《SAS统计分析与数据挖掘》基于SAS9.2版本编写，从SAS编程出发，用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用，全书分为SAS基础篇、提高篇及应用篇，每章均给出大量分析案例。具体内容为SAS软件与数据挖掘简介，SAS编程基础，图形与报表制作，描述性分析，假设检验，回归分析，方差分析与因子分析，相关分析与对应分析，判别分析，聚类分析，生存分析，时间序列分析，以及SAS在具体数据挖掘项目中的应用等。
《SAS统计分析与数据挖掘》最大特点是抛弃了其他同类书籍中只说理论、缺少案例分析的弊病，全书给出大量数据挖掘分析案例，为读者展示SAS在数据整合、数据挖掘、商业智能、金融数据分析、金融风险管理等项目中的强大应用技术。
配套光盘中有实例的操作视频以及相关源程序文件。
内容简介
前言
第1章 数据挖掘概述
1.1 数据挖掘简介
1.2 数据挖掘用途
1.3 数据挖掘过程
1.4 SAS——数据挖掘领域的领导者
1.5 SAS在各种商业解决方案中的应用
第2章 SAS模块概述
2.1 SAS简介
2.2 SAS软件安装、启动与退出
2.3 SAS界面
2.4 SAS模块介绍
第3章 SAS程序设计基础
3.1 SAS编程基础
3.2 SAS程序的数据步
3.3 SAS数据步循环与转移控制
3.4 SAS程序的过程步
3.5 SAS函数
第4章 数据预处理
4.1 数据输入
4.2 数据整理
4.3 数据步变量控制
4.4 数据修改与选择
第5章 数据汇总与报表制作
5.1 使用过程PRINT制作报表
5.2 使用过程TABULATE制作汇总报表
第6章 SAS绘图
6.1 GPLOT过程
6.2 GCHART过程
6.3 G3D过程
第7章 数据描述
7.1 统计图
7.2 统计量
7.3 数据分布
第8章 描述性统计分析
8.1 SAS编程进行统计分析
8.2 其他描述性统计过程
第9章 ANALYST模块
9.1 ANALYST模块概述
9.2 数据集的窗口操作
9.3 绘制统计图
9.4 统计分析
第10章 参数估计与假设检验
10.1 参数估计和假设检验概述
10.2 假设检验的SAS过程
10.3 不同类型的均值和方差的检验
10.4 正态性检验
第11章 方差分析与协方差分析
11.1 方差分析的基本原理
11.2 单因素方差分析
11.3 双因素方差分析
11.4 协方差分析
第12章 回归分析
12.1 线性回归
12.2 REG过程
12.3 多项式回归
12.4 逐步回归
12.5 LOGISTIC回归
12.6 非线性回归
第13章 主成分分析与因子分析
13.1 主成分分析
13.2 因子分析
13.3 主成分分析和因子分析的区别
第14章 相关分析和对应分析
14.1 相关分析
14.2 典型相关分析
14.3 对应分析
第15章 判别分析
15.1 判别分析的基本原理
15.2 判别分析的SAS过程
15.3 综合实例
第16章 聚类分析
16.1 聚类分析的基本原理
16.2 聚类分析的步骤和过程
第17章 生存分析
17.1 生存分析基本概述
17.2 生存分析的LIFETEST过程
17.3 COX模型回归分析
第18章 时间序列分析
18.1 时间序列概述
18.2 SAS的ARIMA过程
18.3 综合实例
第19章 SAS数据挖掘应用
19.1 SAS数据挖掘
19.2 SAS数据挖掘方法论—— SEMMA
19.3 数据挖掘套件SAS/EM
第20章 SAS在数据预测中的应用
20.1 数据预测简介
20.2 数据预测案例分析
第21章 SAS在金融数据分析中的应用
21.1 现金流贴现分析
21.2 股票分类
21.3 资本资产定价模型(CAPM模型)
21.4 B-S模型期权定价
