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第1章 可视化分析概论1

1.1 可视化分析的意义1

1.2 数据可视化分析兴起的背景3

1.3 数据分析的可视化与分析的不同层次4

1.3.1 数据获取与数据转换4

1.3.2 高级分析与模型开发5

1.3.3 分析结果展现与模型应用5

1.4 可视化分析面临的挑战与应对6

1.4.1 可视化分析面临的挑战6

1.4.2 SAS的可视化分析实现7

1.5 本章小结9

第2章 SAS可视化分析技术概述10

2.1 SAS数据可视化分析的平台基础10

2.2 SAS可视化分析家族成员、主要功能和相互联系11

2.2.1 SAS可视化分析12

2.2.2 SAS可视化统计13

2.2.3 SAS可视化调查14

2.2.4 SAS可视化数据挖掘和机器学习15

2.2.5 相互联系16

2.3 SAS可视化分析功能概述17

2.3.1 数据导入17

2.3.2 数据处理18

2.3.3 数据分析18

2.3.4 基于Web的报表设计22

2.4 SAS数据可视化分析的展望24

2.5 本书内容概述24

2.6 本章小结24

第3章 SAS Visual Analytics的数据访问和准备25

3.1 认识数据源26

3.1.1 单一文件类型26

3.1.2 数据库和大数据存储27

3.2 使用Administrator管理LASR服务器27

3.2.1 创建LASR服务器29

3.2.2 创建并配置HDFS目录32

3.2.3 启动LASR服务器33

3.2.4 加载单一SAS数据集34

3.2.5 加载HDFS数据35

3.2.6 高级数据管理38

3.3 准备数据的最佳实践39

3.4 如何使用Visual Data Builder准备数据42

3.4.1 使用Visual Data Builder的场景42

3.4.2 导入数据43

3.4.3 表查询和表连接46

3.4.4 导入InformationMap查询50

3.4.5 追加表52

3.4.6 创建LASR星型表53

3.5 本章小结56

第4章 标准报表与定制化报表分析57

4.1 SAS Visual Analytics Designer和Visual Analytics Graph Builder介绍57

4.1.1 SAS Visual Analytics Designer57

4.1.2 SAS Visual Analytics Graph Builder57

4.2 创建标准报表58

4.2.1 使用各类报表对象58

4.2.2 在SAS Visual Analytics Designer中处理和分析数据58

4.2.3 报表过滤，报表交互，报表链接62

4.2.4 使用报表中的参数68

4.3 创建定制化报表71

4.4 共享报表72

4.5 本章小结74

第5章 钻取查询与仪表盘75

5.1 创建钻取查询报表76

5.1.1 创建层次，生成钻取查询报表76

5.1.2 编辑层次，更新钻取查询报表80

5.1.3 创建时间层次，生成钻取查询报表82

5.1.4 从可视化图形中创建层次82

5.2 创建仪表盘83

5.3 本章小结84

第6章 可视化统计分析与预测模型85

6.1 SAS Visual Statistics介绍85

6.2 SAS Visual Statistics用户界面以及架构86

6.3 探索性数据分析87

6.3.1 探索性数据分析简介87

6.3.2 SAS Visual Statistics实现探索性数据分析88

6.4 线性回归模型90

6.4.1 线性回归模型简介91

6.4.2 SAS Visual Statistics线性回归可视化分析92

6.4.3 SAS Visual Statistics线性回归模型举例95

6.5 逻辑回归101

6.5.1 逻辑回归模型简介101

6.5.2 SAS Visual Statistics逻辑回归可视化分析103

6.5.3 SAS Visual Statistics逻辑回归模型举例104

6.6 广义线性模型107

6.6.1 广义线性模型简介107

6.6.2 SAS Visual Statistics广义线性模型可视化分析107

6.6.3 SAS Visual Statistics广义线性模型举例108

6.7 决策树110

6.7.1 决策树模型简介110

6.7.2 SAS Visual Statistics决策树可视化分析112

6.7.3 SAS Visual Statistics决策树模型举例113

6.8 聚类116

6.8.1 聚类分析简介116

6.8.2 SAS Visual Statistics聚类可视化分析117

6.8.3 SAS Visual Statistics聚类分析举例117

6.9 模型比较和模型评分120

6.9.1 模型比较120

6.9.2 模型比较可视化界面120

6.9.3 模型评分122

6.10 本章小结123

第7章 可视化调查124

7.1 SAS Visual Investigator介绍124

7.2 SAS Visual Investigator的主要功能和系统架构125

7.3 SAS Visual Investigator在预防违规或犯罪领域的应用126

7.3.1 从警报管理中发现高风险活动127

7.3.2 通过实体分析发现风险活动的诱因129

7.4 SAS Visual Investigator在金融欺诈及反洗钱领域的应用136

7.4.1 生成警报信息137

7.4.2 在警报控制台中发现风险140

7.4.3 搜索实体并进行初步调查141

7.4.4 在工作区中进行详尽调查142

7.4.5 使用时间滑块进行深度挖掘147

7.5 SAS Visual Investigator在法律、政府和社会管理方面的应用151

7.5.1 基于汇总报告评估风险152

7.5.2 持续的个案监控155

7.6 本章小结159

第8章 SAS可视化分析技术的企业级部署和应用160

8.1 企业级部署160

8.1.1 架构设计161

8.1.2 大规模并行处理部署要点175

8.1.3 后配置、验证、调优186

8.2 企业级应用的管理和安全199

8.2.1 管理概述199

8.2.2 操作计算服务器215

8.2.3 环境监控218

8.2.4 安全224

8.3 本章小结236