描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111578895丛书名: SAS核心技术丛书
内容简介
本书全面系统地介绍了SASViya的基础知识，让更多用户学习和使用SAS的新平台和技术，能够快速利用SASViya开发自己的大数据分析和人工智能应用并进行可视化展现。本书在保证全面讲解各技术点的基础之上，包含了必要的细节，使得读者能够迅速地了解SASViya，并为进一步的深入学习提供良好的开端。
目 录
目 录?Contents
前 言
第1章 SAS Viya 的架构和基本组成 1
1.1 SAS Viya的架构 1
1.1.1 SAS Viya平台的组成部分 2
1.1.2 SAS Viya平台的部署架构 7
1.1.3 基于SAS Viya的产品 8
1.2 CAS的数据访问 8
1.2.1 客户端访问数据 10
1.2.2 服务器串行访问数据 10
1.2.3 服务器并行访问分布式数据源 11
1.2.4 服务器并行访问HDFS 11
1.3 CAS的监控和管理 12
1.3.1 系统状态 13
1.3.2 配置 14
1.3.3 资源监控 16
1.4 CAS的安全性 17
1.4.1 CAS中的身份和角色 17
1.4.2 认证 18
1.4.3 授权 19
1.4.4 加密 22
1.4.5 审计日志 22
1.5 CAS数据容错 23
1.6 本章小结 23
第2章 SAS Viya应用开发概览 24
2.1 如何运行SAS代码 24
2.1.1 SAS程序的基本组成 25
2.1.2 SAS Studio 27
2.1.3 批处理、交互式行模式及如何执行操作系统命令 39
2.2 SAS Viya中开发应用的基本概念 40
2.2.1 CAS会话 41
2.2.2 数据访问 45
2.2.3 CAS语言 55
2.2.4 SAS选项 56
2.3 SAS Viya中的编码 62
2.3.1 SAS Viya的UTF-8编码 63
2.3.2 语言/区域选项LOCALE= 64
2.4 SAS代码在哪里执行 65
2.4.1 DATA步 66
2.4.2 CAS语言 66
2.4.3 SAS Viya的基本过程 67
2.4.4 SAS可视化数据建模和机器学习过程 67
2.4.5 DS2语言 67
2.4.6 SAS函数和CALL例程 68
2.4.7 格式和输入格式 68
2.4.8 宏 68
2.5 SAS Viya与SAS 9协同开发 69
2.6 第三方开发语言开发SAS Viya应用 70
2.7 本章小结 70
第3章 CAS 的数据读写和管理 71
3.1 CAS会话、CASLIB和CAS引擎逻辑库 71
3.2 CAS中的数据类型 71
3.3 加载数据到CAS服务器 73
3.3.1 加载客户端文件到CAS服务器 73
3.3.2 加载CAS端文件到CAS服务器 76
3.3.3 CAS端文件的串行加载与并行加载 79
3.4 管理CAS数据 81
3.4.1 查看CAS数据的属性 81
3.4.2 保存CAS服务器中的数据 84
3.4.3 卸载CAS服务器中的数据 87
3.4.4 删除文件 87
3.4.5 复制文件 88
3.4.6 全局化CAS表 89
3.5 本章小结 91
第4章 CAS中的数据处理 92
4.1 DATA步在SAS Viya中的执行 92
4.1.1 DATA步的执行会话 93
4.1.2 DATA步在CAS中的单线程和多线程处理 96
4.2 DATA步的VARCHAR字符类型 101
4.2.1 LENGTH语句创建VARCHAR字符变量 101
4.2.2 字符变量类型转换 102
4.2.3 字符串处理函数 104
4.3 CAS数据的分区和排序 104
4.3.1 DATA步的BY组处理和排序 105
4.3.2 DATA步的PARTITION=和ORDERBY=数据集选项分区和排序 106
4.3.3 使用CASUTIL过程的LOAD语句进行分区和排序 107
4.3.4 查看CAS表的分区信息 108
4.4 ACTION DATASTEP.RUNCODE执行DATA步代码 108
4.5 在CAS中应用格式进行数据处理 110
4.5.1 FORMAT过程创建格式逻辑库 111
4.5.2 CAS中自定义格式的应用 112
4.5.3 FORMAT语句为变量指定格式 112
4.5.4 CAS中带格式变量的处理 115
4.5.5 CAS格式逻辑库的管理 117
4.5.6 CAS格式逻辑库搜索列表管理 122
4.6 本章小结 124
第5章 SAS Viya 中的数据探索和展现 125
5.1 SAS Viya展现数据的方法：列表 125
5.2 SAS Viya展现数据的方法：图形 127
5.2.1 SGPLOT 128
5.2.2 SGPANEL 131
5.2.3 SGSCATTER 134
5.2.4 图形的类型 137
5.3 图形化展现CAS服务器的分析结果 152
5.3.1 示例1：图形化展示聚类分析中误差平方和的下降过程 152
5.3.2 示例2：图形化展示数据的统计结果 153
5.4 本章小结 155
第6章 用SAS Viya进行数据分析 156
6.1 SAS Viya中数据挖掘和机器学习过程步概述 156
6.2 SAS Viya中数据挖掘的一般流程 158
6.3 确定业务问题和数据准备 159
6.4 数据处理 160
6.4.1 数据抽样 161
6.4.2 数据探索 161
6.4.3 数据加工 179
6.5 数据建模 186
6.5.1 模型的建立 186
6.5.2 模型的评估 195
6.5.3 模型的实施 210
6.6 本章小结 211
第7章 SAS Viya 与 SAS 9 执行环境的交互 212
