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商务数据分析与应用(作者:王汉生,使用SAS+R代码)

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简介:
本书由王汉生撰写,专注于商务数据分析的应用领域,并深入讲解如何利用SAS和R编程语言进行数据处理和分析。适合对商业智能感兴趣的读者学习参考。 a <- read.csv(D:/回归分析/案例数据/第1章.csv, header = TRUE) names(a) <- c(Y, X1, X2, X3) a[c(1:5), ] N <- sapply(a, length) MU <- sapply(a, mean) SD <- sapply(a, sd) MIN <- sapply(a, min) MED <- sapply(a, median) MAX <- sapply(a, max) result <- cbind(N, MU, SD, MIN, MED, MAX)

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客服
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  • 使SAS+R
    优质
    本书由王汉生撰写,专注于商务数据分析的应用领域,并深入讲解如何利用SAS和R编程语言进行数据处理和分析。适合对商业智能感兴趣的读者学习参考。 a <- read.csv(D:/回归分析/案例数据/第1章.csv, header = TRUE) names(a) <- c(Y, X1, X2, X3) a[c(1:5), ] N <- sapply(a, length) MU <- sapply(a, mean) SD <- sapply(a, sd) MIN <- sapply(a, min) MED <- sapply(a, median) MAX <- sapply(a, max) result <- cbind(N, MU, SD, MIN, MED, MAX)
  • MBA 课后报告
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    该文档为王汉生教授MBA课程《商务数据分析与应用》的学生作业展示,内容是详实的数据分析报告,旨在锻炼学生运用数据解决实际商业问题的能力。 自20世纪80年代以来,随着中国经济的发展,培训行业在中国迅速成长。进入21世纪后,该行业发展更为迅猛。近年来,在就业竞争压力增大的背景下,中国培训产业展现出强大的生命力,并正经历快速发展时期。各类培训机构的数量急剧增加。 目前,中国的培训机构已达到数百万家之多,其中英语、IT和少儿教育是三大主要领域。教育培训市场的细分领域广泛覆盖从幼儿园早期教育到高等教育、职业教育以及各种校外辅导等各个层面,这些市场都在以约20%的速度快速增长。一些领先机构如北大青鸟的IT培训项目、新东方教育集团、昂立教育及环球雅思,在各自专注的专业范围内取得了显著成就。
  • SAS中的
    优质
    本课程将深入探讨统计分析软件(SAS)在商业环境下的运用,重点介绍如何利用该工具进行高效的数据处理和复杂模型构建,以支持决策制定。 该文档记录了几个数据分析的案例,并以报告形式呈现。使用SAS语言进行数据统计与处理,适合希望学习SAS并撰写数据统计分析报告的同学阅读。
  • SAS统计
    优质
    《SAS统计分析的数据与代码应用》一书聚焦于利用SAS软件进行数据分析和编程实践,涵盖数据管理、统计模型构建及结果解读等内容。 《SAS统计分析应用数据和代码》是一本深入探讨SAS在统计分析领域实践的指南书,由董大钧主编编写。本书旨在帮助读者掌握使用SAS软件处理和分析数据时的有效方法,并通过实例解析复杂的统计模型与算法来提升数据分析能力。 作为一款强大的统计分析工具,SAS广泛应用于科研、教育及商业等领域。其主要功能包括数据管理、转换以及生成报告等,同时支持用户编写程序执行各种任务如导入导出数据、清洗和建模预测等操作。 本书中的.SAS文件通常包含用于处理与分析数据的编程逻辑,涵盖定义变量、缺失值处理、描述性统计及模型构建等内容。通过阅读并运行这些程序,读者可以学习如何用SAS解决实际问题,并理解统计分析流程。 此外,《SAS统计分析应用数据和代码》还介绍了SASDT文件(代表存储的实际数据记录)以及更复杂的数据分析或建模的.SASPRG文件,包括多元线性回归、逻辑回归等高级方法。通过这些程序的学习与实践,读者能够掌握更加深入的统计知识,并了解如何在实际工作中应用理论。 总之,《SAS统计分析应用数据和代码》是适合初学者及进阶用户的宝贵资料,在提升数据分析效率的同时也提高了精确度,无论是对于学术研究还是企业决策都有着重要的参考价值。
  • Financial Data in R: 使R进行财
    优质
    本书《Financial Data in R》旨在指导读者如何利用R语言强大的统计分析功能来进行高效的财务数据处理与建模。 财务数据使用R进行财务数据分析本段落档提供了一些用于分析美国股票市场财务数据的基本指标。 本资料已根据相关材料编写,并得到了开发者的启发和支持;没有他们的支持,这项工作是不可能完成的。 如何使用R版本4.0.3和RStudio: 几个关键的R包:rmarkdown, dplyr, quantmod, kableExtra 1. 财务数据准备 运行datascraping_v0.0.1.R脚本段落件。该脚本将下载、清理并处理自Sys.Date()以来的数据,以.csv格式保存在data/processed和data/raw两个文件夹下。 2. 财务数据可视化 步骤2:运行MarketDashboard.Rmd文件以生成图表。 此过程会加载位于data/processed文件夹下的最新财务数据,并进行相应的可视化。
  • 【随书光盘内容】《大:方法》(星)
    优质
