深入解析SAS 數(shù)據(jù)處理、分析優(yōu)化與商業(yè)應(yīng)用

第一篇　SAS編程和數(shù)據(jù)處理
第1章　Base SAS基礎(chǔ)  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(jié)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(jié)  18
第2章　讀取外部數(shù)據(jù)到SAS數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集  23
2.1.3　SAS邏輯庫和數(shù)據(jù)集管理  31
2.1.4　SAS系統(tǒng)選項  33
2.1.5　SAS程序結(jié)構(gòu)  37
2.2　通過DATA步讀取數(shù)據(jù)  38
2.2.1　DATA步處理  38
2.2.2　讀取外部文本文件中的數(shù)據(jù)（初級）  42
2.2.3　讀取外部文本文件中的數(shù)據(jù)（高級）  52
2.3　通過IMPORT過程讀取外部文件數(shù)據(jù)  62
2.4　訪問關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)  65
2.5　SAS程序錯誤及處理  68
2.5.1　良好的SAS編程風(fēng)格  68
2.5.2　常見錯誤及處理  69
2.6　本章小結(jié)  73
第3章　對單個數(shù)據(jù)集的處理  74
3.1　選取部分變量  74
3.2　操作數(shù)據(jù)集的觀測  78
3.2.1　SAS表達(dá)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(shù)據(jù)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(shù)組  103
3.4.1　循環(huán)  103
3.4.2　SAS數(shù)組  106
3.5　SAS常用函數(shù)  109
3.5.1　函數(shù)語法  109
3.5.2　數(shù)值函數(shù)  110
3.5.3　字符操作函數(shù)  110
3.5.4　數(shù)值與字符轉(zhuǎn)換函數(shù)  113
3.5.5　與日期時間相關(guān)的函數(shù)  115
3.6　將數(shù)據(jù)集寫出到外部文件  116
3.7　本章小結(jié)  119
第4章　對多個數(shù)據(jù)集的處理  120
4.1　數(shù)據(jù)集的縱向串接  120
4.1.1　使用SET語句實現(xiàn)縱向串接  120
4.1.2　使用APPEND過程實現(xiàn)縱向串接  127
4.1.3　SET語句與APPEND過程的比較  129
4.2　數(shù)據(jù)集的橫向合并  130
4.2.1　不使用BY語句實現(xiàn)橫向合并  130
4.2.2　使用BY語句實現(xiàn)橫向合并  133
4.2.3　使用數(shù)據(jù)集選項IN=操作觀測  140
4.3　數(shù)據(jù)集的更新  141
4.4　數(shù)據(jù)集的更改  143
4.4.1　單個數(shù)據(jù)集的更改  143
4.4.2　兩個數(shù)據(jù)集的更改  145
4.5　數(shù)據(jù)集處理的一點(diǎn)補(bǔ)充  146
4.5.1　使用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集  151
4.6　本章小結(jié)  156
第5章　數(shù)據(jù)匯總與展現(xiàn)  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(qiáng)型報表  161
5.1.3　改進(jìn)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(jìn)報表顯示  175
5.3　通過GPLOT過程制作圖形  180
5.3.1　制作散點(diǎn)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(jié)  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(shù)據(jù)  225
6.2.1　SQL的基本結(jié)構(gòu)  225
6.2.2　使用SQL對列進(jìn)行操作  226
6.2.3　使用SQL對行進(jìn)行操作  227
6.2.4　使用SQL對報表加工與生成數(shù)據(jù)集  232
6.2.5　子查詢  233
6.3　使用SQL對表進(jìn)行橫向合并  234
6.3.1　使用SQL對表進(jìn)行內(nèi)連接  234
6.3.2　使用SQL對表進(jìn)行外連接  236
6.4　使用SQL對表進(jìn)行縱向合并  237
6.4.1　使用關(guān)鍵字EXCEPT對表進(jìn)行縱向合并  238
6.4.2　使用關(guān)鍵字INTERSECT對表進(jìn)行縱向合并  240
6.4.3　使用關(guān)鍵字UNION對表進(jìn)行縱向合并  241
6.4.4　使用關(guān)鍵字OUTER UNION對表進(jìn)行縱向合并  243
6.5　使用SQL管理表  245
6.5.1　使用SQL復(fù)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(jié)  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(diào)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(shù)  259
7.3.1　在宏語言中調(diào)用SAS函數(shù)  259
7.3.2　用宏函數(shù)處理算術(shù)與邏輯表達(dá)式  260
7.3.3　常見的處理文本的宏函數(shù)  261
7.4　宏  263
7.4.1　宏的定義與調(diào)用  263
7.4.2　宏的存儲  264
7.4.3　宏的參數(shù)  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(jié)  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(guān)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(shù)  302
8.5　文本字符串外部化  303
8.6　本章小結(jié)  309
第二篇　SAS統(tǒng)計分析和時間序列預(yù)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(jī)抽樣  313
9.1.3　連續(xù)變量和分類變量  313
9.1.4　參數(shù)、統(tǒng)計量和自由度  314
9.1.5　隨機(jī)變量及概率分布  314
9.2　描述性統(tǒng)計量  318
9.2.1　描述數(shù)據(jù)集中趨勢  319
9.2.2　描述數(shù)據(jù)離散程度  320
