原始数据读入SAS

合集下载

sas处理流程

sas处理流程SAS处理流程是数据分析过程中非常重要的一环，完整的SAS处理流程可以分为以下几个步骤：1.数据准备：从原始数据中进行数据清洗、筛选、预处理等工作，以备后续分析使用。

2.数据探索：采用统计学的方法，对数据进行探索性分析，发现数据的分布、关联、异常等特点。

3.数据预处理：对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等操作，提供合适的数据质量用于后续建模。

4.数据分析建模：采用统计学的方法，选择合适的建模算法，构建合适的模型，并对模型进行评估。

5.模型优化：对模型进行参数优化、特征选择、组合、交叉验证等操作，提高模型的预测精度。

6.模型评估与应用：对模型进行评估，包括准确度、精确度、召回率、F1值等指标，根据需求应用模型。

在SAS处理流程中，需要掌握SAS软件的基本用法，包括数据输入输出、数据处理、变量定义、图表绘制等操作，同时还需要有扎实的数据分析能力和建模经验，这些都是SAS处理流程的基础。

另外，还需要注意数据的质量和完整性，避免出现错误的结果，同时对于结果的解释和应用也需要非常清晰。

总之，SAS处理流程是数据分析中不可或缺的一环，只有通过完整的步骤进行处理，才能得到准确的结果，并为后续决策提供有效数据支撑。

具体来说，SAS处理流程中的每个步骤都有一些细节需要注意：1.数据准备：在数据的清洗、筛选、预处理等过程中，需要注意数据类型、缺失值和异常值的处理，以及数据的规范性和易用性。

2.数据探索：数据探索是对数据的一个全面的了解，应注意相关性分析、多变量分析、异常值分析以及可视化等方面，以找出数据中的规律、趋势和关联。

3.数据预处理：数据处理是为后续建模做好准备，应注意标准化、归一化、缺失值处理，特征选择等，以保证数据的可靠性和有效性。

4.数据分析建模：在数据模型的构建过程中应注意选择合适的建模算法，对模型参数进行调整，同时需要通过合适的评估指标来评估模型的好坏，不断进行优化。

5.模型优化：对于建好的模型，需要进行优化，如调整参数、特征选择、模型组合以及特征组合和单模型，以达到最佳预测效果。

学习使用SAS进行数据分析的基础教程

学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。

它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。

在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。

在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。

安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。

二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。

在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。

常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。

DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。

2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。

它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。

通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。

使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。

三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。

在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。

2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。

在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。

可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。

四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。

在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。

SAS数据分析常用操作指南

SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。

SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。

本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。

一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。

SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。

以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。

2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。

可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。

2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。

对于异常值，可以选择删除或进行修正。

3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。

sas 标准化数据

sas 标准化数据SAS 标准化数据。

在数据分析领域，数据的标准化是非常重要的一步。

标准化数据可以使得数据更易于比较和分析，同时也可以提高模型的准确性和稳定性。

SAS作为一种广泛应用的数据分析工具，提供了丰富的功能来进行数据标准化处理。

本文将介绍在SAS中如何进行数据标准化的方法和步骤。

首先，我们需要明确数据标准化的概念。

数据标准化是指将原始数据按照一定的规则进行转换，使得数据符合特定的标准或分布。

常见的数据标准化方法包括Z-score标准化、最小-最大标准化等。

在SAS中，我们可以利用PROC STDIZE和PROC STANDARD等过程来进行数据标准化处理。

接下来，我们以Z-score标准化为例，介绍在SAS中如何进行数据标准化。

Z-score标准化是一种常用的数据标准化方法，它可以将原始数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

在SAS中，我们可以使用PROC STDIZE过程来实现Z-score标准化。

具体操作步骤如下：1. 首先，我们需要使用DATA步骤将原始数据导入SAS系统中。

假设我们的原始数据集名为原始数据集，包含变量X1、X2、X3等。

2. 接下来，我们可以使用PROC STDIZE过程来进行数据标准化处理。

具体的代码如下：```SAS。

proc stdize data=原始数据集 out=标准化数据集 reponly method=z;var X1 X2 X3;run;```。

在上面的代码中，我们使用了PROC STDIZE过程，指定了输入数据集为原始数据集，输出数据集为标准化数据集。

同时，我们使用了REPONLY选项来保留原始数据集中未标准化的变量，使用了METHOD=Z选项来指定Z-score标准化方法，最后列出了需要进行标准化处理的变量。