    本书《大数据分析:方法与应用》由王星编写,提供了全面的大数据分析策略和技巧。附赠的随书光盘包含了实用的数据集、案例及演示程序,帮助读者深入理解和实践书中知识。 本资源包含《大数据分析:方法与应用》一书的随书光盘内容,为光盘形式的数据文件,并非书籍本身。如需下载图书,请参考其他相关分享渠道。
  • 》案例资料
    优质
    《商务数据分析与应用》案例资料汇集了各类商业环境中数据驱动决策的实际案例,旨在帮助读者掌握数据分析工具和技术在解决实际业务问题中的应用方法。 此为王汉生老师的《商务数据分析与应用》书中的案例数据,格式为Excel。
  • SAS编程及挖掘的案例——
    优质
    本书通过丰富的实例介绍了如何运用SAS编程进行数据处理和分析,并展示了其在不同领域的商业应用价值。 《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》是一本深入探讨SAS在实际商业环境中应用的专业书籍。SAS(Statistical Analysis System)是一种强大的统计分析软件,广泛应用于数据分析、预测建模以及数据挖掘等领域。该书通过丰富的实例,详细讲解了如何利用SAS进行数据处理和分析,以解决各种商业问题。 书中首先介绍了SAS的基础知识:它由两部分组成——SAS语言和图形用户界面(GUI)。SAS语言是一种高级过程语言,用于编写程序来处理和分析数据。而GUI如SAS Enterprise Guide或SAS Studio则提供了更友好的交互式工作环境。在编程中,我们使用的是数据步和过程步:前者用来读取、操作及写入数据;后者执行各种统计分析。 书中附带的code文件夹包含了许多示例代码,涵盖了从数据导入到清洗转换直至建模解释等全过程。这些示例帮助读者学习编写SAS代码来处理不同类型的数据(如结构化数据库数据、文本段落件或CSV文件),并且展示了如何使用SAS进行数据管理,比如创建变量、删除重复记录和处理缺失值。 《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》还重点介绍了数据挖掘这一关键领域。Book_data文件夹内包含了许多商业案例的数据集,涉及销售预测、客户细分、市场篮子分析及信用风险评估等业务场景。通过这些实际案例的学习,读者可以掌握如何使用SAS进行预处理,并构建诸如线性回归、逻辑回归和决策树等多种模型。 书中还介绍了其他高级功能如广义线性模型(GLM)、聚类分析以及关联规则挖掘技术,帮助商业分析师深入理解数据背后的模式并为决策提供科学依据。总之,《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》不仅教授了实用的SAS编程技巧,更展示了如何在真实世界中应用这些技能以提升数据分析能力并在业务决策过程中发挥更大价值。
  • (基于R语言的实践)——第2版 文件及程序.zip
    优质
    本书《商务数据分析与应用》第二版提供了基于R语言进行商务数据处理和分析的实际指导,并附有相关数据文件及程序代码,便于读者动手操作和学习。 《商务数据分析与应用——基于R(第2版)》数据文件和程序代码.zip
  • SAS平台及其
    优质
    SAS大数据分析平台提供强大的数据管理与分析工具,帮助企业从海量数据中挖掘商业价值。涵盖统计分析、预测建模等领域,广泛应用于金融、医疗等行业。 ### SAS大数据分析平台与应用 #### SAS简介与市场地位 SAS(赛仕公司)是一家专注于数据分析及智能应用领域的领先企业,自1976年成立以来,在全球积累了丰富的经验和深厚的市场基础。作为商业分析软件和服务提供商的翘楚,SAS在分析应用领域占据领导地位,并且是全球最大的独立软件公司之一。根据最新的市场调研报告,在2017年有超过30份报告将SAS认定为行业的领导者。 - **市场表现**:在全球财富500强中排名前100的企业里,94家正在使用SAS的产品和服务,这不仅反映了其广泛的市场认可度,也体现了产品与服务的高质量。 - **客户基础**:目前全球有超过84,000个客户在使用SAS的服务或软件,其中包括500多家能源企业和370余家中企。这些数字展示了SAS在全球范围内的广泛影响力。 - **研发投入**:每年将收入中的26%用于研发,这一比例远超行业平均水平,表明其对技术创新和产品升级的重视程度,并确保技术和产品的持续领先地位。 #### SAS在高级分析领域的领导地位 - **市场份额**:根据IDC数据,在高级分析及预测分析领域中SAS占据30.5%的份额,连续9年蝉联全球第一。这一成就充分证明了其强大的市场竞争力。 - **第三方评价**:Forrester Wave 2018年第三季度报告将SAS评为行业领导者,并基于对产品、战略和市场份额等关键指标进行了评估。 #### SAS在电力行业的解决方案及应用案例 - **解决方案概述**:为电力企业提供定制化的大数据分析方案,涵盖大数据分析、预测性维护、客户需求分析等多个方面。通过这些措施,企业可以更高效地管理资源并优化客户服务体验。 - **客户案例**:SAS服务于众多顶级能源和公用事业公司,在美国财富500强公共事业公司中的使用比例为100%,而在全球范围内这一数字则达到80%。 #### SAS大数据分析平台及其功能 - **平台介绍**:SAS大数据分析平台集成了多种先进技术和工具,帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。支持人工智能、机器学习等技术,并特别强调在欺诈侦测和流数据分析方面的应用能力。 - **平台特点** - 开放访问框架:提供一个开放的接入环境以灵活地连接不同的数据源和技术栈; - 大规模并行处理算法:SAS提供的机器学习算法数量比其他任何厂商都多,并支持大规模并行处理,从而极大地提高了数据分析效率。 - 全面覆盖分析生命周期:工具紧密集成,可以全面覆盖从数据准备到模型构建、部署及监控等各个阶段。 综上所述,无论是市场份额、客户满意度还是技术创新能力来看,SAS都是一个强大的领导者。特别是在电力行业中所提供的解决方案和应用案例已经得到了广泛的验证和支持。