特色 1. 数据处理和数据分析并重。针对金融大数据结构复杂、数据源和格式变换大的特点，充分讲述SAS软件DATA步强大的数据处理功能，强化金融数据处理内容。 2. 将SAS数据分析能力强和R和Python灵巧和业界流行的特点相结合，建立融合SAS和R及Python的数据处理和分析教材构架，进行教学大纲、授课教案到教材、案例集和习题集等课程要件建设。 3. 以《金融计量经济学》为知识依托，以海通证券金融工程部、天风证券金融工程部、等著名券商量化金融策略为具体案例内容，以权益（股票）市场和债券（固定收益）市场为主要应用领域，以日数据（daily data）为主、高频日内数据（intraday data）为辅，建立从数据搜集到数据清理、从投资组合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教学案例。 创新点 1. 填补国内教材空白。作为一款权威的数据处理和统计分析软件，多年来SAS在国内（尤其是银行系统）得到了广泛应用。已出版的教材多以操作和数据处理编程为主，针对金融数据处理和分析的书籍并不多见，尤其讲解金融数据分析的SAS过程步（Proc step）的教材难以见到。本教材拟对分析金融时间序列的SAS过程进行详细和全面的介绍，充分揭示SAS在处理和分析金融时间序列数据上的优势，填补国内教材空白。 2.SAS Viya平台介绍和R、Python的软件融合。SAS Viya 2016年推出以来，得到了很快的发展，出现了基于SAS Viya 云分析服务CAS的很多应用，国内一些金融机构也采用了SAS Viya构建自己的数据分析平台。但国内介绍SAS Viya的书很少，没有发现介绍利用SAS Viya中的ACTION进行金融数据分析的书籍。对SAS Viya的介绍以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等进行金融数据处理和分析的内容，是本教材的创新之处。