3. 执行上述代码后，就可以得到标准化后的数据集。

在标准化数据集中，变量X1、X2、X3将被转换为符合标准正态分布的标准化值。

除了Z-score标准化外，我们还可以使用PROC STANDARD过程来进行最小-最大标准化处理。

学习使用SAS进行数据分析和预测建模

学习使用SAS进行数据分析和预测建模1. 引言SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用的数据分析和预测建模工具，其强大的统计分析功能和用户友好的界面使其成为许多领域从业人员首选的分析工具之一。

本文将介绍如何学习使用SAS进行数据分析和预测建模。

2. SAS基础知识在正式开始学习SAS之前，我们需要了解一些SAS的基础知识。

SAS由多个组件组成，其中最常用的是Base SAS和SAS Enterprise Guide。

Base SAS是SAS的核心组件，提供了各种数据处理和分析功能；而SAS Enterprise Guide是一个集成开发环境，可以帮助用户更方便地进行数据分析和建模。

3. 数据准备在进行数据分析和建模之前，我们首先需要准备待分析的数据。

SAS可以处理各种数据格式，包括结构化数据（如数据库表格和Excel文件）和非结构化数据（如文本文件和XML文件）。

我们可以使用SAS的数据导入功能将原始数据导入到SAS中进行分析。

4. 数据探索和可视化在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行探索和可视化。

SAS提供了各种数据探索和可视化的功能，可以帮助我们更好地理解数据的特征和关系。

我们可以使用SAS进行数据摘要统计、频率分析、散点图绘制等操作，以及使用SAS的图形界面设计工具生成各种数据可视化图表。

5. 数据清洗和变换在进行数据分析和建模之前，我们通常需要对数据进行清洗和变换。

SAS提供了各种数据清洗和变换的功能，可以帮助我们处理数据中的缺失值、异常值和重复值，并进行数据格式转换和特征衍生等操作。

我们可以使用SAS的数据步骤和SQL语句对数据进行清洗和变换。

6. 统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。

SAS提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等。

我们可以利用SAS进行统计分析，并通过输出结果进行解释和结论推断。

7. 预测建模预测建模是数据分析的另一个重要内容。

sas使用方法

SAS程序操作SAS 8。

2的界面中间是三个并排（或层叠）的窗口,那个叫做Program Editor的窗口（窗口标签为Editor）就是用来输入SAS语句的，编程操作的所有内容都是在该窗口内完成的。

(一)数据集（dataset）和库统计学的操作都是针对数据的,SAS中容纳数据的文件称为数据集,数据集又包含在不同的库（暂且理解为数据库吧）中。

SAS中的库分为永久性和临时性两种。

顾名思义，存在于永久库中的数据集是永久存在的(只要你不去删除它），临时库中的数据集则在你退出SAS后自动被删除。

至于SAS中库的概念,最简单的理解就是一个目录，一个存放数据集的目录。

数据集的结构完全等同于我们一般所理解的数据表，由字段和记录所构成,在统计学中我们习惯将字段称为变量,在后面的内容中字段和变量我们就理解为同一种东西吧！建立数据集的方法很多，编程操作中有专门的数据读入方法来建立数据集，但需要将数据现场录入，费时费力。

如果数据量大，我劝各位还是先以其它方法将数据集建好，否则程序语句的绝大部分会浪费在数据的输入上。

(二)SAS程序概述和其它计算机语言一样，SAS语言(称为SCL语言，SAS Component Language）也有其专有的词汇(即关键字）和语法。

关键字、名字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS语句，而执行完整功能的若干个SAS语句就构成了SAS程序。

SAS程序包括多个步骤和一些控制语句，一般情况下均包括数据步和过程步，一个或多个、数据步或过程步,它们之间任何形式的组合均可成为一段SAS程序，只要能完成一个完整的功能。

通常情况下SAS程序还包括一些全程语句，用以控制贯穿整个SAS程序的某些选项、变量或程序运行的环境。

SAS程序的语句一般以关键字开始，以一个分号结束,一条语句可占多行(SAS每看到一个分号，就将其以前、上一个分号以后的所有东东当作一条语句来处理，而不管他们处在多少个不同的行中）。

