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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(xiàn)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)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(jiān)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)，可以想象如果一個生物信息數(shù)據(jù)庫里包含了成千萬的個體數(shù)據(jù)，信息量將會是怎樣一個規(guī)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(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)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?zhèn)洳椤?。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(yè)教育的同仁都知道數(shù)據(jù)挖掘能產生的價值，但是直到今天，我們對數(shù)據(jù)的處理依然停留在按預定指標進行統(tǒng)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(yè)務人員和IT人員的工作鴻溝，使到即使能提出數(shù)據(jù)分析的需求都成了一個很大的困難。在各公司里保管數(shù)據(jù)的大多是IT人員，他們對業(yè)務的了解可能并非很深入，而業(yè)務人員也鮮有對數(shù)據(jù)有深入認識者，他們通常都缺乏必要的數(shù)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(shù)據(jù)分析專家具有深厚的數(shù)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(shù)學家、統(tǒng)計學家們很多并不熟悉現(xiàn)代的IT軟硬件設備的特性，對于集群、分布式系統(tǒng)、大規(guī)模存儲、云計算、數(shù)據(jù)庫等認識幾乎為零，對于算法的實現(xiàn)可能還停留在對著PC寫C語言程序的水平上，對于海量數(shù)據(jù)，無法利用現(xiàn)代化設備的能力，使到算法是否能真正實現(xiàn)變成生產力存有很大的疑問。

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