原始数据读入SAS

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手把手教你使用SAS进行数据分析

手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统

计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。本

篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容

按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。

第一章：SAS基础

本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。安装完成后，可

以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保

存和导入数据集。

第二章：数据处理与清洗

数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。然后，会讲解如何进行

数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。最后，会介绍如何处

理缺失值，包括插补和删除处理。

第三章：数据探索和可视化

数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如

何使用SAS进行数据探索和可视化。首先，会介绍如何计算和描

述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。

第四章：统计分析

统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。

sas基础教程

s a s基础教程(总19页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

在SAS系统中提供了大量的菜单操作，不过它灵活与强大的功能更体现在编程上，本书的实验全部是以程序完成的，所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍，想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。

在SAS程序中，对数据的分析处理可划分为两大步骤：

（１）将数据读入SAS系统建立的SAS数据集，称为数据步（DATA）；

（２）调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据，称为过程步（PROC）。

每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句结束。而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN语句结束。当有多个数据步或过程步时，由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用，两步中间的RUN 语句也就可以省略。但是最后一个的后面必须有RUN语句，否则不能运行。 SAS还规定，每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句结束的标志。

在编辑SAS程式时，一个语句可以写成多行，多个语句也可以写成一行，可以从一行的开头写起，也可以从一行的任一位置写起。每一行输入完成后，用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处，和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。

例如：data zhouhm;

input name $ sex$ math Chinese;

cards;

王家宝男 82 98

李育萍女 89 106

张春发男 86 90

王刚男 98 1090

刘颍女 80 110

SAS 1 使用 SAS 数据集

•
指定逻辑库
• 定义逻辑库时，需向 SAS 指明 SAS 文件的位置。一旦定义了逻辑库，即可管理其中的 SAS 文件。在此任务中，您将用“新建逻辑库”窗口指定一个在本快速入门指南中使用的逻辑库。在工具栏上，点击新建逻辑库工具 ()。“新建逻辑库”窗口即打开。在“名称”框中，键入 MyLib。逻辑库名限长 8 个字符必须以字母或下划线开头只能包含字母、数字或下划线选中启动时启用复选框，这样每次启动 SAS 会话时，都将自动指定该逻辑库。点击浏览，选择默认位置或您的操作环境下的其他位置，在 Mylib 逻辑库中保存的文件，都将被保存至 “路径”框中指定的目录或文件夹中。点击确定。
使用 SAS 数据集 1/10 概述
• • • 在 SAS 中使用数据之前，它必须以 SAS 数据集的特殊形式存在。因此，学习 SAS 程序的第一步就是了解 SAS 数据集。从概念上讲，SAS 数据集（亦称“表”）是包含描述符信息和相关数据值的文件，该文件是一个以观测为行、以变量为列、SAS 可以处理的表。某些 SAS 数据集还包含索引，这样方便 SAS 找到数据集内的记录。某些特殊情况下，例如用 SAS/ACCESS 直接读取数据库管理系统文件时，SAS 数据集内可能只包含用于访问数据的逻辑，而非数据本身。但就本教程而言，我们假定 SAS 数据集包含了数据。要使用 SAS 数据集，还需要了解其存储的方式。所有的 SAS 文件都存储在 SAS 逻辑库中，它是 SAS 数据集和目录等文件的集合。在 Windows 和 Unix 环境下，SAS 逻辑库通常是指位于同一文件夹或目录的一组 SAS 文件。在部分操作环境下，SAS 逻辑库是文件的物理集合；而在另外一些操作环境下，这些文件之间仅在逻辑上相关。要访问逻辑库，可指定其名称（亦称逻辑库引用名或逻辑库引用）。就逻辑库引用名而言，也可考虑用昵称或快捷方式在 SAS 会话中标识逻辑库。在此任务中，您将学习如何指定 SAS 逻辑库，以及如何使用逻辑库中的 SAS 数据集。

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

SAS实验_因子分析_聚类分析

解释：将原始数据读入到 SAS 数据集中，并在结果窗格中显示。我们建立了数据集 expend，利用 infile 语句读入外部数据文件，假定数据包含在 D 盘根目录下的 mydata.txt 中，选项 delimiter=’09’x 表示分隔符为制表符，firstobs=2，表示从第二行开始读入，input district $， district 表示地区，为字符型变量，x 为总支出，x1-x8 分别表示 8 项消费指标，再利用 label 语句加标签明确其含义。最后用 print 在结果窗口中显示。如图：
实验目的：
1. 2. 3. 4. 熟悉 SAS 软件操作练习 SAS 编程学习并练习描述性统计分析、因子分析、聚类分析等方法与实际操作研究实际问题
问题描述：
“三农”问题是我国现阶段大力需要解决的问题之一，如何拉动农村经济发展，提高农民收入已成为社会关注的焦点。为了解决三农问题，首先应当了解现阶段我国各地农民的生活水平，了解农村人均消费支出的情况。因此，我们希望通过分析农村人均消费支出的各项指标，来研究各地农民的整体消费水平和消费结构，以及各地农村人口消费水平和结构的差异。
4.因子分析
①主成分分析模型与介绍：用元变量的线性组合提取数据中的信息，当第一个线性组合不能提取足够多的信息时，再用第二个线性组合来继续提取，如此进行下去，知道所提取的信息与原变量反应的信息差不多为止。判定条件是，利用变量的来描述，如果综合指标的方差接近于原来变量的方差，则认为他们较好地反映了原始数据的信息。从而这样得到了一系列的线性组合，将它们作为综合指标去代替原来的变量，从而达到数据降维的目的，同时保存较多的信息。具体方法如下： 1) 原始指标数据的标准化采集 p 维随机向量 x = (x1,X2,...,Xp)T)n 个样品 xi = (xi1,xi2,...,xip)T ，i=1,2,…,n， n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：