SAS应用基础实验指导手册

实验一“SAS基本操作与数据集建立、浏览”【实验目的】掌握启动SAS的方法，熟悉常用的操作界面；理解SAS数据库、临时|永久数据集等基本概念，熟练掌握建立数据集、浏览编辑数据集的基本使用方法。

【实验内容之一】输入下列程序，运行并保存在恰当的文件夹中：data tmp;input name$ birthday date9. score1 score2 score3 wage comma8.2 percent;cards;zhangsanfen 02-oct-76 78 81 65 1,256.12 0.21lisi 18-jan-75 74 93 65 1,080.5 0.15wangwu 14,feb,74 88 90 95 2,040. 0.3xuliu 30/jun/77 75 89 69 980.38 0.12proc print;format birthday monyy7. wage dollar4.2;run;上述程序建立了一个含有姓名、生日、项目1~3的考核分、工资、加薪比率这些字段的临时数据集tmp。

〖实验指导〗★有关知识★SAS主界面中有几个常用的工作窗口：“编辑窗口”用于录入、编辑程序；“日志窗口”用于显示SAS系统运行信息；“输出窗口”用于显示运行SAS程序产生的文字输出结果；……。

SAS主界面上有几个常用的菜单：有关文件操作的功能都组织在“文件菜单”中，SAS 程序的提交运行、已运行过程序在编辑窗口的重新显示等功能组织在“运行菜单”中；……。

【实验内容之二】试用编程方法和菜单|工具条方式分别建立用户数据库MyLib和MySas。

〖实验指导〗★有关知识★SAS主界面中工具条上有“创建新的数据库”工具图标，用于指定“库标识”与实际文件夹之间关联以创建一个逻辑数据库。

用libname语句可以创建、取消逻辑数据库。

LIBNAME语句的一般用法为：libname 数据库名 [引擎] 库位置;libname 数据库名 (库位置1 库位置2 …);库位置通常是‘目录的全路径文件名’表示;引擎为读写数据的格式说明,如v8,v6,xport等。

使用SAS进行统计分析的基础

使用SAS进行统计分析的基础统计分析在数据分析和决策制定中扮演着至关重要的角色。

而SAS （Statistical Analysis System）作为一种功能强大的数据统计分析软件，被广泛应用于各个领域。

本文将介绍使用SAS进行统计分析的基础知识和技巧。

一、SAS的安装和配置使用SAS进行统计分析前，首先需要将SAS软件安装到计算机上，并进行相应的配置。

安装完成后，打开SAS软件，进入SAS主界面。

二、创建和导入数据集在SAS中，我们可以通过创建或导入数据集来进行数据分析。

创建数据集可以手动输入数据，也可以通过导入外部数据文件。

导入数据可以使用SAS自带的数据导入工具，也可以通过SAS程序语言来实现。

三、数据清洗与变换在进行统计分析前，通常需要对原始数据进行清洗和变换，以便于后续的分析操作。

数据清洗包括去除异常值、缺失值处理、去重等操作；数据变换包括数据重编码、数据标准化、数据离散化等操作。

四、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的描述和总结，来了解数据的基本特征和分布情况。

在SAS中，可以使用各种统计指标和图表来进行描述性统计分析，比如平均值、标准差、频数分布表、柱状图等。

五、推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本中推断总体的参数值，并对研究假设进行检验和推断。

SAS提供了多种推断性统计分析的方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。

使用这些方法可以得出对总体的推断性结论，并评估其显著性。

六、数据可视化数据可视化是将统计分析结果以图表的形式展现出来，便于人们直观地理解和解释数据。

SAS提供了丰富的数据可视化功能，可以绘制各种图表，包括散点图、折线图、饼图等。

通过数据可视化，可以更加生动地展示分析结果，提高沟通和传达效果。

七、报告输出与批量处理通过SAS，可以将分析结果输出为报告或者自动化处理过程。

SAS支持将分析结果输出为各种格式的报告，比如PDF、Word、Excel等，方便与他人分享和展示。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会在进行SAS（统计分析系统）实践过程中，我深深体会到其作为一款强大的数据分析工具带来的便利和效率。

