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本书共27章，分为上下两卷：上卷介绍SAS编程基础与使用方法，是广大程序员快速掌握SAS编程技术的简明开发教程；下卷阐述数据分析的关键基础知识并提供相应SAS代码实现，目的是激发读者兴趣，跨越传统编程与数据分析的鸿沟，从程序员华丽转身为数据科学家。书中演示代码力图简洁清晰地解释相关概念，追求大道至简。本书兼顾编程技术与数据分析，期许程序员、信息处理与统计分析人员以及对数据分析科学感兴趣的读者都能从本书中获益良多，循序渐进地掌握数据分析的要义和精髓，从数据中获取洞见与智慧。

上 卷 第1章 SAS语言入门 002 1.1　语言概述 005 1.2　编程环境 010 1.3 SAS Studio编程 016 第2章 数据集与DATA步 032 2.1　SAS 逻辑库 032 2.2　SAS 数据集 036 2.3　DATA 步 041 2.3.1　内嵌数据行或外部数据文件 043 2.3.2　通过已有 SAS 数据集生成 048 2.3.3 通过 PROC IMPORT 或 PROC SQL 生成 051 2.4　DATA 步的运行机制 054 2.4.1　编译阶段 055 2.4.2　运行阶段 056 2.5　DATA 步语句快速索引 057 第3章 变量与表达式 062 3.1　常量与变量 062 3.1.1　变量长度与缺失值 063 3.1.2　数值常量 065 3.1.3　日期/时间/日期时间常量 067 3.1.4　字符常量 067 3.2　表达式 068 3.2.1　运算符 068 3.2.2　运算符优先顺序 072 3.2.3　WHERE 语句特定运算符 072 3.2.4　赋值语句 073 3.2.5　累加赋值语句 074 3.2.6　RETAIN 语句 075 3.3 SAS数组 077 3.3.1　数组名称 079 3.3.2 数组元素变量列表 079 3.3.3　数组长度 080 3.3.4　隐式下标变量 080 3.3.5　多维数组 081 3.3.6　临时数组 082 3.3.7　数组排序 083 3.3.8　注意事项 084 第4章 流程控制 087 4.1　DO-END语句块 087 4.2　分支控制 088 4.2.1　IF-THEN 分支控制 088 4.2.2　ELSE-IF 多分支控制 090 4.2.3　SELECT-WHEN 多分支控制 090 4.3　循环控制 091 4.3.1　指定次数的循环：DO-TO-BY 091 4.3.2　指定条件的循环：DO-WHILE 与 DO-UNTIL092 4.3.3　指定集合的循环：DO-OVER 093 4.4　特殊的流程控制语句 094 4.4.1　跳出循环语句：LEAVE 094 4.4.2 继续循环语句：CONTINUE 094 4.4.3　返回语句：RETURN 095 4.4.4　中止执行语句：STOP 与 ABORT 095 4.4.5　跳转语句：GOTO 与 LINK 096 第 5章 函数封装 099 5.1　LINK-RETURN 技术 101 5.2　SAS宏函数封装 103 5.3　FCMP函数 105 5.4　系统函数速查 110 第6章 SAS宏 113 6.1　宏变量 114 6.1.1　命名 114 6.1.2　作用域 114 6.1.3　系统宏 115 6.1.4　宏代码调试 117 6.1.5　宏表达式 117 6.2　宏函数 119 6.3　逻辑控制 121 6.3.1　宏语句块 121 6.3.2　条件分支 121 6.3.3　循环控制 121 6.4　系统宏函数 122 第7章 DS2 124 7.1　程序结构 126 7.1.1　变量声明与类型 126 7.1.2　程序实体作用域 129 7.1.3　变量数组与标准数组 130 7.1.4　系统方法与用户自定义方法 131 7.2　数据程序 136 7.3　包程序 137 7.4　线程程序 143 第8章 代码组织 149 8.1　静态文件包含 149 8.2　程序中动态扩展代码 151 8.3　动态执行外部命令 153 第9章 文件读写 157 9.1　二进制文件读写 157 9.2　文本文件读写 159 9.3　顺序读取多个文件 162 9.4　并行读取多个文件 165 9.5　共享缓冲区读写 166 第10章 按位运算 168 10.1　按位运算 168 10.2　实现方法 169 10.3　按位运算应用 173 第11章 扩展SAS功能 177 11.1　通过 Module调用外部 DLL函数 177 11.2　用 C 语言开发用户函数库 182 11.2.1　准备64位 C 编译环境 182 11.2.2　开发用户自定义动态库 183 11.3　PROTO 编写 C 代码或注册外部 DLL 184 第12章 数据结构——数组 187 12.1　数组 187 12.1.1　DATA步数组 187 12.1.2　FCMP 数组 189 12.1.3　DS2 数组 192 12.1.4　SAS宏数组 193 12.2 数组应用：高精度数值计算 194 第13章 数据结构——队列与堆栈 196 13.1　队列 196 13.1.1　函数版实现与示例 196 13.1.2　宏版实现与示例 199 13.2　堆栈，函数版实现与示例 202 第14章 数据结构——链表 206 14.1　基础知识 206 14.2　如何在 SAS 代码中内嵌 C 语言代码 207 14.3　单向链表和双向链表 209 14.4　链表应用：约瑟夫斯问题 216 第15章 数据结构——二叉树 221 15.1　PROTO 实现与封装 221 15.2　FCMP二叉树实现 227 15.3　