7.1 SAS Viya与SAS 9的差异 212
7.2 SAS/CONNECT 214
7.2.1 SAS/CONNECT介绍 214
7.2.2 SAS会话编码的兼容性 218
7.3 SAS Viya与SAS 9的协作 218
7.3.1 从已有的SAS 9平台到新的SAS Viya平台 219
7.3.2 从新的SAS Viya平台到已有的SAS 9平台 222
7.4 本章小结 224
第8章 CAS编程语言介绍 226
8.1 CASL简介 226
8.2 开始使用CASL 228
8.2.1 简单的CASL代码 229
8.2.2 调用ACTION进行多线程分析的CASL代码 229
8.3 CASL编程 230
8.3.1 变量 230
8.3.2 表达式和运算符 235
8.3.3 数组 237
8.3.4 字典 240
8.3.5 过程控制 241
8.3.6 ACTION 246
8.3.7 函数 255
8.3.8 输出 261
8.4 本章小结 261
第9章 用 Java、Lua、Python 和REST API 开发基于 SAS Viya的应用 262
9.1 SAS Viya开放平台介绍 262
9.1.1 分析即服务和SAS Viya开放平台介绍 262
9.1.2 SWAT 架构介绍 263
9.1.3 基于ACTION及ACTION集合的数据挖掘和机器学习 264
9.2 用Java开发基于SAS Viya的应用 265
9.2.1 系统需求及开发环境配置 265
9.2.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 266
9.2.3 用Java将数据加载到CAS服务器 270
9.2.4 调用ACTION进行描述性统计分析 275
9.2.5 调用ACTION进行线性回归分析 277
9.2.6 对CAS服务器端事件的管理 279
9.3 用Lua开发基于SAS Viya的应用 284
9.3.1 系统需求及开发环境配置 284
9.3.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 285
9.3.3 用Lua将数据加载到CAS服务器 286
9.3.4 调用ACTION进行描述性统计分析 287
9.3.5 调用ACTION进行线性回归分析 288
9.4 用Python开发基于SAS Viya的应用 289
9.4.1 系统需求及开发环境配置 289
9.4.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 290
9.4.3 用Python将数据加载到CAS服务器 291
9.4.4 调用ACTION进行描述性统计分析 293
9.4.5 调用ACTION进行线性回归分析 294
9.5 用CAS REST API开发基于SAS Viya的应用 295
9.5.1 使用Java来调用通用类REST Services 296
9.5.2 使用Java调用REST Services进行描述性统计分析 299
9.5.3 使用Java调用REST Services进行线性回归分析 303
9.6 本章小结 305
前 言
第1章 SAS Viya 的架构和基本组成 1
1.1 SAS Viya的架构 1
1.1.1 SAS Viya平台的组成部分 2
1.1.2 SAS Viya平台的部署架构 7
1.1.3 基于SAS Viya的产品 8
1.2 CAS的数据访问 8
1.2.1 客户端访问数据 10
1.2.2 服务器串行访问数据 10
1.2.3 服务器并行访问分布式数据源 11
1.2.4 服务器并行访问HDFS 11
1.3 CAS的监控和管理 12
1.3.1 系统状态 13
1.3.2 配置 14
1.3.3 资源监控 16
1.4 CAS的安全性 17
1.4.1 CAS中的身份和角色 17
1.4.2 认证 18
1.4.3 授权 19
1.4.4 加密 22
1.4.5 审计日志 22
1.5 CAS数据容错 23
1.6 本章小结 23
第2章 SAS Viya应用开发概览 24
2.1 如何运行SAS代码 24
2.1.1 SAS程序的基本组成 25
2.1.2 SAS Studio 27
2.1.3 批处理、交互式行模式及如何执行操作系统命令 39
2.2 SAS Viya中开发应用的基本概念 40
2.2.1 CAS会话 41
2.2.2 数据访问 45
2.2.3 CAS语言 55
2.2.4 SAS选项 56
2.3 SAS Viya中的编码 62
2.3.1 SAS Viya的UTF-8编码 63
2.3.2 语言/区域选项LOCALE= 64
2.4 SAS代码在哪里执行 65
2.4.1 DATA步 66
2.4.2 CAS语言 66
2.4.3 SAS Viya的基本过程 67
2.4.4 SAS可视化数据建模和机器学习过程 67
2.4.5 DS2语言 67
2.4.6 SAS函数和CALL例程 68
2.4.7 格式和输入格式 68
2.4.8 宏 68
2.5 SAS Viya与SAS 9协同开发 69
2.6 第三方开发语言开发SAS Viya应用 70
2.7 本章小结 70
第3章 CAS 的数据读写和管理 71
3.1 CAS会话、CASLIB和CAS引擎逻辑库 71
3.2 CAS中的数据类型 71
3.3 加载数据到CAS服务器 73
3.3.1 加载客户端文件到CAS服务器 73
3.3.2 加载CAS端文件到CAS服务器 76
3.3.3 CAS端文件的串行加载与并行加载 79
3.4 管理CAS数据 81
3.4.1 查看CAS数据的属性 81