通过这段时间的学习和实践，我对SAS有了更全面的认识，同时也积累了一些实用的经验。

本文将对我在SAS实践中的总结和体会进行分享。

一、SAS的基本操作1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS系统中。

通过SAS的数据导入功能，我们可以将不同格式的数据文件，如Excel、CSV等，导入到SAS的数据集中进行后续处理。

同时，在导入数据的过程中，我们还可以进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等，使数据更加准确可靠。

2. 数据处理与转换SAS提供了丰富的数据处理和转换功能，可以对数据进行加工和变换，以满足不同的分析需求。

例如，我们可以使用SAS的函数和操作符对数据进行计算、筛选和排序等操作，还可以进行数据的合并、拆分和重构等处理，以获得更有价值的分析结果。

3. 统计分析与建模SAS作为一款专业的统计分析工具，提供了广泛的统计分析和建模功能。

通过SAS的统计过程，我们可以进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析操作。

同时，SAS还提供了强大的数据挖掘和机器学习功能，可以进行聚类分析、决策树、神经网络等高级分析和建模操作。

二、SAS实践经验总结1. 熟悉SAS语法和函数在进行SAS实践之前，我们需要系统地学习和掌握SAS的语法和函数。

只有熟悉了SAS的语法规则和函数功能，才能高效地进行代码编写和数据操作。

因此，建议在实践前先进行一段时间的SAS语法学习，包括语句结构、数据集操作、函数应用等方面。

2. 规范编写和注释代码在进行大规模数据处理和分析时，代码的编写和注释非常关键。

合理的代码结构和注释能够提高代码的可读性和可维护性。

因此，在实践中，我养成了良好的编码习惯，包括使用有意义的变量命名、遵循代码缩进规范，以及添加必要的注释和说明等。

使用SAS进行数据分析的步骤

使用SAS进行数据分析的步骤第一章：引言数据分析是现代商业和科学领域中不可或缺的一部分。

它可以帮助我们从数据中获取有价值的信息和见解，用以支持决策制定和问题解决。

而SAS（Statistical Analysis System）作为一种流行的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。

本文将介绍使用SAS进行数据分析的步骤，并以实例来说明每个步骤的具体操作。

第二章：数据准备一个成功的数据分析过程必须以正确的数据准备开始。

首先，收集所需数据，并确保数据的完整性和准确性。

然后，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

接下来，对数据进行变量选择和变换，以便更好地适应后续的分析需求。

第三章：探索性数据分析在进行正式的统计分析之前，我们需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本特征和潜在关系。

