数据分析不求人(SAS Viya可视化分析原理与实践)

本书共23章，分为3篇：理念篇、基础篇和进阶篇。其中，理念篇从探索式数据分析及可视化的通用基础理论出发，介绍相关的原理、技术、方法和过程，帮助读者理解可视化分析的思想理念，以便在可视化分析中践行这些理念；基础篇按照SAS可视化分析的方法论，对数据访问与准备、描述性分析对象与诊断性分析对象、报表设计与支持、报表内容与交互支持等基础功能模块进行系统地梳理、归纳、总结和说明；进阶篇主要讨论SAS可视化分析中一些相对复杂、更多交互、需要编程或定制的内容，包括预测分析、地理分析、路径分析与网络分析、数据驱动与Viya作业等内容对象，以及聚合运算、VA REST API与SDK、定制图形模板等。书中内容遵循理论与实践相结合的指导思想，便于读者参照研习及操作。 本书可作为日常工作需要创建数据图表的人士、数据分析初学者或从业者、可视化分析爱好者的自学读物，SAS Viya使用者及SAS技术支持人员的参考书和SAS Viya培训教材，也可作为高等学校“数据可视化分析”课程的教学用书或参考书，以及各行业数据分析人员的参考书。

王有芹，SAS中国研发中心可视化分析产品开发测试部门经理。近20年的SAS商务智能与可视化分析产品的开发测试经验，专长领域包括数据可视化、商业智能、可视化分析等。作为一名问题解决者，在商务及可视化分析应用和技术支持方面拥有丰富的经验。多次在北京大学《统计分析与商务智能》课程中讲授数据可视化与可视化分析相关内容。已发表多篇SAS可视化分析相关博客，是颇受欢迎的SAS全球博主之一。

理念篇 第1章 数据素养与数据分析 1.1 数据素养 1.1.1 什么是数据素养 1.1.2 DIKW金字塔模型 1.1.3 数据素养之数据思维 1.1.4 数据素养之数据知识 1.1.5 数据素养之工具技能 1.2 数据分析 1.2.1 数据分析的发展沿革 1.2.2 数据分析的类型 1.3 习题 1.4 本章小结 第2章 探索式数据分析 2.1 初识探索式分析 2.1.1 关于初创人 2.1.2 什么是EDA 2.1.3 为何需要EDA 2.2 探索式分析简介 2.2.1 EDA方程式 2.2.2 EDA的技术方法概览 2.2.3 EDA的使用方式 2.3 EDA常用技术方法 2.3.1 非图形技术 2.3.2 图形技术 2.4 EDA与CDA 2.4.1 生动的类比 2.4.2 方法论维度 2.4.3 EDA的特点 2.4.4 CDA的特点 2.4.5 数据分析的不同阶段 2.5 习题 2.6 本章小结 第3章 视觉认知理论 3.1 视觉系统 3.1.1 视觉 3.1.2 视觉关注 3.2 注意力与记忆 3.2.1 注意（力） 3.2.2 记忆 3.2.3 记忆与可视化 3.3 可视化编码原理 3.3.1 可视化元素 3.3.2 视觉感知的相对性 3.3.3 可视化编码原则 3.3.4 可视化编码过程 3.3.5 可视化编码示例 3.4 格式塔认知理论 3.4.1 格式塔 3.4.2 普雷格郎茨定律 3.4.3 格式塔的图-底理论 3.4.4 格式塔的整体性原则 3.4.5 格式塔的群组原则 3.5 视错觉的启示 3.5.1 艾宾浩斯错觉 3.5.2 马赫带效应 3.5.3 普根多夫错觉 3.6 习题 3.7 本章小结 第4章 数据可视化概述 4.1 可视化的定义及分类 4.2 数据可视化的经典案例 4.3 数据可视化的目的 4.4 数据可视化的作用 4.4.1 减少数据过载的困扰 4.4.2 放大感知 ……基础篇进阶篇后记附录参考文献