3.4.2 保存CAS服务器中的数据 84
3.4.3 卸载CAS服务器中的数据 87
3.4.4 删除文件 87
3.4.5 复制文件 88
3.4.6 全局化CAS表 89
3.5 本章小结 91
第4章 CAS中的数据处理 92
4.1 DATA步在SAS Viya中的执行 92
4.1.1 DATA步的执行会话 93
4.1.2 DATA步在CAS中的单线程和多线程处理 96
4.2 DATA步的VARCHAR字符类型 101
4.2.1 LENGTH语句创建VARCHAR字符变量 101
4.2.2 字符变量类型转换 102
4.2.3 字符串处理函数 104
4.3 CAS数据的分区和排序 104
4.3.1 DATA步的BY组处理和排序 105
4.3.2 DATA步的PARTITION=和ORDERBY=数据集选项分区和排序 106
4.3.3 使用CASUTIL过程的LOAD语句进行分区和排序 107
4.3.4 查看CAS表的分区信息 108
4.4 ACTION DATASTEP.RUNCODE执行DATA步代码 108
4.5 在CAS中应用格式进行数据处理 110
4.5.1 FORMAT过程创建格式逻辑库 111
4.5.2 CAS中自定义格式的应用 112
4.5.3 FORMAT语句为变量指定格式 112
4.5.4 CAS中带格式变量的处理 115
4.5.5 CAS格式逻辑库的管理 117
4.5.6 CAS格式逻辑库搜索列表管理 122
4.6 本章小结 124
第5章 SAS Viya 中的数据探索和展现 125
5.1 SAS Viya展现数据的方法：列表 125
5.2 SAS Viya展现数据的方法：图形 127
5.2.1 SGPLOT 128
5.2.2 SGPANEL 131
5.2.3 SGSCATTER 134
5.2.4 图形的类型 137
5.3 图形化展现CAS服务器的分析结果 152
5.3.1 示例1：图形化展示聚类分析中误差平方和的下降过程 152
5.3.2 示例2：图形化展示数据的统计结果 153
5.4 本章小结 155
第6章 用SAS Viya进行数据分析 156
6.1 SAS Viya中数据挖掘和机器学习过程步概述 156
6.2 SAS Viya中数据挖掘的一般流程 158
6.3 确定业务问题和数据准备 159
6.4 数据处理 160
6.4.1 数据抽样 161
6.4.2 数据探索 161
6.4.3 数据加工 179
6.5 数据建模 186
6.5.1 模型的建立 186
6.5.2 模型的评估 195
6.5.3 模型的实施 210
6.6 本章小结 211
第7章 SAS Viya 与 SAS 9 执行环境的交互 212
7.1 SAS Viya与SAS 9的差异 212
7.2 SAS/CONNECT 214
7.2.1 SAS/CONNECT介绍 214
7.2.2 SAS会话编码的兼容性 218
7.3 SAS Viya与SAS 9的协作 218
7.3.1 从已有的SAS 9平台到新的SAS Viya平台 219
7.3.2 从新的SAS Viya平台到已有的SAS 9平台 222
7.4 本章小结 224
第8章 CAS编程语言介绍 226
8.1 CASL简介 226
8.2 开始使用CASL 228
8.2.1 简单的CASL代码 229
8.2.2 调用ACTION进行多线程分析的CASL代码 229
8.3 CASL编程 230
8.3.1 变量 230
8.3.2 表达式和运算符 235
8.3.3 数组 237
8.3.4 字典 240
8.3.5 过程控制 241
8.3.6 ACTION 246
8.3.7 函数 255
8.3.8 输出 261
8.4 本章小结 261
第9章 用 Java、Lua、Python 和REST API 开发基于 SAS Viya的应用 262
9.1 SAS Viya开放平台介绍 262
9.1.1 分析即服务和SAS Viya开放平台介绍 262
9.1.2 SWAT 架构介绍 263
9.1.3 基于ACTION及ACTION集合的数据挖掘和机器学习 264
9.2 用Java开发基于SAS Viya的应用 265
9.2.1 系统需求及开发环境配置 265
9.2.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 266
9.2.3 用Java将数据加载到CAS服务器 270
9.2.4 调用ACTION进行描述性统计分析 275
9.2.5 调用ACTION进行线性回归分析 277
9.2.6 对CAS服务器端事件的管理 279
9.3 用Lua开发基于SAS Viya的应用 284
9.3.1 系统需求及开发环境配置 284
9.3.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 285
9.3.3 用Lua将数据加载到CAS服务器 286
9.3.4 调用ACTION进行描述性统计分析 287
9.3.5 调用ACTION进行线性回归分析 288
9.4 用Python开发基于SAS Viya的应用 289
9.4.1 系统需求及开发环境配置 289
9.4.2 个ACTION调用：调用ServerStatus查看服务器状态 290
9.4.3 用Python将数据加载到CAS服务器 291
9.4.4 调用ACTION进行描述性统计分析 293
9.4.5 调用ACTION进行线性回归分析 294
9.5 用CAS REST API开发基于SAS Viya的应用 295
9.5.1 使用Java来调用通用类REST Services 296
9.5.2 使用Java调用REST Services进行描述性统计分析 299