这包括计算和绘制描述性统计指标，如均值、中位数、方差等，以及创建图表和图形，如直方图、散点图、箱线图等。

通过这些分析，我们可以对数据的分布、相关性和异常情况有一个初步的了解。

第四章：假设检验当我们想要通过数据来验证一个假设时，可以使用假设检验进行统计分析。

首先，我们需要明确研究的问题和假设，并选择适当的假设检验方法。

然后，我们将数据导入SAS，并根据所选的假设检验方法进行相应的计算和分析。

最后，根据分析结果来判断是否拒绝或接受原假设。

第五章：建立模型在一些情况下，我们希望通过建立数学模型来解释和预测数据。

在SAS中，我们可以使用线性回归、逻辑回归、时间序列分析等方法来建立模型。

首先，我们需要选择适当的变量和模型类型。

然后，我们可以使用SAS的建模工具来进行变量筛选、模型拟合和验证。

最后，我们可以评估模型拟合的好坏，并通过模型预测来进行决策支持。

第六章：结果解释和报告当我们完成数据分析时，需要将结果进行解释和报告，以便他人理解和使用。

首先，我们需要对分析结果进行解释，包括各个变量的作用和解释、模型的拟合程度、假设检验的结论等。

sas处理流程

sas处理流程SAS处理流程SAS是一种常用于数据分析和统计建模的软件，其处理流程主要分为数据准备、数据清洗、数据分析和模型建立四个步骤。

以下将详细介绍每个步骤的具体流程。

1. 数据准备数据准备是SAS处理流程的第一步，其目的是将原始数据转化为可进行后续处理的数据格式。

具体而言，数据准备包括数据导入、数据格式转换、数据合并和数据拆分等操作。

其中，数据导入是将原始数据从外部文件中导入到SAS中，常见的数据格式包括Excel、CSV、XML等。

数据格式转换是将数据转化为SAS可以识别的格式，如将日期格式转换为SAS日期格式、将字符型变量转换为数值型变量等。

数据合并是将两个或多个数据集合并成一个数据集，常见的合并方式有追加、合并和交叉等。

数据拆分是将一个数据集拆分为多个数据集，常见的拆分方式有随机抽样、分层抽样和分组抽样等。

2. 数据清洗数据清洗是SAS处理流程的第二步，其目的是检查和修复数据中的错误和异常值，以确保数据的质量和准确性。

数据清洗包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和数据类型检查等操作。

其中，缺失值处理是检查和处理数据中的缺失值，常见的处理方法有删除、替换和插值等。

异常值处理是检查和处理数据中的异常值，常见的处理方法有删除、替换和离群点检测等。

重复值处理是检查和处理数据中的重复值，常见的处理方法有删除和合并等。

数据类型检查是检查数据的类型是否正确，如数值型变量是否为数值型、字符型变量是否为字符型等。

3. 数据分析数据分析是SAS处理流程的第三步，其目的是对数据进行各种分析和统计建模，以发现数据中的规律和趋势。

数据分析包括统计分析、数据可视化和机器学习等操作。

其中，统计分析是使用各种统计方法对数据进行分析，如描述性统计、假设检验和回归分析等。

数据可视化是将数据转化为可视化图形，以便更直观地了解数据的分布和趋势，常见的可视化图形有散点图、直方图和饼图等。

机器学习是使用机器学习算法对数据进行建模和预测，常见的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会SAS 实践总结与体会在我进行 SAS 数据分析实践的过程中，我积累了一些经验和体会。

今天，我将总结这些实践经验，并分享给大家。

一、概述SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计分析软件，广泛用于数据处理和统计分析领域。

在我的实践中，我主要应用 SAS 进行数据清洗、数据可视化、建模和预测分析。

接下来，我将按照实践的顺序，逐一展开介绍。

二、数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。

在使用SAS 进行数据清洗时，我通常采用以下步骤：1. 数据导入：使用 SAS 导入原始数据，确保数据格式正确，缺失值得到适当处理。

2. 数据筛选：根据实际需求，选择相关的变量和观察期，剔除无关的数据。

3. 数据整合：对不同数据源的数据进行整合，以便后续分析和建模。

三、数据可视化数据可视化在数据分析中起到至关重要的作用，可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关联关系。

在 SAS 实践中，我常用的数据可视化技术包括：1. 条形图与饼图：用于展示分类变量的频数和占比。

2. 折线图与曲线图：用于展示连续变量的趋势和关联关系。

3. 散点图与热力图：用于展示两个连续变量之间的关联关系。

四、建模与预测分析建模与预测分析是我在 SAS 实践中最感兴趣的部分。

通过建立合适的模型，我们可以利用历史数据对未来进行预测。

我在 SAS中常用的建模和预测分析技术有：1. 线性回归模型：适用于探究连续变量之间的线性关系。

2. 逻辑回归模型：适用于二元分类问题，如判断客户是否流失、是否购买产品等。

3. 决策树模型：适用于探索影响因素较多的复杂问题。

4. 时间序列分析：适用于分析时间相关的数据，预测未来走势。

五、总结与体会通过实践，我对 SAS 的应用和数据分析有了更深入的了解。

以下是我从中总结出的经验与体会：1. 熟悉 SAS 命令和语法是进行数据分析的基础，需不断学习和掌握。

sas实践总结与体会

sas实践总结与体会在过去的一段时间里，我参与了SAS（统计分析系统）的实践学习和应用。

通过这次实践，我深刻领悟到了SAS强大的功能和应用价值。

在本文中，我将分享我在SAS实践中的总结与体会，并对其应用进行探讨。

一、SAS简介SAS是全球领先的商业智能和数据分析解决方案提供商，广泛应用于各个行业的数据处理和分析工作中。

其优势在于完善的统计分析功能和强大的数据挖掘能力。

作为一名使用SAS的初学者，我深感它的便捷和高效，下面是我在实践中的体会。

二、SAS实践总结1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS软件中并进行清洗。

SAS提供了丰富的数据导入方法，可以根据不同的数据格式选择适当的导入方式。

在数据清洗方面，SAS的数据处理功能非常强大，可以进行缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使数据更加准确和可靠。

