面对日渐复杂的大数据，科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状，基于实际医疗案例，介绍数学基础知识和统计学基础知识,SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生，以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者，熟悉四个软件的任意一个且想要在短时间内掌握其他软件的读者，也适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

孙江伟 复旦大学流行病与卫生统计学专业硕士，曾在强生公司（Johnson &Johnson）任生物统计师，对国内医药临床领域及国外医疗注册系统等大数据的数据管理、数据清洗、研究设计及统计分析，有丰富的理论及实践经验，现于瑞典卡罗林斯卡医学院进行卫生统计学方面的研究深造。在American Journal of Epidemiology、European Journal of Neurology等杂志发表相关领域SCI论文10篇。

前言 随着计算机与信息技术的发展，互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断实现突破，逐渐渗透到人类生产生活的各个领域，以前所未有的方式将人们带入一场剧烈的信息变革之中。随着社会信息化程度的日益加深，医疗行业数据系统的信息容量也在不断扩大，高效地挖掘和利用这些宝贵的医学信息资源，为疾病的预防、诊断和治疗提供科学的决策依据，促进医学研究的进一步发展，具有非常重要的意义。与此同时，数据数量与日俱增，数据质量参差不齐，这使得医疗工作者和科研人员的工作难度不断加大，对专业技术水平、数据分析方法和团队科研协作都提出了更高的要求。 面对日渐复杂的大数据，科学工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。例如，SAS作为一个成熟度高、稳定性强的商业化系统，有强大的大数据管理及清洗的功能，在公司和企业中的应用非常广泛，但是它在对大数据(如健康注册系统)进行某些统计分析时，运行速度较慢。相对而言，Stata、R语言和Python却可以非常快速地完成同样的运算程序。此外，Stata是对初学者非常友好的软件，命令简单，运行速度快，是非常出色的统计软件；R语言有极其灵活和强大的绘图能力，可以更好地表现数据结果，大大提升数据分析的效率；Python以语言简单、分析高效而著称，尤其在机器学习、文本处理等领域表现突出。因此，如果能掌握几种统计软件的使用方法，并且能够根据具体研究目的自由切换不同的统计软件，则可以达到事半功倍的效果。 此外，大规模的项目通常需要跨单位、跨学科合作，科研团队的国际化、多元...