第1章 分析的過程 1
1.1 分析的定義 1
1.1.1 簡單的分析示例 2
1.1.2 典型日常工作 3
1.1.3 適合數據分析師職業(yè)的個人特質 3
1.2 分析的演變 4
1.2.1 質量運動 5
1.2.2 第二次世界大戰(zhàn) 7
1.2.3 統計的影響和涉及面 7
1.3 商業(yè)智能的曙光 8
第2章 了解SAS和R 11
2.1 選擇SAS和R的原因 11
2.1.1 市場概況 11
2.1.2 高級分析的定義 12
2.2 SAS和R的歷史 13
2.2.1 SAS的歷史 14
2.2.2 關于EG 15
2.2.3 獲得SAS Enterprise Guide軟件的方式 15
2.2.4 R的歷史 15
2.2.5 關于R的命名 16
2.2.6 關于R 16
2.2.7 關于RStudio 16
2.2.8 關于CRAN 18
2.2.9 關于R的附加軟件包 19
2.2.10 微軟公司收購Revolution Analytics的意義 20
2.3 安裝SAS和R 20
2.3.1 獲得SAS 20
2.3.2 SAS University Edition 21
2.3.3 SAS OnDemand for Academics 26
2.3.4 Education Analytical Suite 29
2.3.5 安裝R 29
第3章 使用SAS和R進行數據處理 33
3.1 定義：數據處理之前的階段 33
3.2 常見業(yè)務問題的基本理解 34
3.2.1 數據來源 36
3.2.2 使用基準創(chuàng)建定義陳述 36
3.3 從ERP到業(yè)務分析SaaS的數據流 37
3.3.1 主鍵 38
3.3.2 關系數據庫 38
3.4 數據完整性檢查 39
3.5 SAS案例研究1 39
3.5.1 問題陳述 40
3.5.2 導入數據 41
3.5.3 查看數據 42
3.5.4 收集和組織數據 44
3.5.5 可視化 47
3.5.6 執(zhí)行分析 50
3.6 R案例研究1 52
3.6.1 問題陳述 52
3.6.2 導入數據 53
3.6.3 查看數據 53
3.6.4 收集和組織數據 56
3.6.5 可視化 63
3.6.6 執(zhí)行分析 68
第4章 使用SAS和R發(fā)現有關數據的基本信息 73
4.1 關于描述性統計 73
4.1.1 有關推論和描述統計的更多信息 74
4.1.2 表格和描述性統計 75
4.1.3 關于頻率分布 76
4.2 SAS案例研究2 78
4.2.1 問題陳述 78
4.2.2 導入數據 79
4.2.3 查看數據 80
4.2.4 關于單變量過程 82
4.2.5 收集和組織數據 85
4.2.6 可視化 90
4.2.7 執(zhí)行分析 91
4.3 R案例研究2 92
4.3.1 問題陳述 92
4.3.2 導入數據 93
4.3.3 查看數據 93
4.3.4 收集和組織數據 95
4.3.5 可視化 102
4.3.6 執(zhí)行分析 102
4.4 使用描述性統計 104
4.4.1 集中趨勢的度量 104
4.4.2 散布的度量 105
4.4.3 差異分析 106
4.4.4 方差 107
第5章 可視化 111
5.1 可視化的定義 111
5.2 當今世界的數據可視化 113
5.3 進行數據可視化的理由 113
5.4 常見的圖形和圖表類型 115
5.5 SAS案例研究3 116
5.5.1 關于數據 116
5.5.2 數據內容 116
5.5.3 定義 116
5.5.4 問題陳述 117
5.5.5 SAS解決方案 117
5.6 SAS代碼和解決方案 118
5.6.1 導入數據 118
5.6.2 查看內容并了解變量 121
5.6.3 保留所需的變量 121
5.6.4 創(chuàng)建所需的欺詐指標變量 122
5.6.5 組織和整理數據 123
5.6.6 可視化y變量 125
5.7 R案例研究3 129
5.7.1 關于數據 129
5.7.2 數據內容 130
5.7.3 定義 130
5.7.4 問題陳述 130
5.7.5 R中的解決方案 130