2. 数据探索与描述性统计在导入和清洗完数据后，我们需要对数据进行进一步的探索和分析。

SAS提供了丰富的统计分析函数，可以对数据进行描述性统计、频数分析、相关分析和统计图表展示等。

这些功能使我们对数据有了更全面的了解，为后续的数据建模和预测分析提供了依据。

3. 数据建模与预测分析在分析阶段，SAS的强大之处体现在其数据建模和预测分析功能上。

SAS提供了多种建模方法，包括回归分析、决策树、聚类分析和时间序列分析等。

这些方法可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息，进行预测和决策。

在实践中，我使用了SAS的回归分析方法，成功地建立了一个可靠的预测模型，为业务决策提供了支持。

4. 结果输出与报告生成最后，在分析完成后，我们需要将结果输出和生成报告。

SAS提供了多种结果输出的功能，包括数据集输出、图表输出和报告生成等。

通过这些功能，我们可以将分析结果以可视化的形式展示出来，并生成专业的报告，方便与他人分享和交流。

三、SAS实践的体会通过这次SAS的实践学习和应用，我对数据分析有了更深入的理解，并且体会到了SAS的强大和便捷之处。

SAS读取数据的一些方法

SAS读取数据的⼀些⽅法第⼆章数据读取2.1 SAS读取的对象（DBMS、PC File、Flat File、Instream Data）2.2 SAS与数据交互⽅式（libname、sql、import\export、infile：input、IO函数、dde、saspipe）2.3 数据的导⼊2.3.1利⽤LIBNAME语句导⼊数据2.3.2利⽤SQL导⼊数据2.3.3 IMPORT导⼊数据2.3.4 infile导⼊数据2.3.5 INPUT 语句2.3.6 DDE ⽅法2.3.7 sas pipe2.3.8 IO 函数2.3.9 Import Wizard 使⽤导⼊向导2.1 SAS读取对象在做数据分析前需要获取数据，成功导⼊外部数据是SAS分析的第⼀步，也是最基础且重要的⼀步。

SAS 作为⽼牌的统计软件发展⾄今，已经集成了丰富的数据获取与管理功能组件。

本章我们就SAS如何获取数据做重点介绍。

SAS可读取任意格式、任意类型的原始数据，包括变长记录、⼆进制⽂件、⽆格式的数据，甚⾄是包含混乱或缺失数据的⽂件。

SAS可直接访问某些⼚商的⽂件，如：BMDP、SPSS 和 OSIRIS ⽂件。

对于其他格式的⽂件，可以使⽤ SAS/ACCESS，它可以如同访问 SAS 内部数据⼀样访问外部数据。

例如，可以读取存储在 Microsoft Excel 电⼦表格、Microsoft Access 表、dBASE ⽂件、ORACLE 或其他 DBMS 中的数据SAS/ACCESS 提供对以下类型数据的访问：2-1说到数据读取这个问题，我们可以从 SAS 读取的对象来说 , 当然也可以从读取的⽅式来说。

从 SAS 读取的对象来说，我们可以把外部数据⽂件归为四类。

（1）数据库管理系统（DataBase Management System, DBMS）数据⽂件，市⾯的DBMS ⾮常之多，常见的如 DB2、 Sybase、 mySQL、 MS SQL Server、 Oracle、 Teradata 以及 Hadoop 等。

sas转置的语句 -回复

sas转置的语句-回复如何使用SAS进行数据转置数据转置是在数据分析中常见的一项任务。

当我们需要对数据进行横向转换（将行转换为列）或纵向转换（将列转换为行）时，SAS提供了一些强大的工具和函数来满足我们的需求。

在本篇文章中，我们将一步一步地介绍如何使用SAS进行数据转置。

步骤一：导入数据首先，我们需要将原始数据导入到SAS中进行处理。

这可以通过使用SAS的DATA步骤或导入其他文件格式的数据来实现。

假设我们已经导入了一个包含学生成绩的数据集，其中每一行代表一个学生，每一列代表一门课程。

步骤二：理解数据结构在进行数据转置之前，我们需要先理解原始数据的结构。

我们可以使用PROC CONTENTS来查看数据集的变量信息。

运行以下代码：proc contents data=原始数据集;run;这将显示出数据集中的变量名和其它相关信息。

观察变量名和数据的分布，可以帮助我们确定如何进行数据转置。

步骤三：使用PROC TRANSPOSE转置数据一旦我们确定了数据集的结构，我们可以使用PROC TRANSPOSE来执行转置操作。

PROC TRANSPOSE提供了几个选项来帮助我们完成转置。

一个常用的选项是ID和VAR选项。

ID选项用于指定用于创建新变量的标识符变量，VAR选项用于指定需要转置的变量。

下面是一个示例代码：proc transpose data=原始数据集out=转置后的数据集prefix=课程; by 学生ID;var 课程成绩;run;在这个代码中，我们首先指定了原始数据集和转置后数据集的名称。

