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可視化分析與SAS實現/SAS核心技術叢書

  • 作者：朱繼輝//劉政//竇運濤//邱威
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111604075
  • 出版日期：2018/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：236
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    在電腦誕生之前，數據的可視化行為就已經應用在各個領域中，如等高線圖、磁力線圖、天像圖等。如今的大數據時代，面對錯綜複雜、形式多樣、規模龐大的數據，如何利用電腦的強大運算能力快速提取商業信息？如何將統計分析和預測建模的方法應用在數據挖掘中？如何使用立體的、動態的、實日寸的、交互的等多種方式來展現複雜的科學模型？這些成了眾多數據分析師希望了解和掌握的內容。SAS作為全球頂級數據分析的領導者，融合多個領域的專業人士協同工作，開發了強有力的大數據可視化產品，幫助企業深入挖掘大數據中的商業價值。朱繼輝、劉政、竇運濤、邱威著的《可視化分析與SAS實現》通過介紹SAS可視化分析家族產品的商業應用來探討其中的答案。同時，本書還會通過案例闡述SAS的可視化分析技術，以及商業實施中的部署和應用。
作者介紹
朱繼輝//劉政//竇運濤//邱威
目錄
前言
第1章  可視化分析概論
  1.1  可視化分析的意義
  1.2  數據可視化分析興起的背景
  1.3  數據分析的可視化與分析的不同層次
    1.3.1  數據獲取與數據轉換
    1.3.2  高級分析與模型開發
    1.3.3  分析結果展現與模型應用
  1.4  可視化分析面臨的挑戰與應對
    1.4.1  可視化分析面臨的挑戰
    1.4.2  SAS的可視化分析實現
  1.5  本章小結
第2章  SAS可視化分析技術概述
  2.1  SAS數據可視化分析的平台基礎
  2.2  SAS可視化分析家族成員、主要功能和相互聯繫
    2.2.1  SAS可視化分析
    2.2.2  SAS 可視化統計
    2.2.3  SAS 可視化調查
    2.2.4  SAS可視化數據挖掘和機器學習
    2.2.5  相互聯繫
  2.3  SAS可視化分析功能概述
    2.3.1  數據導入
    2.3.2  數據處理
    2.3.3  數據分析
    2.3.4  基於Web的報表設計
  2.4  SAS數據可視化分析的展望
  2.5  本書內容概述
  2.6  本章小結
第3章  SAS Visual Analytics的數據訪問和準備
  3.1  認識數據源
    3.1.1  單一文件類型
    3.1.2  資料庫和大數據存儲
  3.2  使用Administrator管理LASR伺服器
    3.2.1  創建LASR伺服器
    3.2.2  創建並配置HDFS目錄
    3.2.3  啟動LASR伺服器
    3.2.4  載入單一SAS數據集
    3.2.5  載入HDFS數據
    3.2.6  高級數據管理
  3.3  準備數據的最佳實踐
  3.4  如何使用Visual Data Builder準備數據
    3.4.1  使用Visual Data Builder的場景
    3.4.2  導入數據
    3.4.3  表查詢和表連接
    3.4.4  導入Information Map查詢
    3.4.5  追加表
    3.4.6  創建LASR星型表
  3.5  本章小結
第4章  標準報表與定製化報表分析
  4.1  SAS Visual Analytics Designer和Visual Analytics Graph Builder介紹

    4.1.1  SAS Visual Analytics Designer
    4.1.2  SAS Visual Analytics Graph Builder
  4.2  創建標準報表
    4.2.1  使用各類報表對象
    4.2.2  在SAS Visual Analytics Designer中處理和分析數據
    4.2.3  報表過濾，報表交互，報錶鏈接
    4.2.4  使用報表中的參數
  4.3  創建定製化報表
  4.4  共享報表
  4.5  本章小結
第5章  鑽取查詢與儀錶盤
  5.1  創建鑽取查詢報表
    5.1.1  創建層次，生成鑽取查詢報表
    5.1.2  編輯層次，更新鑽取查詢報表
    5.1.3  創建時間層次，生成鑽取查詢報表
    5.1.4  從可視化圖形中創建層次
  5.2  創建儀錶盤
  5.3  本章小結
第6章  可視化統計分析與預測模型
  6.1  SAS Visual Statistics介紹
  6.2  SAS Visual Statistics用戶界面以及架構
  6.3  探索性數據分析
    6.3.1  探索性數據分析簡介
    6.3.2  SAS Visual Statistics實現探索性數據分析
  6.4  線性回歸模型
    6.4.1  線性回歸模型簡介
    6.4.2  SAS Visual Statistics線性回歸可視化分析
    6.4.3  SAS Visual Statistics線性回歸模型舉例
  6.5  邏輯回歸
    6.5.1  邏輯回歸模型簡介
    6.5.2  SAS Visual Statistics邏輯回歸可視化分析
    6.5.3  SAS Visual Statistics邏輯回歸模型舉例
  6.6  廣義線性模型
    6.6.1  廣義線性模型簡介
    6.6.2  SAS Visual Statistics廣義線性模型可視化分析
    6.6.3  SAS Visual Statistics廣義線性模型舉例
  6.7  決策樹
    6.7.1  決策樹模型簡介
    6.7.2  SAS Visual Statistics決策樹可視化分析
    6.7.3  SAS Visual Statistics決策樹模型舉例
  6.8  聚類
    6.8.1  聚類分析簡介
    6.8.2  SAS Visual Statistics聚類可視化分析
    6.8.3  SAS Visual Statistics聚類分析舉例
  6.9  模型比較和模型評分
    6.9.1  模型比較
    6.9.2  模型比較可視化界面
    6.9.3  模型評分
  6.10  本章小結
第7章  可視化調查

  7.1  SAS Visual Investigator介紹
  7.2  SAS Visual Investigator的主要功能和系統架構
  7.3  SAS Visual Investigator在預防違規或犯罪領域的應用
    7.3.1  從警報管理中發現高風險活動
    7.3.2  通過實體分析發現風險活動的誘因
  7.4  SAS Visual Investigator在金融欺詐及反洗錢領域的應用
    7.4.1  生成警報信息
    7.4.2  在警報控制台中發現風險
    7.4.3  搜索實體並進行初步調查
    7.4.4  在工作區中進行詳盡調查
    7.4.5  使用時間滑塊進行深度挖掘
  7.5  SAS Visual Investigator在法律、政府和社會管理方面的應用
    7.5.1  基於匯總報告評估風險
    7.5.2  持續的個案監控
  7.6  本章小結
第8章  SAS可視化分析技術的企業級部署和應用
  8.1  企業級部署
    8.1.1  架構設計
    8.1.2  大規模並行處理部署要點
    8.1.3  后配置、驗證、調優
  8.2  企業級應用的管理和安全
    8.2.1  管理概述
    8.2.2  操作計算伺服器
    8.2.3  環境監控
    8.2.4  安全
  8.3  本章小結

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