9.5.3 使用Java调用REST Services进行线性回归分析 303
9.6 本章小结 305
前 言
Preface?前 言为什么要写这本书大数据、数据挖掘和机器学习、人工智能以及数据可视化发展到了一个全新的阶段，开始影响着企业、组织和个人理解数据并进行决策的各个方面。这些概念并不是代表崭新的理论或突然出现的实际需求, 而是经历了长时间的理论发展和实际应用探索之后的必然结果。
关于海量数据及数据挖掘的概念与理论，乃至相应的产品和工具，早在至少二十年之前就已出现，即使在国内，也已经不算是新生事物了。至于人工智能，更是人类很早就梦想要突破的领域，无须检索任何文献去考查究竟是在何时开始探索这一领域的，仅凭笔者个人的经验，就可以追溯到20世纪90年代。彼时，我的研究生导师华克强老师，就已经开始带领实验室的老师和学生们探讨如何把诸如神经网络、遗传算法、模糊数学、支持向量机等算法运用于水下机器人的控制当中。数据可视化，更全面地说，数据分析过程和方法的可视化，以及分析结果的可视化，也是一直都存在并且为业界所努力发展的领域。就SAS而言，从初主机上的命令行运行方式，到出现图形化界面的版本，到提供集成的开发环境，再到出现了分析专家和业务专家都可以使用的可视化分析和建模产品，一直到现在的全线产品与技术可视化，其一直在可视化的道路上前进和发展着。
时至今日，在运算方法上以迭代与分步为特征的数据分析，包括机器学习，从单机处理（SMP）模式到大规模并行处理（MPP）模式的突破、GPU的出现及其在数据分析领域的广泛应用，使得更为庞大的数据处理、更为复杂的深度学习和更为广泛的可视化用户，都得到了很好的计算支撑。在这个过程中，SAS作为领导者和推动者，一直在引领数据分析各个领域的潮流，包括大数据、可视化以及机器学习。其新一代分析平台SAS Viya正是SAS公司在这些领域所做贡献和突破的集中体现。
SAS Viya是一个以大数据、人工智能以及数据可视化为导向的、全新的统一平台和环境。既集中提供了大数据、人工智能以及数据可视化所需要的专业功能，也提供了支持这些专业功能所必需的高性能、可扩展性和开放性。从而可以利用人工智能的优势，并结合传统的分析方法来有效地处理大数据，并且使得这一切在可视化的环境和方法下得到实现。
继上一本书《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》全面介绍SAS 9，帮助国内广大的用户学习和使用SAS之后，本书旨在全面快速地介绍SAS Viya，让更多用户学习和使用SAS的平台和技术，能够快速利用SAS Viya开发自己的大数据分析和人工智能应用并实现可视化展现。本书在保证全面讲解各技术点的基础之上，包含了必要的细节，使得读者能够迅速系统地了解SAS Viya，并为进一步深入学习提供良好的开端。
请注意，本书是基于SAS Viya 3.1编写的，在功能上，SAS Viya的新版本会不断提高和增强，这些也会在本书的后续版本中不断得到体现。
读者对象本书主要适合于以下读者：
使用和学习SAS的科技工作和工程技术人员。
需要使用第三方开发语言调用SAS Viya提供的分析功能的工程技术人员。
使用SAS Viya进行大数据平台规划和建设的管理和技术人员。
使用SAS进行项目规划、实施和管理的系统架构师、系统管理员和项目管理人员。
团队的工作涉及SAS产品与技术的管理人员。
如何阅读本书本书共有9章，下面介绍各个章节的主要内容，以方便大家查阅。
第1章主要阐述了SAS Viya的架构和基本组成。第2章阐述了SAS应用开发的基本概念，旨在帮助读者从整体上理解SAS Viya以及基于SAS Viya的应用开发。建议每一位读者都仔细研读这两章。
第3章和第4章，介绍了CAS的数据读写和管理以及数据处理。需要利用SAS Viya处理数据的读者可仔细阅读这两章。
第5章的目的在于保证本书结构的完整性，介绍了SAS Viya中的数据探索和展现。熟悉SAS 9的读者可以略过本章。
第6章是关于用SAS Viya进行数据分析的章节。SAS Viya在数据分析方面添加了很多机器学习和深度学习的方法，建议分析建模领域的读者仔细阅读。本书的后续版本也会继续加强这方面的内容。
有很多的SAS用户有着长期使用SAS 9的宝贵经验，在SAS 9.4系统上也开发部署了很多成熟的应用。为此，第7章专门阐述了SAS Viya和SAS 9之间的集成和交互。
第8章是关于CAS编程语言的介绍。利用CAS编程语言可以灵活且限度地充分利用SAS Viya的所有数据分析和处理功能。如果读者期望能够直接调用CAS中的ACTION，进行灵活自由且功能齐全的数据分析和数据处理，建议仔细研读本章。
第9章阐述了如何用Java、Lua、Python开发基于SAS Viya的应用。介绍了SAS Viya作为一个开放系统，如何支持第三方开发语言，让更多的数据分析开发者借助于SAS Viya的分析和处理能力，使用他们自己熟悉的开发语言建立满足自己需求的应用。
致谢忙碌繁杂的日常工作之余，其实是不适合写书的。为了让需要学习的读者能够得到一个正确的路线图，为了让系统性的知识可以得到完整的传播，本书的每一位作者都做出了不懈的努力。
特别感谢机械工业出版社华章公司的杨绣国编辑（Lisa Yang）和SAS出版社的主编Julie Platt。他们的帮助和宝贵建议，促成了本书的完成。