然后，我们使用BY子句来指定要进行分组的变量（在本例中是学生ID），这将决定转置后的数据集中的观测值。

接下来，我们使用VAR选项指定要转置的变量（在本例中是课程成绩）。

最后，我们使用PREFIX选项来指定变量名称前缀，以区分转置后的变量。

步骤四：检查和处理缺失值在转置数据之后，我们应该检查并处理任何可能的缺失值。

SAS编程技术教程 (16)

选项说明
specification(s) variable-list @
@@
$ start-column end-column decimalplaces pointer-control informat informat-list decimals
变量及其格式的详细说明
列出要读入数据值的变量执行下一个INPUT语句时指针移到下一记录行，要求一条记录必须对应一个数据行执行下一个INPUT语句时指针保持在当前记录行，不要求一条记录对应一个数据行定义字符型变量规定变量值在记录行中的起始列规定变量值在记录行中的终止列小数点位置移动输入指针到指定的行或列上列出变量的输入格式；列出变量列表对应的输入格式列表规定小数部分的位数
输出窗口信息
Obs speakers
title
location
1 Song Credit Derivatives
Room 329
2 Zhu
Credit Risk Management Room 406
格式化方式输入
格式化输入方式是INPUT语句读取非标准数据的唯一方法。即在变量名后面规定输入格式。这种输入方式不仅给出了该输入数据所对应的类型，而且给出了输入数据所在列的长度。
’~’ 规定读入字符值时保留引号。此选项只在INFILE语句中与选项DSD一起使用时才有效。
注意：DSD选项在第六章会有详细介绍。这里先说明它的4个功能： l 将默认分隔符改为逗号； l 对于连续的两个分隔符，中间按缺失值处理； l 将字符变量值的引号去掉； l 对引号里的分隔符按字符来对待。
所以INFILE语句中的DSD选项自动把数据记录的分隔符设置为逗号，并且读入数据之前，把字符数据中的引号去掉，若加上’~’就会保留数据中的引号。

SAS语句

sas有两种语句：数据步和过程步。

在sas中，通过数据步和过程步来使用sas语言的元素。

数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。

过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。

例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。

逻辑库：由一组sas文件组成。

sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。

sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。

sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。

建立sas逻辑库：用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名，sas-data-library是逻辑库对应的物理地址，engine：引擎名称。

libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat，对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库；指它的内容只在启动sas时存在，退出sas时内容完全被删除。

系统默认的临时逻辑库为work，引用临时库中的文件时，可以不加库名work。

永久逻辑库：它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留，直到再次修改或删除。

sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。

引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。

例如：sashelp.Abmfolder库引擎：是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。

每个sas逻辑库都对应一个库引擎。

sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。

SAS学习系列03导入数据Ⅰ

03.导入数据ISAS读取的数据的方法主要有以下几种：1. 直接输入；表格形式输入数据，可以定义变量、设置属性；程序编辑器data步中直接输入；2. 从原始数据文件中创建一个SAS数据集；data步可以读取任何形式的原始数据文件，也可以用导入向导3. 将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集；如果安装SAS/ACCES模块，可以用导入过程和导入向导将Exce、Lotus、dBase和Access文件导入SAS数据集4. 直接读取其他软件的数据集；SAS/ACCES产品可以不用转换数据格式读取数据库管理系统，包括ORACLE,DB2,INGRES SYBASE勺数据；使用Excel engine Access engine和SPSS engin来读取其数据（一）直接输入1. 打开【工具】一一【表编辑器】，在表编辑器窗口以表格形式输入数据，可以定义变量、设置属性。