9.2.3　描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)  322
9.3　MEANS過程的補(bǔ)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(shù)據(jù)集  336
9.3.4　WAYS語句和TYPES語句  338
9.4　本章小結(jié)  340
第10章　參數(shù)估計與假設(shè)檢驗  341
10.1　參數(shù)估計  341
10.1.1　點(diǎn)估計  341
10.1.2　區(qū)間估計  343
10.2　假設(shè)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(dú)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(shù)假設(shè)檢驗  362
10.4　分布擬合假設(shè)檢驗  365
10.5　本章小結(jié)  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(shè)  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(jìn)行方差分析  374
11.2.3　使用GLM過程進(jìn)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(jìn)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(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)  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(diǎn)探討  390
12.2　使用SAS實現(xiàn)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(jìn)行主成分分析  392
12.2.3　使用FACTOR過程進(jìn)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(xiàn)因子分析  402
12.5　本章小結(jié)  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(xiàn)K均值聚類法  412
13.2.2　使用過程CLUSTER實現(xiàn)層次法  416
13.3　本章小結(jié)  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(yīng)用  423
14.1.2　判別分析的假設(shè)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(xiàn)  426
14.2.1　使用過程DISCRIM實現(xiàn)一般判別分析  427
14.2.2　使用過程CANDISC實現(xiàn)典型判別分析  432
14.2.3　 使用過程STEPDISC實現(xiàn)逐步判別分析  436
14.3　本章小結(jié)  440
第15章　回歸分析  441
15.1　變量關(guān)系探索  442
15.1.1　皮爾遜相關(guān)系數(shù)  442
15.1.2　相關(guān)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(shè)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(yù)測  464
15.3　自變量間的共線性診斷  466
15.4　本章小結(jié)  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(shè)條件  474
16.2　運(yùn)用LOGISTIC過程擬合模型  475
16.2.1　基本語法  475
16.2.2　假設(shè)檢驗  477
16.2.3　參數(shù)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(guān)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(jié)  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(shù)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(shù)據(jù)準(zhǔn)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(shù)估計和診斷檢驗  532
17.2.5　預(yù)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(jī)時間趨勢  550
17.3.3　運(yùn)用ARIMA過程建立趨勢模型  554
17.3.4　異常點(diǎn)檢測  564
17.3.5　運(yùn)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(jī)季節(jié)模型  578
17.4.3　季節(jié)性診斷  579
17.5　本章小結(jié)  585
第18章　SAS數(shù)據(jù)挖掘的一般流程  586
18.1　SAS數(shù)據(jù)挖掘概述  586
18.2　確定業(yè)務(wù)問題和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備  587
18.2.1　確定業(yè)務(wù)問題  587
18.2.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備  588
18.3　數(shù)據(jù)抽樣、探索與加工  590
18.3.1　數(shù)據(jù)抽樣  590
18.3.2　數(shù)據(jù)探索  591
18.3.3　數(shù)據(jù)加工  601
18.4　數(shù)據(jù)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(jié)  615
第三篇　SAS優(yōu)化建模
第19章　運(yùn)籌學(xué)概述  618
19.1　運(yùn)籌學(xué)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(jié)  631
第20章　線性規(guī)劃  632
20.1　數(shù)學(xué)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(biāo)準(zhǔn)型  638
20.2.2　單純形法的導(dǎo)出和運(yùn)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(dǎo)出  649
20.3.2　對偶問題的基本性質(zhì)  650
20.3.3　對偶單純形法  651
20.3.4　對偶問題的經(jīng)濟(jì)解釋  653
20.3.5　靈敏性分析  656