夏坤庄（Kansun Xia） 中国，北京，2017年7月 PrefacePurposeBig data, data mining and machine learning, artificial intelligence and data visualization have entered a new era and began to affect all aspects of decision-making based on information by businesses, organizations and individuals. These concepts are not representation of the new theory nor the sudden emergence of the actual needs, they are results from a long period of theoretical development and exploration in practical application.The concept and technology of mass data and data mining, from theory to practice and even products and tools, appeared at least 20 years ago. It is not a new thing even in China. As for artificial intelligence, human being has been dreaming to break through in this field for a long time. When was this field explored? Without studying any literature on the history of science, but just based on the author’s personal experience, it can be traced back to the nineties of last century. At that time, my graduate tutor, Keqiang Hua, had begun to lead teachers and students to explore how to apply algorithms such as neural networks, genetic algorithms, fuzzy mathematics and support vector machines to underwater robots. Huge efforts have been exerted in area of Data Visualization as well. In terms of SAS, from the original command line on the mainframe to the graphical interface version, to integrated development environment, to visual analysis and modeling products that can be used by analysts and business experts, until now the full range of products and technology visualization, it has been constantly pursuing and developing in the field of visualization.Today, data analysis, characterized by iteration and step-by-step calculating, including in machine learning, has successfully extended from standalone processing mode (SMP) to large-scale parallel processing mode (MPP). And GPU has emerged and been widely used in the field of data analysis. These technologies have provided a very good calculation support to mass data processing, more complex deep learning, and more extensive visualization users. In this process, SAS as a leader and promoter, has been leading the trend of data analysis in all areas including big data, visualization, and machine learning. A new generation analytics platform, SAS Viya, is the core of SAS contribution and breakthrough in these areas.SAS Viya is a brand new, unified platform and environment oriented to big data, artificial intelligence and data visualization. It provides specialized functions required by big data, artificial intelligence and data visualization, as well as high performance, scalability and openness required to support