數據分析實用教程

劉政博士
SAS中國研發中心總經理，負責此全球研發中心的整體運作；19年的外資企業經營和項目管理經驗，豐富的信息技術和數據科學教育經驗；中國軟件行業協會理事，中國計算機學會大數據專家委員，清華大學大數據碩士項目教育指導委員會主任，中科院深圳先進技術研究院碩士研究生導師，北京大學、清華大學、中國科學技術大學講席教授。

巫銀良
SAS 中國研發中心技術總監，主要負責SAS 可視化分析（VA）、可視化數據挖掘與機器學習（VDMML）、商業智能和移動應用等產品線的研發管理。
擁有近20年的計算機行業研發和管理經驗，在企業應用和商業數據分析領域有著深厚的技術功底，著有《SAS技術內幕：從程序員到數據科學家》（2018）一書。北京大學《統計分析與商務智能》課程主講。

左春琦
SAS中國研發中心自然語言處理軟件開發工程師。
北京大學、清華大學數據分析課程助理講師。
SAS中國數據分析大賽出題委員會委員。

李嵐
SAS中國研發中心測試經理。
十餘年軟件研發測試經驗，涉及商業智能、數據分析、可視化展現、機器學習等各領域。
北京大學《統計分析與商務智能》課程SAS編程講師。

馬曉麗
SAS 中國研發中心項目經理。
十餘年軟件開發和項目管理經驗，熟悉SAS風險管理解決方案以及SAS編程。
清華大學《數據分析與優化建模》課程SAS編程講師。
參與SAS Little Book中文版翻譯。

第1 章描述性統計. 1
1.1 統計學的發展歷史 1
1.2 統計學的基礎知識 4
1.3 連續型隨機變量的概率分佈18
1.4 概率與二項分佈26
1.5 兩大極限定理33
1.6 數據類型與圖示38

第2 章推斷性統計：參數估計45
2.1 推斷性統計概述45
2.2 點估計46
2.3 區間估計54

第3 章推斷性統計：假設檢驗69
3.1 假設檢驗69
3.2 參數檢驗76
3.3 置信區間檢驗和P 值檢驗91
3.4 非參數檢驗94
3.5 非參數檢驗——符號檢驗法95
3.6 非參數檢驗——秩和檢驗98

第4 章方差分析108
4.1 方差分析的提出108
4.2 單因素方差分析111
4.3 雙因素方差分析的概念及其基本假定123
4.4 多因素方差分析132

第5 章相關分析與回歸分析140
5.1 相關分析140
5.2 回歸分析150
5.3 簡單線性回歸150
5.4 多元線性回歸159
5.5 可變換為線性回歸的曲線回歸174

第6 章Logistic 回歸175
6.1 交叉表分析175
6.2 一元Logistic 回歸184
6.3 多元Logistic 回歸192
6.4 有交互效應的多元Logistic 回歸196

第7 章主成分分析與因子分析202
7.1 主成分分析的概念與原理202
7.2 主成分分析SAS 實例209
7.3 因子分析219
7.4 因子分析SAS 實例227

第8 章聚類分析234
8.1 聚類與分類的區別234
8.2 案例：消費者分類問題234
8.3 聚類分析概述235
8.4 層次聚類240
8.5 K 均值聚類246
8.6 確定聚類數256

第9 章判別分析266
9.1 判別分析基礎266
9.2 距離判別法269
9.3 貝葉斯判別法279
9.4 Fisher 判別法301

第10 章時間序列分析310
10.1 時間序列基礎310
10.2 描述性分析與預測方法315
10.3 平穩序列的預測327
10.4 趨勢序列的預測335
10.5 複合序列的預測351

第11 章SAS 編程基礎375
11.1 SAS 基礎375
11.2 使用SAS 分析數據387
11.3 SAS 處理數據集原理413

第12 章SAS 編程進階423
12.1 讀取原始數據（文本）文件423
12.2 訪問Excel 工作表436
12.3 創建自定義格式438
12.4 使用SAS 函數440
12.5 有條件處理451
12.6 PROC SQL 簡介453

第13 章SAS 宏編程458
13.1 SAS 宏簡介458
13.2 熟悉SAS 宏變量459
13.3 如何編譯宏語言469
13.4 宏程序簡介474
13.5 在數據操作中使用宏（案例研究） 479
13.6 間接引用宏變量494

第14 章SAS Enterprise Guide 操作應用497
14.1 SAS Enterprise Guide 簡介497
14.2 SAS Enterprise Guide 上機練習498