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一本书入门可视化数据分析。
内容简介
本书系统介绍了数据可视化分析的基本概念和实际应用。在理论层面，本书介绍了数据可视化分析的基本概念。在实际应用层面，本书介绍了SAS的可视化分析解决方案，如何使用SAS可视化分析解决方案进行数据可视化分析。
作者简介
作者朱继辉，SAS软件研究开发（北京）有限公司资深解决方案架构师。目前从事SAS客户智能解决方案的技术验证、最佳实践、技术咨询及系统实施。有多年的SAS产品企业级架构设计经验，对SAS高性能分析平台和架构有着深入的理解。参与完成了国内外多个SAS可视化分析产品的企业级解决方案的架构规划、SAS产品的JT实施和产品集成策略等方面的咨询，拥有丰富的系统实施经验。刘政，博士，赛仕软件研究开发（北京）有限公司总经理。负责SAS全球三大研发中心之一的整体运作：有世界著名软件公司和世界100强公司的工作经验，超过11年的海外学习工作背景，丰富的信息技术和软件工程教育经验；17年的外资企业经营和项目管理经验，熟知软件研发中心建立和管理；热心于中外企业的沟通交流，建立与政府和大学之间的联系：IEEE计算机协会高级会员、中国计算机学会大数据专家委员，清华大学大数据硕士项目教育指导委员会主任，中科院深圳先进技术研究院硕士研究生导师，中国软件行业协会理事，北京大学、清华大学、中国科学技术大学讲席教授。窦运清，SAS软件研究开发（北京）有限公司资深解决方案架构师。在承担产品研发工作同时，提供SAS解决方案对本地市场的支持，负责分析型解决方案在中国本地市场的咨询与实施，例如国内某大型能源集团公司的需求预测和库存优化项目，国内某保险公司的实时决策项目，国内某知名汽车制造企业的市场优化项目。其对SAS解决方案和］SAS技术实现有着丰富的知识和实践。毕业于天津大学，获理学硕士学位。邱威，SAS软件研究开发（北京）有限公司软件架构师，负责SAS风险产品的系统架构工作和相关的咨询与技术支持。在加入SAS之前，曾就职于某大型银行软件开发中心和某知名外资通信设备商，有着丰富的数据处理和数据分析工作经历。拥有北京理工大学计算机学士学位和英国约克大学软件工程硕士学位。
章节目录
版权信息
前言
第1章 可视化分析概论
1.1 可视化分析的意义
1.2 数据可视化分析兴起的背景
1.3 数据分析的可视化与分析的不同层次
1.3.1 数据获取与数据转换
1.3.2 高级分析与模型开发
1.3.3 分析结果展现与模型应用
1.4 可视化分析面临的挑战与应对
1.4.1 可视化分析面临的挑战
1.4.2 SAS的可视化分析实现
1.5 本章小结
第2章 SAS可视化分析技术概述
2.1 SAS数据可视化分析的平台基础
2.2 SAS可视化分析家族成员、主要功能和相互联系
2.2.1 SAS可视化分析
2.2.2 SAS可视化统计
2.2.3 SAS可视化调查
2.2.4 SAS可视化数据挖掘和机器学习
2.2.5 相互联系
2.3 SAS可视化分析功能概述
2.3.1 数据导入
2.3.2 数据处理
2.3.3 数据分析
2.3.4 基于Web的报表设计
2.4 SAS数据可视化分析的展望
2.5 本书内容概述
2.6 本章小结
第3章 SAS Visual Analytics的数据访问和准备
3.1 认识数据源
3.1.1 单一文件类型
3.1.2 数据库和大数据存储
3.2 使用Administrator管理LASR服务器
3.2.1 创建LASR服务器
3.2.2 创建并配置HDFS目录
3.2.3 启动LASR服务器
3.2.4 加载单一SAS数据集
3.2.5 加载HDFS数据
3.2.6 高级数据管理
3.3 准备数据的最佳实践
3.4 如何使用Visual Data Builder准备数据
3.4.1 使用Visual Data Builder的场景
3.4.2 导入数据
3.4.3 表查询和表连接
3.4.4 导入Information Map查询
3.4.5 追加表
3.4.6 创建LASR星型表
