前言

隨著大數據、云計算、人工智能、區塊鏈和移動互聯網的發展，大數據價值作為智慧數據的基礎得到廣泛應用。原始的數據是雜亂無章的，數據只有通過合適的數據工具處理，實現數據的標準化、特征化才能被機器所利用。機器通過大量的數據讓自己變得更智慧。未來已來，人類已經進入大數據與人工智能的時代，智能機器將幫助人類從繁重的勞動中解放出來。

時代在改變，以金融為例，從金融1.0到現在金融4.0的智慧銀行時代，線上業務得到了快速發展，打破了地域限制，這也是移動互聯網、大數據、人工智能等發展的結晶。

本書結合作者多年的大數據實踐經驗編寫而成。讓初學者知道如何入門，跟著案例理解數據價值。大數據挖掘價值的洞察需要合適的工具，SAS作為業界公認的大數據挖掘工具得到廣泛應用。結合實例開發應用案例學習更能深刻理解SAS語言、大數據分析、大數據挖掘，而不是一開始就把大家帶入統計領域。

通過本書的實例講解讓大家真正開卷有益，讓初學者快速入門，讓有基礎者深入提高，讓有經驗者提高效率。理論與實踐互相結合，相得益彰。

本書重點對SAS的核心模塊BASE SAS（SAS所有產品的基礎模塊）、SAS/ACCESS TO PC FILES（用于讀取和生成多種格式的文件模塊）、SAS/ACCESS（該模塊提供SAS軟件訪問各類數據庫的接口）、數據分析和SAS/EM（企業數據挖掘模塊）進行詳細講解，并結合ORACLE關系數據庫進行講解。對各類數據文件用SAS讀取進行了詳細的講解并對每一類型文件都結合了實例分析，以此來幫助讀者理解SAS讀取各類數據文件的方法。通過實例來學習和研究SAS與數據庫互相結合的奧妙，更能深入理解SAS在實際中的應用價值。

全書共13章，第1、2章主要講解SAS的發展歷史、功能模塊和SAS編程語言。通過與實際應用案例相結合的方式對編程語言進行詳細講解，并輔以程序注釋使初學者更易于理解語句含義。

第3～5章主要講解SAS的各類函數、數據步和過程步的處理。每一個函數理論后都配以實際開發應用案例，力求達到理論與實踐的緊密結合。其中，會利用單獨一節通過實際案例的方式對SAS自定義函數進行細致講解。數據步處理重點講解了數據步對各類文件的處理和根據業務需求通過函數處理變量的應用方法。過程步講解了過程的語法、基本語句和實際調用。

第6～9章主要講解了SQL過程、ODS輸出控制把分析結果存儲到各類型格式的文件、宏過程和數據文件裝載與數據集整理，并且以關系數據庫ORACLE為例進行了SAS與數據庫結合應用的講解。

第10～13章主要講解了SAS系統的常用過程、統計分析應用、數據挖掘、編程效率優化的方法和經典程序綜合應用與分析。

本書將作者工作中大量的實踐案例與初學者學習過程中遇到的困惑相結合，通過對每個理論知識后實踐案例程序詳細解讀的方式，力求通俗易懂地將SAS各模塊和應用方法進行有針對性、實戰化的介紹與分享，以幫助讀者深刻領會和掌握SAS數據處理、統計分析和數據挖掘等的方法，培養讀者解決商業問題的能力。

本書具有以下特點。

◆SAS編程語言語法詳細、實例豐富、添加程序解讀和詳細注釋。

◆通過案例講解SAS 9.4實際應用。

◆專門講解SAS對各類文件處理和SAS與ORACLE數據庫結合應用。

◆對SAS各知識點通過編程效率優化和經典程序綜合運用案例把理論與實際應用結合講解。

本書中每一部分的講解都引入實際開發應用案例來進行說明和注釋，把理論和實踐結合起來，讓讀者在探索中進行思考。

本書的編寫過程中，得到了同事、出版社和家人的大力支持，在此深表感謝。由于編者水平有限，書中難免存在不妥與疏漏之處，歡迎廣大讀者批評指正，以便于以后修訂。

編者