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在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
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SAS涵盖比较广泛。其特定的功用可以延伸到许多不同的行业。而量身定制的衍生产品也有泛滥的趋势。不过，SAS/STAT应该仍然是它的核心。相比其实不太有历史感的9.0版本，SAS在STAT上的拓展也可以说是日新月异。比如说在MCMC上，在非参数估计上，在随机线性模型的补充改善上都是这几年的事情。且不提更新的分位回归，结构方程分析（PROC CALIS)，以及混合模型等等。
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