3.5 本章小结
第4章 标准报表与定制化报表分析
4.1 SAS Visual Analytics Designer和Visual Analytics Graph Builder介绍
4.1.1 SAS Visual Analytics Designer
4.1.2 SAS Visual Analytics Graph Builder
4.2 创建标准报表
4.2.1 使用各类报表对象
4.2.2 在SAS Visual Analytics Designer中处理和分析数据
4.2.3 报表过滤，报表交互，报表链接
4.2.4 使用报表中的参数
4.3 创建定制化报表
4.4 共享报表
4.5 本章小结
第5章 钻取查询与仪表盘
5.1 创建钻取查询报表
5.1.1 创建层次，生成钻取查询报表
5.1.2 编辑层次，更新钻取查询报表
5.1.3 创建时间层次，生成钻取查询报表
5.1.4 从可视化图形中创建层次
5.2 创建仪表盘
5.3 本章小结
第6章 可视化统计分析与预测模型
6.1 SAS Visual Statistics介绍
6.2 SAS Visual Statistics用户界面以及架构
6.3 探索性数据分析
6.3.1 探索性数据分析简介
6.3.2 SAS Visual Statistics实现探索性数据分析
6.4 线性回归模型
6.4.1 线性回归模型简介
6.4.2 SAS Visual Statistics线性回归可视化分析
6.4.3 SAS Visual Statistics线性回归模型举例
6.5 逻辑回归
6.5.1 逻辑回归模型简介
6.5.2 SAS Visual Statistics逻辑回归可视化分析
6.5.3 SAS Visual Statistics逻辑回归模型举例
6.6 广义线性模型
6.6.1 广义线性模型简介
6.6.2 SAS Visual Statistics广义线性模型可视化分析
6.6.3 SAS Visual Statistics广义线性模型举例
6.7 决策树
6.7.1 决策树模型简介
6.7.2 SAS Visual Statistics决策树可视化分析
6.7.3 SAS Visual Statistics决策树模型举例
6.8 聚类
6.8.1 聚类分析简介
6.8.2 SAS Visual Statistics聚类可视化分析
6.8.3 SAS Visual Statistics聚类分析举例
6.9 模型比较和模型评分
6.9.1 模型比较
6.9.2 模型比较可视化界面
6.9.3 模型评分
6.10 本章小结
第7章 可视化调查
7.1 SAS Visual Investigator介绍
7.2 SAS Visual Investigator的主要功能和系统架构
7.3 SAS Visual Investigator在预防违规或犯罪领域的应用
7.3.1 从警报管理中发现高风险活动
7.3.2 通过实体分析发现风险活动的诱因
7.4 SAS Visual Investigator在金融欺诈及反洗钱领域的应用
7.4.1 生成警报信息
7.4.2 在警报控制台中发现风险
7.4.3 搜索实体并进行初步调查
7.4.4 在工作区中进行详尽调查
7.4.5 使用时间滑块进行深度挖掘
7.5 SAS Visual Investigator在法律、政府和社会管理方面的应用
7.5.1 基于汇总报告评估风险
7.5.2 持续的个案监控
7.6 本章小结
第8章 SAS可视化分析技术的企业级部署和应用
8.1 企业级部署
8.1.1 架构设计
8.1.2 大规模并行处理部署要点
8.1.3 后配置、验证、调优
8.2 企业级应用的管理和安全
8.2.1 管理概述
8.2.2 操作计算服务器
8.2.3 环境监控
8.2.4 安全
8.3 本章小结
可视化分析与SAS实现是2018年由机械工业出版社有限公司出版,作者朱继辉。
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