these functions. Thus, users can take the advantages of artificial intelligence combined with traditional analytical methods to effectively process big data and implement all of these in the visual environment and methods.The last book “Understand SAS – Data Processing, Analytical Optimization and Business Applications” is a comprehensive introduction to SAS 9. It is designed to help the majority of SAS users learn and use SAS. This new book is a quick introduction to SAS Viya and aimed to help SAS users to learn and use the latest SAS platform and technology to quickly develop their own big data analysis and artificial intelligence applications. This book contains appropriate amount of details that enable the readers to systematically understand SAS Viya and provides a good starting point for further learning.Please note that this book is based on SAS Viya 3.1. New version of SAS Viya will continue to improve and enhance. These improvements and enhancements will be reflected in the subsequent revisions of this book.AudienceThis book is primarily targeted to following readers:Technical and engineering personnel who want to use or study SAS.Engineers who need to use the third-party programming language to invoke SAS Viya to provide analytical functions.System architects, system administrators, and project managers
关于海量数据及数据挖掘的概念与理论，乃至相应的产品和工具，早在至少二十年之前就已出现，即使在国内，也已经不算是新生事物了。至于人工智能，更是人类很早就梦想要突破的领域，无须检索任何文献去考查究竟是在何时开始探索这一领域的，仅凭笔者个人的经验，就可以追溯到20世纪90年代。彼时，我的研究生导师华克强老师，就已经开始带领实验室的老师和学生们探讨如何把诸如神经网络、遗传算法、模糊数学、支持向量机等算法运用于水下机器人的控制当中。数据可视化，更全面地说，数据分析过程和方法的可视化，以及分析结果的可视化，也是一直都存在并且为业界所努力发展的领域。就SAS而言，从初主机上的命令行运行方式，到出现图形化界面的版本，到提供集成的开发环境，再到出现了分析专家和业务专家都可以使用的可视化分析和建模产品，一直到现在的全线产品与技术可视化，其一直在可视化的道路上前进和发展着。
时至今日，在运算方法上以迭代与分步为特征的数据分析，包括机器学习，从单机处理（SMP）模式到大规模并行处理（MPP）模式的突破、GPU的出现及其在数据分析领域的广泛应用，使得更为庞大的数据处理、更为复杂的深度学习和更为广泛的可视化用户，都得到了很好的计算支撑。在这个过程中，SAS作为领导者和推动者，一直在引领数据分析各个领域的潮流，包括大数据、可视化以及机器学习。其新一代分析平台SAS Viya正是SAS公司在这些领域所做贡献和突破的集中体现。
SAS Viya是一个以大数据、人工智能以及数据可视化为导向的、全新的统一平台和环境。既集中提供了大数据、人工智能以及数据可视化所需要的专业功能，也提供了支持这些专业功能所必需的高性能、可扩展性和开放性。从而可以利用人工智能的优势，并结合传统的分析方法来有效地处理大数据，并且使得这一切在可视化的环境和方法下得到实现。
继上一本书《深入解析SAS：数据处理、分析优化与商业应用》全面介绍SAS 9，帮助国内广大的用户学习和使用SAS之后，本书旨在全面快速地介绍SAS Viya，让更多用户学习和使用SAS的平台和技术，能够快速利用SAS Viya开发自己的大数据分析和人工智能应用并实现可视化展现。本书在保证全面讲解各技术点的基础之上，包含了必要的细节，使得读者能够迅速系统地了解SAS Viya，并为进一步深入学习提供良好的开端。
请注意，本书是基于SAS Viya 3.1编写的，在功能上，SAS Viya的新版本会不断提高和增强，这些也会在本书的后续版本中不断得到体现。
读者对象本书主要适合于以下读者：
使用和学习SAS的科技工作和工程技术人员。
需要使用第三方开发语言调用SAS Viya提供的分析功能的工程技术人员。
使用SAS Viya进行大数据平台规划和建设的管理和技术人员。