5.8 R代碼和解決方案 131
5.8.1 導入數據 131
5.8.2 查看內容并了解變量 132
5.8.3 保留所需的變量 134
5.8.4 創(chuàng)建所需的欺詐指標變量 135
5.8.5 組織和整理數據 136
5.8.6 可視化y變量 137
5.9 相關性和協方差 141
5.10 對相關性的解釋 142
第6章 概率 143
6.1 概率的定義 143
6.2 獨立事件的概率：兩個或多個事件的概率 144
6.3 條件事件的概率：兩個或多個事件的概率 144
6.4 使用概率的原因 145
6.5 使用貝葉斯定理計算概率 146
6.5.1 貝葉斯定理的似然性 146
6.5.2 從條件概率推導貝葉斯定理 147
6.5.3 決策樹：用它來理解貝葉斯定理 148
6.6 計算概率的頻率 148
6.6.1 離散變量 148
6.6.2 連續(xù)變量 149
6.6.3 正態(tài)分布 149
6.6.4 變量不是正態(tài)分布的情形 150
6.7 SAS案例研究4 151
6.7.1 問題陳述 151
6.7.2 導入數據 152
6.7.3 查看數據 152
6.7.4 定義業(yè)務問題 153
6.7.5 可視化 154
6.7.6 查看變量的基本統計信息 156
6.7.7 組織和整理數據 158
6.7.8 SAS練習1 160
6.7.9 SAS練習2 165
6.8 R案例研究4 165
6.8.1 問題陳述 165
6.8.2 導入數據 166
6.8.3 查看數據 166
6.8.4 定義業(yè)務問題 167
6.8.5 可視化 168
6.8.6 查看變量的基本統計信息 169
6.8.7 組織和整理數據 170
6.8.8 執(zhí)行分析 173
6.8.9 R練習 179
第7章 樣本和抽樣分布 181
7.1 了解樣本 181
7.2 抽樣分布 185
7.2.1 離散均勻分布 187
7.2.2 二項分布 188
7.2.3 連續(xù)均勻分布 189
7.2.4 泊松分布 190
7.2.5 概率分布的使用 190
7.3 中心極限定理 190
7.4 大數定律 191
7.5 使用統計數據進行業(yè)務決策 192
7.6 參數檢驗 193
7.7 非參數檢驗 194
7.8 SAS案例研究5 195
7.8.1 問題陳述 195
7.8.2 導入數據 195
7.8.3 查看數據 196
7.8.4 組織和整理數據 197
7.8.5 執(zhí)行分析 201
7.9 R案例研究5 204
7.9.1 問題陳述 204
7.9.2 導入數據 204
7.9.3 收集和組織數據 204
7.9.4 可視化 205
7.9.5 執(zhí)行分析 207
第8章 分析的置信區(qū)間和正確性 213
8.1 確定統計結果的方式 213
8.2 關于P值 216
8.3 假設檢驗中的錯誤 218
8.4 SAS案例研究6 219
8.4.1 問題陳述 219
8.4.2 導入數據 219
8.4.3 查看數據 220
8.4.4 組織和整理數據 221
8.4.5 執(zhí)行分析 222
8.5 R案例研究6 223
8.5.1 問題陳述 223
8.5.2 導入數據 223
8.5.3 查看數據 223
8.5.4 組織和整理數據 225
8.5.5 執(zhí)行分析 226
第9章 結論和見解 229
9.1 關于見解 229
9.1.1 描述統計 230
9.1.2 圖表 231
9.1.3 推斷統計 231
9.1.4 差異統計 232
9.2 SAS案例研究7 232
9.2.1 問題陳述 233
9.2.2 導入數據 233
9.2.3 查看數據 233
9.2.4 組織和整理數據 233
9.2.5 可視化 234
9.2.6 執(zhí)行分析 239
9.3 R案例研究7 240
9.3.1 問題陳述 240
9.3.2 導入數據 241
9.3.3 查看數據 241
9.3.4 組織和整理數據 241
9.3.5 可視化 242
9.3.6 執(zhí)行分析 244
鄂公網安備 42010302001612號 