【CDA数据分析师系列丛书】10月又出三本新作！助力专业数据分析师！

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【CDA数据分析师系列丛书】助力专业数据分析师！

这是一套务实的教材，不侃概念，不谈颠覆，不扯空想，不讲故事；

这是一个靠谱的工具，尊重科学的学习规律，遵照数据分析师规范化学习的完整体系，带你从零开始，菜鸟变精英！

历时2年时间...

汇集论坛10年统计分析培训精华...

邀请数位业界知名数据分析专家执笔...

人大经济论坛主编，首套写给专业数据分析师的丛书——CDA数据分析师系列丛书！

2015年2月人大经济论主编出版了CDA LevelⅠ三本基础书《从零进阶！数据分析的统计基础》、《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》、《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》，目标读者为业务数据分析师，包括非统计、非计算机专业的零基础入行和转行就业人员，还有各行各业的实操业务人员。

三本书上市8个月累计重印12次，深受读者欢迎。

《从零进阶！数据分析的统计基础》

数据分析初学者掌握必要的概率、统计理论基础必不可少，丛书第一册包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容。

《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》

准备成为数据分析师的你，按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这都是基本功！丛书第二册利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。

《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》

作为菜鸟分析师，你每天都要面对经过处理的数据，你需要根据业务问题、利用相关方法，进行建模分析、得出结果、结果检验、绘制图表，并解读数据，丛书的第三册对这些内容都进行了详细的讲解和操作分析。

2015年10月丛书又添三本大数据图书，包括《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》、《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行为纲领》、《大数据的互联网思维》。

《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》

本书对Tableau的产品、优势、Tableau 9.0的新特性及其功能做了全面的介绍，并且从15个不同行业的案例入手，让你在阅读本书后从一个新手成长为能够创建出复杂仪表板的高手。

《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行为纲领》

大数据仅仅只是当下的一个热词？还是具备实际商业应用价值的新概念呢？本书没有对大数据进行吹捧，而是为商业人士提供了一个智能解决方案，帮助他们理解自身定位、发展目标以及如何利用数据和工具实现目标。

《大数据的互联网思维》

作者十多年大数据相关从业经验的积累。累计投入100多亿元买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书！

CDA数据分析师丛书，写给专业数据分析师书。从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。

实现技术扎实，业务精通，策略接地气！

哪里可以买到这套丛书呢？京东、当当、亚马逊、淘宝……搜索“CDA数据分析师”即可找到~~

《从零进阶！数据分析的统计基础》

http://item.jd.com/11642893.html

《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》

http://item.jd.com/11642898.html

《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》

http://item.jd.com/11642892.html

《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》

http://item.jd.com/11761206.html

《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行为纲领》

http://product.dangdang.com/23792536.html

《大数据的互联网思维》

http://product.dangdang.com/23794062.html

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这个可以有~

试读部分1——

1.2.3 数据预处理
数据预处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。概括起来，统计数据预处理的过程包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四个步骤。
   
第一步：数据审查
该步骤检查数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求，字段值的内容是否与研究目的要求一致，是否全面，包括利用描述性统计分析，检查各个字段的字段类型，字段值的最大值、最小值、平均数、中位数等，记录个数、缺失值或空值个数等。
   
第二步：数据清理
该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当的方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，使得后续的数据分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除。
   
第三步：数据转换
数据分析强调分析对象的可比性，但不同字段值由于计量单位等不同，往往造成数据不可比。对一些统计指标进行综合评价时，如果统计指标的性质、计量单位不同，那么容易引起评价结果出现较大误差，再加上分析过程中的其他一些要求，需要在分析前对数据进行变换，包括无量纲化处理、线性变换、汇总和聚集、适度概化、规范化，以及属性构造等。
  
第四步：数据验证
该步骤的目的是初步评估和判断数据是否满足统计分析的需要，从而决定是否需要增加或减少数据量。利用简单的线性模型及散点图、直方图、折线图等图形进行探索性分析，利用相关分析、一致性检验等方法对数据的准确性进行验证，确保不把错误和偏差的数据带入到数据分析中。

上述四个步骤是一个逐步深入、由表及里的过程。先是从表面上查找容易发现的问题（如数据记录个数、最大值、最小值、缺失值或空值个数等），接着对发现的问题进行处理，即数据清理；再就是提高数据的可比性，对数据进行一些变换，使数据形式上满足分析的需要；最后则是进一步检测数据内容是否满足分析需要，诊断数据的真实性及数据之间的协调性等，确保优质的数据进入分析阶段。  

试读部分2——

2.2.3  SAS相关功能介绍
   
SAS 中对表的引用采用二级引用， 即 “逻辑库名.文件名” ， 比如为了引用 SASHELP 库中的 CLASS文件，必须采用“SASHELP.CLASS” ，若不加逻辑库名，则默认为调用WORK 库中的相应文件。

   
SAS文件
所有的 SAS 文件都必须作为某个 SAS 数据库的成员，SAS 文件主要分为以下三类。
●  表（Table） ：存放数据值和数据的描述信息的数据集，以.sas7bdata 为扩展名。
●  数据视图（View） ：不实际存放数据，只包含表的描述信息和一组用来读取数据的查询语句，以.sas7bvew 为扩展名。
●  目录册（Catalog） ：用来存放不同种类的信息文件，每个信息文件一般都比较小，比如一些系统的快捷键的定义等，以.sas7bcat 为扩展名。
   
数据集构成
一个数据集包括两个组成部分：描述部分和数据部分，如图 2-4 和图 2-5 所示。



数据部分是打开逻辑库中的文件时展现在我们眼前的部分，是数据值的集合。描述部分，即指属性，其包含以下部分：
   
●  数据集的名称；
●  创建数据集的日期和时间，如图 2-6 所示；


●  观测的个数，变量的个数，数据集中的每一个变量也有属性，如图 2-7 所示；


●  类型（Type） 、名字（Name） 、标签（Label） 、长度（Length） 、输入/输出格式（Informat/Format）
等，如图 2-8 所示。

这几本书肯定很靠谱！！！支持！！！

鼎力支持

哇塞，这也太赞了吧，以前就知道论坛有培训，没想到还出书了啊！！！

求签名版

貌似很不错的样子

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