使用SAS进行项目规划、实施和管理的系统架构师、系统管理员和项目管理人员。
团队的工作涉及SAS产品与技术的管理人员。
如何阅读本书本书共有9章，下面介绍各个章节的主要内容，以方便大家查阅。
第1章主要阐述了SAS Viya的架构和基本组成。第2章阐述了SAS应用开发的基本概念，旨在帮助读者从整体上理解SAS Viya以及基于SAS Viya的应用开发。建议每一位读者都仔细研读这两章。
第3章和第4章，介绍了CAS的数据读写和管理以及数据处理。需要利用SAS Viya处理数据的读者可仔细阅读这两章。
第5章的目的在于保证本书结构的完整性，介绍了SAS Viya中的数据探索和展现。熟悉SAS 9的读者可以略过本章。
第6章是关于用SAS Viya进行数据分析的章节。SAS Viya在数据分析方面添加了很多机器学习和深度学习的方法，建议分析建模领域的读者仔细阅读。本书的后续版本也会继续加强这方面的内容。
有很多的SAS用户有着长期使用SAS 9的宝贵经验，在SAS 9.4系统上也开发部署了很多成熟的应用。为此，第7章专门阐述了SAS Viya和SAS 9之间的集成和交互。
第8章是关于CAS编程语言的介绍。利用CAS编程语言可以灵活且限度地充分利用SAS Viya的所有数据分析和处理功能。如果读者期望能够直接调用CAS中的ACTION，进行灵活自由且功能齐全的数据分析和数据处理，建议仔细研读本章。
第9章阐述了如何用Java、Lua、Python开发基于SAS Viya的应用。介绍了SAS Viya作为一个开放系统，如何支持第三方开发语言，让更多的数据分析开发者借助于SAS Viya的分析和处理能力，使用他们自己熟悉的开发语言建立满足自己需求的应用。
致谢忙碌繁杂的日常工作之余，其实是不适合写书的。为了让需要学习的读者能够得到一个正确的路线图，为了让系统性的知识可以得到完整的传播，本书的每一位作者都做出了不懈的努力。
特别感谢机械工业出版社华章公司的杨绣国编辑（Lisa Yang）和SAS出版社的主编Julie Platt。他们的帮助和宝贵建议，促成了本书的完成。
夏坤庄（Kansun Xia） 中国，北京，2017年7月 PrefacePurposeBig data, data mining and machine learning, artificial intelligence and data visualization have entered a new era and began to affect all aspects of decision-making based on information by businesses, organizations and individuals. These concepts are not representation of the new theory nor the sudden emergence of the actual needs, they are results from a long period of theoretical development and exploration in practical application.The concept and technology of mass data and data mining, from theory to practice and even products and tools, appeared at least 20 years ago. It is not a new thing even in China. As for artificial intelligence, human being has been dreaming to break through in this field for a long time. When was this field explored? Without studying any literature on the history of science, but just based on the author’s personal experience, it can be traced back to the nineties of last century. At that time, my graduate tutor, Keqiang Hua, had begun to lead teachers and students to explore how to apply algorithms such as neural networks, genetic algorithms, fuzzy mathematics and support vector machines to underwater robots. Huge efforts have been exerted in area of Data Visualization as well. In terms of SAS, from the original command line on the mainframe to the graphical interface version, to integrated development environment, to visual analysis and modeling products that can be used by analysts and business experts, until now the full range of products and technology visualization, it has been