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近年來，由于存儲設備的單位成本以驚人的速度下降（1G硬盤空間的成本現在只需要幾美分，這在過去難以想象），我們可以輕而易舉地積累起大量的數據。電信運營商，可以記錄用戶通話、短消息、無線上網產生的每一條信令，省級運營商一小時寫入存儲設備的數據量可以達到幾百G。電子商務網站，可以記錄用戶的每一次交易，甚至每一次點擊，可以復原用戶的完整訪問路徑找出用戶的興趣點。城市監控體系，在各個重要路口，高速公路上的攝像頭，每秒鐘都在產生海量的視頻數據。在生命科學領域，對人體的DNA分析，一個個體就能產生幾個G數據，可以想象如果一個生物信息數據庫里包含了成千萬的個體數據，信息量將會是怎樣一個規模，如此等等，不勝枚舉。我們毫無疑問，正處于一個信息爆炸的時代。


很不幸的是，我們得到了大量的數據，而這些數據中的絕大部分，在它的生命周期里基本上都被閑置著，從來沒有考慮過產生任何的價值，唯一的用途就是“保存備查”。盡管“啤酒與尿布”的故事，已經寫入教科書有10多年了，幾乎每一個接受過專業教育的同仁都知道數據挖掘能產生的價值，但是直到今天，我們對數據的處理依然停留在按預定指標進行統計這種很低的水平上。造成這種情況的原因有很多。一方面，由于業務人員和IT人員的工作鴻溝，使到即使能提出數據分析的需求都成了一個很大的困難。在各公司里保管數據的大多是IT人員，他們對業務的了解可能并非很深入，而業務人員也鮮有對數據有深入認識者，他們通常都缺乏必要的數學素質和知識基礎去進行建模和深入的分析工作。另一方面，數據分析專家具有深厚的數學處理能力，善于建模和構筑算法，但是由于無法得到合適的需求，他們的能力也無從施展。另外數學家、統計學家們很多并不熟悉現代的IT軟硬件設備的特性，對于集群、分布式系統、大規模存儲、云計算、數據庫等認識幾乎為零，對于算法的實現可能還停留在對著PC寫C語言程序的水平上，對于海量數據，無法利用現代化設備的能力，使到算法是否能真正實現變成生產力存有很大的疑問。

第1節 SAS體系介紹：邏輯庫，變量、函數、操作符與SAS表達式，數據步基本語句
第2節 ETL技術之一：復雜的數據步控制，讀取外部文件和數據庫連接
第3節 ETL技術之二：數據集整理。跳轉、循環、數組等，數據集合并，OUTPUT語句
第4節 ETL技術之三：過程步常用語句，幾個常用過程，SQL過程
第5節 初識SAS分析之一：描述性統計量計算過程
第6節 初識SAS分析之二：制表與畫圖
第7節 真理還是謬誤？拉出來遛遛：假設檢驗
第8節 告別拍腦袋式的肉眼判斷：方差分析
第9節 我也是個預言家之一：相關分析與線性回歸模型
第10節 我也是個預言家之二：Logistic回歸模型與非線性回歸
第11節 人生大部分問題是抉擇問題：分類器
第12節 人以群分，物以類聚：聚類分析
第13節 抓住背后看不見那只手：主成分分析與因子分析
第14節 不是算命先生：生存分析，COX回歸模型
第15節 股神是怎樣煉成的：時間序列與ARIMA模型