SAS
Maîtriser SAS base et SAS Macro, SAS 9.2 et versions antérieures
2007 - 2ème édition - 312 pages - 175x250 mm
EAN13 : 9782100507979 - Prix TTC France 33 €
SAS est sans conteste l'un des logiciels d'informatique décisionnelle les plus connus, les plus complets et les plus répandus.
Le but de cet ouvrage est de présenter de manière concrète et pratique tout ce qui vous permettra de démarrer efficacement avec SAS et d'apprendre à tirer rapidement le meilleur parti de cet outil puissant.
Le contenu de ce livre est adapté à toutes les versions de SAS et à tous les environnements informatiques (Windows, Unix, mainframes...). Les fonctionnalités de SAS 9 et de sa dernière version 9.2 sont décrites avec soin et repérées par rapport à celles des versions antérieures.
Les nombreux exemples de programmes présentés sont tous accompagnés de leurs résultats. Les programmes, les tables SAS et les fichiers utilisés sont disponibles sur Internet.
Cet ouvrage s'adresse aux professionnels qui utilisent SAS, qu'ils soient informaticiens, chargés d'études statistiques ou analystes. Il sera également utile aux étudiants qui ont à assimiler les fondamentaux de cet outil.
SAS et son environnement. Concepts et vocabulaire pour programmer en SAS. Manipulation de tables. Edition de rapports: listes, graphiques et rapports. Analyse statistique des données. Paramétrez vos programmes SAS : le macro-langage. Étude de cas : données bancaires.
Biographie des auteurs
Hélène Kontchou Kouomegni - Responsable Business Intelligence chez Homesite Insurance à Boston, elle a une expérience de plusieurs années d'enseignement de SAS à Paris-Dauphine et dans plusieurs entreprises et institutions.
Olivier Decourt - Formateur et consultant indépendant sur SAS, SPAD, l'analyse statistique et le Data Mining. Il enseigne SAS dans plusieurs universités (IUT STID, ENSAI...).
Les utilisateurs de SAS tant dans le monde de l'entreprise qu'en universités; Banques, services publics, assurances, industrie pharmaceutique; IUT de statistique et Deug MASS
Mots-clésBase de données, Informatique de gestion, Statistique, Data mining, Informatique Décisionnelle