20.4　內(nèi)點(diǎn)法  657
20.5　本章小結(jié)  658
第21章　運(yùn)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(shù)  659
21.1.2　索引和索引集  660
21.1.3　數(shù)據(jù)類型  660
21.1.4　名稱  661
21.1.5　表達(dá)式  661
21.1.6　標(biāo)識表達(dá)式  662
21.1.7　函數(shù)表達(dá)式  662
21.1.8　索引集的補(bǔ)充  662
21.2　基本結(jié)構(gòu)  664
21.3　建立模型  667
21.3.1　參數(shù)的聲明  667
21.3.2　變量的聲明  671
21.3.3　目標(biāo)函數(shù)的聲明  672
21.3.4　約束條件的聲明  672
21.3.5　求解器的調(diào)用  673
21.3.6　數(shù)據(jù)輸出  673
21.4　讀取SAS數(shù)據(jù)集  678
21.5　創(chuàng)建SAS數(shù)據(jù)集  686
21.6　本章小結(jié)  688
第22章　PROC OPTMODEL程序設(shè)計  689
22.1　PROC OPTMODEL中的流程控制方法與集合運(yùn)算  689
22.1.1　常見的流程控制方法  689
22.1.2　常見的集合運(yùn)算處理  695
22.2　模型的更新  702
22.2.1　使用預(yù)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(wǎng)絡(luò)流模型  712
22.3.1　網(wǎng)絡(luò)流模型概述  712
22.3.2　使用OPTMODEL求解網(wǎng)絡(luò)流模型  714
22.4　本章小結(jié)  717
第23章　整數(shù)線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃  718
23.1　整數(shù)線性規(guī)劃和混合整數(shù)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(shù)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(shù)學(xué)模型  728
23.3.3　輸入數(shù)據(jù)  731
23.3.4　PROC OPTMODEL代碼和輸出  733
23.4　本章小結(jié)  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(shù)學(xué)模型  739
24.1.3　輸入數(shù)據(jù)  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(yùn)輸排程問題  748
24.2.1　問題的提出  748
24.2.2　數(shù)學(xué)模型  751
24.2.3　輸入數(shù)據(jù)  755
24.2.4　數(shù)據(jù)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(jié)  773
第四篇　SAS智能平臺架構(gòu)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(shù)據(jù)層  778
25.1.2　SAS服務(wù)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(shù)據(jù)管理和集成  790
25.3.1　SAS數(shù)據(jù)集成  791
25.3.2　SAS數(shù)據(jù)質(zhì)量管理  792
25.3.3　DataFlux數(shù)據(jù)管理平臺  792
25.3.4　SAS主數(shù)據(jù)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(nèi)存分析  801
25.5.2　SAS In-Database  804
25.5.3　SAS網(wǎng)格計算  804
25.6　本章小結(jié)  805
第26章　SAS應(yīng)用的架構(gòu)規(guī)劃  806
26.1　SAS應(yīng)用的架構(gòu)規(guī)劃  806
26.1.1　SAS應(yīng)用的架構(gòu)  806
26.1.2　SAS Grid Manager架構(gòu)  811
26.1.3　SAS庫內(nèi)產(chǎn)品架構(gòu)  812
26.1.4　SAS內(nèi)存分析產(chǎn)品架構(gòu)  812
26.1.5　SAS部署在高可用集群中的架構(gòu)  814
26.2　SAS應(yīng)用的I/O系統(tǒng)規(guī)劃  815
26.2.1　SAS應(yīng)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(jié)  818
第27章　SAS智能平臺安全管理  819
27.1　身份標(biāo)識  819
27.1.1　用戶  819
27.1.2　組  822
27.1.3　角色  823
27.2　認(rèn)證  824
27.2.1　認(rèn)證機(jī)制  824
27.2.2　憑證管理  826
27.2.3　認(rèn)證到元數(shù)據(jù)服務(wù)器  832
27.2.4　認(rèn)證到計算服務(wù)器  833
27.2.5　認(rèn)證到數(shù)據(jù)服務(wù)器  833
27.2.6　單點(diǎn)登錄  833
27.3　授權(quán)  834
27.3.1　元數(shù)據(jù)授權(quán)  834
27.3.2　訪問元數(shù)據(jù)文件夾  838
27.3.3　訪問數(shù)據(jù)  838
27.3.4　訪問SAS對象  839
27.3.5　數(shù)據(jù)的細(xì)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(yīng)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(jié)  850
第28章　SAS智能平臺的高可用性  851
28.1　高可用性相關(guān)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(fù)  854
28.3　SAS元數(shù)據(jù)服務(wù)器  855
28.3.1　元數(shù)據(jù)服務(wù)器集群   856
28.3.2　提高元數(shù)據(jù)服務(wù)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(wù)器負(fù)載均衡  857
28.4.2　SAS網(wǎng)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(yùn)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(shù)據(jù)層  862
28.7　本章小結(jié)  863