（略）2. data步中直接输入（例如SAS介绍及基础篇中的例1）（二）用导入向导（Import Wizard）读取文件步骤：1. 打开【文件】一一【导入数据】，调出导入向导窗口；2. 选择要导入的数据类型；3. 指定要导入的文件位置，SAS默认第一行存放变量名，从第二行开始存放数据（Options可以改变这种默认选择）；4. 选择数据集要存放的地址，并为数据集命名；5. （可选）创建一个proc import语句，可以执行它再次导入这个数据。

（三）从外部文件导入数据」、读取空格或分隔符分开的数据语法:data数据集名；infile文件路径+文件名' ＜可选参数＞;in put变量1变量2…;注：infile语句告诉SAS外部数据的存放路径和文件名；示例：data stude nts;infile 'c:\MyRawData\Stude ns.dat' DLM =',';in put Name $ Age Height;注：这是创建临时数据集work.stude nts，若要创建永久数据集,需要指定二级数据集名称。

SAS编程技术数据步读入原始数据

INPUT语句的五种输入方式
简单方式： INPUT < specification(s)> <@ | @@>;
列方式： INPUT variable <$> start-column <-end-column> <.decimalplaces> <@ | @@>;
格式化方式： INPUT< pointer-control> variable informat. <@ | @@>; INPUT <pointer-control> (variable-list) (informat-list) <@ | @@>; INPUT <pointer-control > (variable-list) (<n* > informat.)< @ | @@>;
由上例可以看出，“~”包含“:”选项的功能。例中，虽然title变量的长度是40，而观测值得长度都不到40，仍然可以得到正确结果。所以“~”包含 “:”的功能。
把speakers后面的“:”改成了“~”也可以。例如：
data topics2; infile datalines dsd; input speakers ~ $15. title ~ $40. location & $10.; datalines; Song, "Credit Derivatives", Room 329 Zhu, "Credit Risk Management", Room 406 ; proc print; run;
例5.5 空格为分隔符时，对变量值长度不一致的变量规定统一长度。 data; input Univ : $12. Plc$ Zip ; cards; MIT Boston 100023 TsinghuaUniv Beijing 100084 ;

基于主成分分析方法比较SAS和R软件

基于主成分分析方法比较SAS和R软件摘要：如今有很多分析数据的软件，SAS，SPSS，Python，R，Origin等等，都是为了更加简单的处理、分析数据。

我们在实验教学中主要用SAS和R。

为了能够让学生加深对多种统计学方法的理解和应用，也为了让学生了解这两种软件，我们对教学中提到的每一种统计方法，都用这两种软件进行操作，对比其优缺点。

本文中我们主要用到的统计学方法是主成分分析。

关键词：SAS，R，主成分分析，Piped Water（自来水），Natural（天然水），饮水1实验部分1.1实验目的本实验要求学生可以掌握SAS和R软件的操作，并在实践的过程中加深对主成成分分析（Principal Component Analysis，以下简称PCA）的理解和应用，实现两种软件优缺点比较，提高数据处理的效率，锻炼学生的软件实操能力。

1.2实验软件我们用的是2016年SAS 9.4 Rev. 940_15w20版本和2017年R语言3.4.0版本。

2软件操作及实验数据处理2.1数据来源及简介此次实践操作，我们使用的是2014年肯尼亚人口健康调查（KDHS 2014）的数据，该数据是肯尼亚统计局和政府在2014年收集，涵盖了1989、1993、1998、2003、2008的数据。

此次人口普查的目的是为了更好地了解居民的生活现状，健康水平。

2.2数据选取目标：了解肯尼亚地区的饮用水情况，检查不同地区对水的处理方式，保障居民饮水安全。

我们选择了数据中与“水处理方式”相关的9个变量。

表1：原始数据HV237D Water usuallytreated by: usewaterfilterHV237E Water usuallytreated by: solardisinfectionHV237F Water usuallytreated by: let itstand and settleHV237G Water usuallytreated by: coverthe watercontainer2.3SAS和R的比较标准及数据处理结果2.3.1比较标准的选取为了能够更加直观的让学生了解这两种软件，我们总结三点比较标准：数据导入以及数据整理（改变变量性质、重新编译观测值、删除缺失值等）重要结果展示（简单统计量、相关系数矩阵、特征值、特征向量）图片展示（碎石图、载荷图）2.3.2数据整理在正式对数据分析之前，我们首先要观察变量在原始数据中的类型，结合变量的实际性质以及统计方法对数据的要求，我们对变量类型做出修改。