دوره پاکسازی، تبدیل و ادغام داده‌ها برای تحلیل آماری با SAS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پاکسازی، تبدیل و ادغام داده‌ها برای تحلیل آماری با SAS

موضوع کلی: آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با SAS

موضوع میانی: اصول و تکنیک‌های آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر پاکسازی داده ها
• 2. اهمیت پاکسازی داده ها در تحلیل آماری
• 3. فرآیند کلی پاکسازی داده ها
• 4. مبانی SAS برای کار با داده ها
• 5. مقدمه ای بر SAS Enterprise Guide
• 6. مقدمه ای بر SAS Studio
• 7. مفاهیم اصلی SAS Datasets
• 8. ساختار داده ها در SAS
• 9. انواع متغیرها در SAS (عددی، کاراکتری)
• 10. کار با مقادیر گمشده (Missing Values)
• 11. شناسایی مقادیر گمشده
• 12. مدیریت مقادیر گمشده (حذف، جایگزینی)
• 13. تکنیک های جایگزینی مقادیر گمشده (میانگین، میانه، مد)
• 14. روش های پیشرفته جایگزینی مقادیر گمشده (رگرسیون، KNN)
• 15. کار با داده های پرت (Outliers)
• 16. شناسایی داده های پرت (نمودار، آماره ها)
• 17. روش های حذف داده های پرت
• 18. روش های تبدیل داده های پرت
• 19. اعتبارسنجی داده ها (Data Validation)
• 20. اهمیت اعتبارسنجی داده ها
• 21. تعریف قوانین اعتبارسنجی
• 22. اعمال قوانین اعتبارسنجی در SAS
• 23. شناسایی و اصلاح خطاهای داده ای
• 24. انواع خطاهای داده ای (تایپی، منطقی)
• 25. تکنیک های اصلاح خطاهای داده ای
• 26. استفاده از PROC FORMAT برای استانداردسازی
• 27. کار با قالب های سفارشی (Custom Formats)
• 28. ایجاد و اعمال قالب ها
• 29. قالب های عددی و کاراکتری
• 30. استانداردسازی متغیرهای کاراکتری
• 31. حذف فضاهای اضافی (Leading/Trailing Spaces)
• 32. تبدیل حروف بزرگ و کوچک (UPCASE, LOWCASE)
• 33. حذف یا جایگزینی کاراکترهای خاص
• 34. تکنیک های تطابق رشته ها (String Matching)
• 35. تطابق دقیق رشته ها
• 36. تطابق تقریبی رشته ها (Fuzzy Matching)
• 37. اندازه گیری شباهت رشته ها (Levenshtein Distance)
• 38. کار با داده های تکراری (Duplicate Data)
• 39. شناسایی رکوردهای تکراری
• 40. حذف رکوردهای تکراری
• 41. مدیریت رکوردهای تکراری بر اساس کلید
• 42. تبدیل داده ها (Data Transformation)
• 43. اهمیت تبدیل داده ها
• 44. تبدیلات ریاضی (لگاریتم، جذر، توان)
• 45. تبدیلات لگاریتمی برای داده های ناهمگن
• 46. تبدیلات مقیاس گذاری (Scaling)
• 47. استانداردسازی (Z-score)
• 48. نرمال سازی (Min-Max Scaling)
• 49. تبدیلات طبقه بندی (Categorization)
• 50. ایجاد سطوح (Bins) برای متغیرهای عددی
• 51. استفاده از PROC CUT
• 52. ایجاد متغیرهای طبقه ای
• 53. تبدیلات مبتنی بر زمان (Time-based Transformations)
• 54. استخراج اجزای تاریخ (سال، ماه، روز)
• 55. محاسبه اختلاف زمان
• 56. ایجاد متغیرهای روز هفته، فصل
• 57. تبدیلات مبتنی بر شرط (Conditional Transformations)
• 58. استفاده از IF-THEN-ELSE
• 59. استفاده از SELECT-WHEN
• 60. ایجاد متغیرهای جدید بر اساس شرایط
• 61. ادغام داده ها (Data Merging)
• 62. اهمیت ادغام داده ها
• 63. مفاهیم ادغام (Join)
• 64. انواع ادغام (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
• 65. استفاده از PROC SQL برای ادغام
• 66. استفاده از PROC MERGE
• 67. ادغام با کلید یکسان
• 68. ادغام با کلیدهای متفاوت
• 69. ادغام چند فایل داده ای
• 70. ترکیب داده ها (Data Concatenation)
• 71. اهمیت ترکیب داده ها
• 72. ترکیب ردیف ها (Appends)
• 73. استفاده از PROC APPEND
• 74. ترکیب ستون ها (Concatenation)
• 75. استفاده از PROC CONCAT
• 76. کار با فایل های مختلف (CSV, Excel)
• 77. وارد کردن داده ها از فایل های خارجی
• 78. استفاده از PROC IMPORT
• 79. استفاده از LIBNAME برای دسترسی به فایل ها
• 80. استفاده از PROC EXPORT
• 81. پاکسازی و تبدیل در SAS Enterprise Guide
• 82. پاکسازی داده ها با استفاده از ابزارهای graphical
• 83. تبدیلات متداول در Enterprise Guide
• 84. ادغام و ترکیب داده ها در Enterprise Guide
• 85. پاکسازی و تبدیل در SAS Studio
• 86. استفاده از کدهای SAS برای پاکسازی
• 87. استفاده از ماکروها برای اتوماسیون
• 88. ادغام و ترکیب داده ها در SAS Studio
• 89. بهترین روش ها در پاکسازی داده ها
• 90. مستندسازی فرآیند پاکسازی
• 91. کنترل کیفیت داده ها
• 92. تکرارپذیری فرآیند پاکسازی
• 93. اهمیت پاکسازی برای مدل سازی آماری
• 94. مقدمه ای بر تحلیل آماری با SAS
• 95. چند نمونه کاربردی پاکسازی
• 96. پاکسازی داده های نظرسنجی
• 97. پاکسازی داده های مالی
• 98. پاکسازی داده های پزشکی
• 99. پاکسازی داده های فروش
• 100. تمرین های عملی