.3　綜合實例
實例15-1　國內各省市農民家庭收支情況的研究
實例15-2　基于判別分析法的上市公司財務分析研究

第16章　聚類分析
16.1　聚類分析的基本原理
16.1.1　聚類的數學原理
16.1.2　SAS中的聚類過程
16.2　聚類分析的步驟和過程
16.2.1　CLUSTER過程（系統聚類過程）
實例16-1　中國城鎮居民消費結構的聚類分析
16.2.2　FASTCLUS過程（快速聚類過程）
實例16-2　聚類分析在客戶定位中的應用研究
16.2.3　VARCLUS過程（變量聚類過程）
實例16-3　變量聚類在多指標系統評價中的應用
16.2.4　TREE過程（畫樹狀圖過程）
實例16-4　對全球各國信息設施的發展情況進行聚類分析研究

第17章　生存分析
17.1　生存分析基本概述
17.1.1　生存分析的基本概念
17.1.2　生存資料的特點
17.1.3　生存分析方法
17.2　生存分析的LIFETEST過程
實例17-1　生存分析在醫學課題研究中的應用
17.3　COX模型回歸分析
17.3.1　COX回歸模型
17.3.2　PHREG過程
實例17-2　COX模型的分析應用

第18章　時間序列分析
18.1　時間序列概述
18.1.1　時間序列的組成部分
18.1.2　時間序列的數學模型
18.1.3　時間序列的因素分析
18.1.4　隨機時間序列分析
18.1.5　時間序列的分析步驟
18.2　SAS的ARIMA過程
18.3　綜合實例
實例18-1　化工生產數據的時間序列分析
實例18-2　國內金融及保險業每人每月平均薪資趨勢分析
實例18-3　運用ARIMA過程對上證指數日線數據進行擬合分析

第19章　SAS數據挖掘應用
19.1　SAS數據挖掘
19.2　SAS數據挖掘方法論--SEMMA
19.2.1　數據取樣
19.2.2　數據探索
19.2.3　問題明確化、數據調整和技術選擇
19.2.4　模型研發
19.2.5　模型評估
19.3　數據挖掘套件SAS/EM
實例19-1　SAS/EM聚類分析
實例19-2　購物籃問題分析

第20章　SAS在數據預測中的應用
20.1　數據預測簡介
20.1.1　數據預測
20.1.2　SAS中的預測分析模塊
20.2　數據預測案例分析
實例20-1　國民生產總值的預測
實例20-2　SAS/Time Series Forecasting System模塊應用

第21章　SAS在金融數據分析中的應用
21.1　現金流貼現分析
實例21-1　現金流貼現的計算
實例21-2　企業現金流的貼現計算
實例21-3　利用金融函數compound計算復利率
21.2　股票分類
實例21-4　利用CLUSTER過程對股票進行聚類分析
21.3　資本資產定價模型（CAPM模型）
實例21-5　CAPM模型實例研究
21.4　B-S模型期權定價
實例21-6　B-S期權定價的SAS程序實現