循序漸進(jìn)學(xué)習(xí)商業(yè)分析：使用SAS與R語(yǔ)言

第1章  分析的過(guò)程 1
1.1  分析的定義 1
1.1.1  簡(jiǎn)單的分析示例 2
1.1.2  典型日常工作 3
1.1.3  適合數(shù)據(jù)分析師職業(yè)的個(gè)人特質(zhì) 3
1.2  分析的演變 4
1.2.1  質(zhì)量運(yùn)動(dòng) 5
1.2.2  第二次世界大戰(zhàn) 7
1.2.3  統(tǒng)計(jì)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(chǎng)概況 11
2.1.2  高級(jí)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(guān)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(guān)于R的命名 16
2.2.6  關(guān)于R 16
2.2.7  關(guān)于RStudio 16
2.2.8  關(guān)于CRAN 18
2.2.9  關(guān)于R的附加軟件包 19
2.2.10  微軟公司收購(gòu)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(jìn)行數(shù)據(jù)處理 33
3.1  定義：數(shù)據(jù)處理之前的階段 33
3.2  常見(jiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題的基本理解 34
3.2.1  數(shù)據(jù)來(lái)源 36
3.2.2  使用基準(zhǔn)創(chuàng)建定義陳述 36
3.3  從ERP到業(yè)務(wù)分析SaaS的數(shù)據(jù)流 37
3.3.1  主鍵 38
3.3.2  關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 38
3.4  數(shù)據(jù)完整性檢查 39
3.5  SAS案例研究1 39
3.5.1  問(wèn)題陳述 40
3.5.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 41
3.5.3  查看數(shù)據(jù) 42
3.5.4  收集和組織數(shù)據(jù) 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(wèn)題陳述 52
3.6.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 53
3.6.3  查看數(shù)據(jù) 53
3.6.4  收集和組織數(shù)據(jù) 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(xiàn)有關(guān)數(shù)據(jù)的基本信息 73
4.1  關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì) 73
4.1.1  有關(guān)推論和描述統(tǒng)計(jì)的更多信息 74
4.1.2  表格和描述性統(tǒng)計(jì) 75
4.1.3  關(guān)于頻率分布 76
4.2  SAS案例研究2 78
4.2.1  問(wèn)題陳述 78
4.2.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 79
4.2.3  查看數(shù)據(jù) 80
4.2.4  關(guān)于單變量過(guò)程 82
4.2.5  收集和組織數(shù)據(jù) 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(wèn)題陳述 92
4.3.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 93
4.3.3  查看數(shù)據(jù) 93
4.3.4  收集和組織數(shù)據(jù) 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(tǒng)計(jì) 104
4.4.1  集中趨勢(shì)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(dāng)今世界的數(shù)據(jù)可視化 113
5.3  進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的理由 113
5.4  常見(jiàn)的圖形和圖表類(lèi)型 115
5.5  SAS案例研究3 116
5.5.1  關(guān)于數(shù)據(jù) 116
5.5.2  數(shù)據(jù)內(nèi)容 116
5.5.3  定義 116
5.5.4  問(wèn)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(dǎo)入數(shù)據(jù) 118
5.6.2  查看內(nèi)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(biāo)變量 122
5.6.5  組織和整理數(shù)據(jù) 123
5.6.6  可視化y變量 125
5.7  R案例研究3 129
5.7.1  關(guān)于數(shù)據(jù) 129
5.7.2  數(shù)據(jù)內(nèi)容 130
5.7.3  定義 130
5.7.4  問(wèn)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(dǎo)入數(shù)據(jù) 131
5.8.2  查看內(nèi)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(biāo)變量 135
5.8.5  組織和整理數(shù)據(jù) 136
5.8.6  可視化y變量 137
5.9  相關(guān)性和協(xié)方差 141
5.10  對(duì)相關(guān)性的解釋 142
第6章  概率 143
6.1  概率的定義 143
6.2  獨(dú)立事件的概率：兩個(gè)或多個(gè)事件的概率 144
6.3  條件事件的概率：兩個(gè)或多個(gè)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(jì)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(dǎo)貝葉斯定理 147
6.5.3  決策樹(shù)：用它來(lái)理解貝葉斯定理 148
6.6  計(jì)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(wèn)題陳述 151
6.7.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 152
6.7.3  查看數(shù)據(jù) 152
6.7.4  定義業(yè)務(wù)問(wèn)題 153
6.7.5  可視化 154
6.7.6  查看變量的基本統(tǒng)計(jì)信息 156
6.7.7  組織和整理數(shù)據(jù) 158
6.7.8  SAS練習(xí)1 160
6.7.9  SAS練習(xí)2 165
6.8  R案例研究4 165
6.8.1  問(wèn)題陳述 165
6.8.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 166
6.8.3  查看數(shù)據(jù) 166
6.8.4  定義業(yè)務(wù)問(wèn)題 167
6.8.5  可視化 168
6.8.6  查看變量的基本統(tǒng)計(jì)信息 169
6.8.7  組織和整理數(shù)據(jù) 170
6.8.8  執(zhí)行分析 173
6.8.9  R練習(xí) 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(xiàng)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(shù)定律 191
7.5  使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)決策 192
7.6  參數(shù)檢驗(yàn) 193
7.7  非參數(shù)檢驗(yàn) 194
7.8  SAS案例研究5 195
7.8.1  問(wèn)題陳述 195
7.8.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 195
7.8.3  查看數(shù)據(jù) 196
7.8.4  組織和整理數(shù)據(jù) 197
7.8.5  執(zhí)行分析 201
7.9  R案例研究5 204
7.9.1  問(wèn)題陳述 204
7.9.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 204
7.9.3  收集和組織數(shù)據(jù) 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(tǒng)計(jì)結(jié)果的方式 213
8.2  關(guān)于P值 216
8.3  假設(shè)檢驗(yàn)中的錯(cuò)誤 218
8.4  SAS案例研究6 219
8.4.1  問(wèn)題陳述 219
8.4.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 219
8.4.3  查看數(shù)據(jù) 220
8.4.4  組織和整理數(shù)據(jù) 221
8.4.5  執(zhí)行分析 222
8.5  R案例研究6 223
8.5.1  問(wèn)題陳述 223
8.5.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 223
8.5.3  查看數(shù)據(jù) 223
8.5.4  組織和整理數(shù)據(jù) 225
8.5.5  執(zhí)行分析 226
第9章  結(jié)論和見(jiàn)解 229
9.1  關(guān)于見(jiàn)解 229
9.1.1  描述統(tǒng)計(jì) 230
9.1.2  圖表 231
9.1.3  推斷統(tǒng)計(jì) 231
9.1.4  差異統(tǒng)計(jì) 232
9.2  SAS案例研究7 232
9.2.1  問(wèn)題陳述 233
9.2.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 233
9.2.3  查看數(shù)據(jù) 233
9.2.4  組織和整理數(shù)據(jù) 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(wèn)題陳述 240
9.3.2  導(dǎo)入數(shù)據(jù) 241
9.3.3  查看數(shù)據(jù) 241
9.3.4  組織和整理數(shù)據(jù) 241
9.3.5  可視化 242
9.3.6  執(zhí)行分析 244