constantly pursuing and developing in the field of visualization.Today, data analysis, characterized by iteration and step-by-step calculating, including in machine learning, has successfully extended from standalone processing mode (SMP) to large-scale parallel processing mode (MPP). And GPU has emerged and been widely used in the field of data analysis. These technologies have provided a very good calculation support to mass data processing, more complex deep learning, and more extensive visualization users. In this process, SAS as a leader and promoter, has been leading the trend of data analysis in all areas including big data, visualization, and machine learning. A new generation analytics platform, SAS Viya, is the core of SAS contribution and breakthrough in these areas.SAS Viya is a brand new, unified platform and environment oriented to big data, artificial intelligence and data visualization. It provides specialized functions required by big data, artificial intelligence and data visualization, as well as high performance, scalability and openness required to support these functions. Thus, users can take the advantages of artificial intelligence combined with traditional analytical methods to effectively process big data and implement all of these in the visual environment and methods.The last book “Understand SAS – Data Processing, Analytical Optimization and Business Applications” is a comprehensive introduction to SAS 9. It is designed to help the majority of SAS users learn and use SAS. This new book is a quick introduction to SAS Viya and aimed to help SAS users to learn and use the latest SAS platform and technology to quickly develop their own big data analysis and artificial intelligence applications. This book contains appropriate amount of details that enable the readers to systematically understand SAS Viya and provides a good starting point for further learning.Please note that this book is based on SAS Viya 3.1. New version of SAS Viya will continue to improve and enhance. These improvements and enhancements will be reflected in the subsequent revisions of this book.AudienceThis book is primarily targeted to following readers:Technical and engineering personnel who want to use or study SAS.Engineers who need to use the third-party programming language to invoke SAS Viya to provide analytical functions.System architects, system administrators, and project managers
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