二叉树应用：算术表达式求值 231 第16章 数据结构——矩阵运算 235 16.1　FCMP 矩阵运算 236 16.2　DS2 矩阵运算 243 16.3　矩阵应用：线性方程组求解 246 16.4　矩阵应用：非线性方程组求解 248 第17章 数据结构——图 255 17.1　深度优先和广度优先遍历 256 17.2　最短路径问题 260 17.2.1　Dijkstra算法 261 17.2.2　Bellman-Ford 算法 263 17.2.3　Floyd-Warshall 算法 265 下 卷 第18章 统计学基础 270 18.1　数据特征度量 270 18.1.1　集中趋势度量 272 18.1.2　离散趋势度量 274 18.1.3　分布特征度量 277 18.1.4　置信区间、置信水平与 p-值 279 18.2　统计学上的变量类型 280 18.3　基本数据处理 283 18.3.1　排序与排名 284 18.3.2　数据转置 285 18.3.3　堆叠与拆分 286 18.3.4　过滤数据 287 18.3.5　随机抽样 289 18.3.6 基本统计量 290 18.4　基本图形图表 292 18.5　SAS 产品与过程步概览 303 18.5.1　SAS核心产品功能简介 305 18.5.2　Base SAS 过程步速查 309 18.5.3 SAS/STAT过程步速查 318 第19章 大数定律与中心极限定理 327 19.1　大数定律 327 19.1.1　弱大数定律 327 19.1.2　三种大数定律 329 19.1.3　图形化证明 330 19.1.4　强大数定律 333 19.2　中心极限定理 334 19.2.1　大数定律与中心极限定理关系 335 19.2.2　图形化证明 336 19.2.3　实际用途 340 第20章 统计分布 342 20.1　均匀分布 342 20.2　离散型统计分布 345 20.2.1　伯努利分布 345 20.2.2　二项分布 347 20.2.3　几何分布 353 20.2.4　负二项分布 357 20.2.5　超几何分布 360 20.2.6　泊松分布 362 20.3　连续型统计分布 365 20.3.1　正态分布 365 20.3.2　对数正态分布 373 20.3.3　指数分布 376 20.3.4　卡方分布 379 20.3.5　学生t-分布 381 20.3.6　F分布 387 20.3.7　柯西分布 390 20.3.8　贝塔分布 392 20.3.9　伽马分布 395 20.3.10　爱尔朗分布 397 20.3.11　韦布尔分布 399 20.3.12　三角分布 400 20.3.13　Table 分布 401 附录：各统计分布之间的关系 403 第21章 方差分析 404 21.1　假设检验 404 21.2　方差分析 406 21.2.1　学生t-检验 406 21.2.2　单因子方差分析 408 21.2.3　双因子方差分析 418 第22章 数据标准化 421 22.1　常用标准化方法 421 22.2　SAS数据标准化 424 22.3　自定义数据标准化 429 第23章 主成分分析与因子分析 433 23.1　主成分分析 434 23.1.1　主成分分析原理 435 23.1.2　主成分分析的具体步骤 436 23.2　因子分析 443 23.2.1　因子分析原理 443 23.2.2　巴特利球度检验和 KMO 检验 443 23.2.3　因子分析的具体步骤 445 第24章 相关分析与回归分析 450 24.1　变量关系 450 24.2　相关分析 451 24.2.1　线性相关性度量 451 24.2.2　非参数关联度量 452 24.2.3　定量数据的相关分析 455 24.2.4　类别数据的相关分析 457 24.3　回归分析 460 第25章 聚类分析 467 25.1　聚类度量 469 25.1.1　距离系数 469 25.1.2　相似性/相关系数 471 25.1.3　SAS实践 473 25.2　聚类形成方法 475 25.2.1　一次形成分类系统 475 25.2.2　K-均值聚类 477 25.2.3　逐步形成分类系统 485 25.2.4　R 型聚类分析 491 25.3　自己实现聚类算法 494 25.3.1　K-均值方法 494 25.3.2　逐步形成分类系统 501 附录：聚类度量的自定义实现 509 第26章 神经网络 512 26.1　神经元模型 513 26.2　神经网络 517 26.2.1　训练神经网络 519 26.2.2　反向传播算法 519 26.3　SAS 代码实现与范例 524 第27 章 π高精度求解与探索分析 536 27.1　π值计算 537 27.1.1　蒙特卡罗方法 543 27.1.2　蒲丰投针方法 544 27.1.3　微积分方法 545 27.1.4　幂级数方法 546 27.1.5　幂级数高精度方法 548 27.1.6　梅钦类公式高精度方法 550 27.1.7　迭代方法——贝拉公式 554 27.2　π值分析 557 27.2.1　数字分布规律 558 27.2.2　可视化探索 561 附录 564 参考文献 598

主要负责SAS中国研发中心大数据与可视化分析技术，可视化数据挖掘与机器学习，商业智能和移动应用等产品线的项目管理。 毕业于北京大学，获理学学士和硕士学位。拥有近20年计算机行业研发和管理经验，在企业应用和商业分析领域有深厚的技术功底。专注于研发管理和项目实践，涉及领域包括人工智能，大数据与可视化分析，金融量化分析与自动交易，商业智能与互联网，大型商业软件研发管理等。

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