Learn Data Science Using SAS Studio (eBook)

Learn Data Science Using SAS Studio (eBook)

Engy Fouda
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Prezzo:
€ 49,91
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Lingua: Inglese
Editore: Apress
Codice EAN: 9798868820137
Anno pubblicazione: 2026
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Descrizione

Do you want to create data analysis reports without writing a line of code? This book introduces SAS Studio, a free, web-based data science product for educational and non-commercial purposes. The power of SAS Studio lies in its visual, point-and-click user interface, which generates SAS code. It is easier to learn SAS Studio than to learn R and Python to accomplish data cleaning, statistics, and visualization tasks. The book includes a case study analyzing the data required to predict the results of presidential elections in the state of Maine for 2016 and 2020. In addition to the presidential elections, the book provides real-life examples, including analyses of stock, oil, and gold prices, crime, marketing, and healthcare. You will see data science in action and how easily it can be performed using complicated tasks and visualizations in SAS Studio. You will learn, step by step, how to perform visualizations, including creating maps. In most cases, you will not need a line of code as you work with the SAS Studio graphical user interface. The book includes explanations of the code that SAS Studio generates automatically. You will learn how to edit this code to perform more complicated advanced tasks. What You Will Learn Become familiar with the SAS Studio IDE. How to create essential visualizations. Know the fundamental statistical analysis required in most data science and analytics reports. Clean the most common dataset problems Learn linear and logistic regression for data prediction and analysis. Write programs in SAS. How to analyze data and get insights from it for decision-making. Learn character, numeric, date, time, and datetime functions and typecasting. Who This Book Is For A general audience of people who are new to data science, students, and data analysts and scientists who are new to SAS. No prior programming or statistical knowledge is required.