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147千字 字数
2018-07-01 发行日期
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主编推荐语

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。

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
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评分及书评

评分不足
1个评分
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    给这本书评了
    5.0

    本书比较全面地介绍了可视化分析的基本概念、技术组成和产品的架构。通过本书的学习，读者除了可以了解可视化的知识以外，还可以学习可视化分析的基本方法。本书特别适合于那些希望通过简洁、快速的方法就能够进行数据管理，进行数据探索；无须写代码就能进行数学建模；设计各种实用报表方便决策的数据分析人员和相应的管理人员。

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    出版方

    机械工业出版社有限公司

    机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。