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

SAS导入数据

SAS培训第一讲

课程：数据的导入和导出

部门：创新业务部

时间：2014/11/19

内容概要：

1.菜单操作

2.Proc import

3.Infile语句

4.Libname

5.批量导入数据（不讲）

6.数据的导出（直接使用菜单方法或proc export，不讲）

7.各种导入方法的优缺点

数据类型：Excel数据，csv数据（逗号分隔符），Access数据

详细讲解：

1.菜单导入数据（只介绍EXCEL数据导入，其他类似）

1)打开导入数据向导，如下图；

2)选择将要导入的数据类型，然后点击“next”；

3)选择将要导入的数据的物理地址，点击“OK”进入下一步；

4)选择将要导入的table，点击“next”；

5)选择将数据导入哪个逻辑库并填入数据集名称，点击“next”；

6)该步让用户选择是否将菜单操作背后的代码导出，若无必要直接点击“Finish”，完成数

据的导入。

2.Import过程步导入数据

1)Excel表格数据

proc import out = index1

datafile = "C:\Users\Administrator\Desktop\399101.xlsx"

dbms = excel replace;

range = "sheet1$";

getnames = NO;

run;

参数解释：

dbms——规定外部文件格式的标示名

replace——规定替换已存在的文件

range——指定将要导入的数据范围

getnames——规定是否将第一行数据作为变量名

2)csv数据

proc import out = import_csv

SAS 编程基础

1.1 SAS 语言组件

1.1.1 SAS 文件

使用 SAS 时候会碰到不同类型的文件，如 SAS 数据集、 SAS 目录册，这些由 SAS 创建、储存、管理的文件就是 SAS 文件。

所有的 SAS 文件都保存在 SAS 逻辑库中。

最常用的 SAS 文件就是 SAS 数据集和 SAS 目录册。

1.1.2 SAS 外部文件

SAS 不能直接识别的数据文件称之为外部文件，外部文件一般用于储存数据。

外部文件一般用来储存以下内容：

•要读入 SAS 数据文件的原始数据；

• SAS 程序语句

• 过程步输出

1.1.3 DNMS 文件

SAS 软件可以和其他数据库产品进行数据文件转换。比如数据文件方面使用最广泛的DBMS ( database management system ) 数据库系统文件。

1.1.4 SAS 语言元素

SAS 语言由语句、表达式、选项、格式，以及其他编程语言名称类似的函数组成：

SAS 语句有两种语句：

• 数据步

• 过程步

数据步是一组语句组合，可以进行以下操作：

•从外部文件读取数据

•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

过程步用来对 SAS 数据集进行分析和产生报表。比如对数据集进行分析、画图、查询和打

印等操作。

1.1.5 SAS 宏工具

BASE SAS 软件包括 SAS 宏功能，可以用来客户化以及拓展 SAS 程序，减少重复代码的输入。宏就是包含被编译的宏程序语句和文本的 SAS 文件。

可以使用宏自动的生成 SAS 语句和命令，在日志中写入信息，建立和改变宏变量的值。

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使用方法范文

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应

用于数据管理和分析。它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据

可视化等。

1.数据导入：

SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。使

用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。以

下是一个导入Excel文件的示例代码：

```

data mydata;

infile 'path_to_file\myfile.xlsx'

dbms=xlsx replace;

sheet='sheet1';

getnames=yes;

run;

```

2.数据处理：

SAS提供了多种数据处理的方法。例如，通过数据步骤可以对数据进

行清洗、转换和整理。以下是一些常用的数据处理操作：

-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。

-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。

-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。

-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。

3.数据分析：

SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等

操作。以下是一些常用的数据分析方法：

-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行

数据的描述统计分析。

-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。

-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。

-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。

SAS数据的导入、导出及树状图的保存

数据的导入及导出

1数据的导入

1.1如图所示选择文件中的导出数据；

1.2点击导出数据后出现以下的对话框，在两个对话框中分别选择SASHELP,和class,然后点击下一步。

1.3点击next后，出现以下窗口，继续点next；

1.4然后出现以下对话框，点击browse

1.5然后选中多元数据文件包

1.6然后命名为数据集1，点击保存；

1.7然后点击保存-OK-finish，即完成了数据集的导出

2数据的导入

2.1选择文件-导入数据即出现以下对话框

2.2点击next-browse选中数据集1进行导入

2.3点击打开-ok-next出现以下对话框，将导入的文件命名为paper，选择finish，

3树状图的保存

3.1点击树状图-单击右键-文件-导出图像

3.2点击导出图像-出现下图-命名为树状图保存即可。

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 0.21

lisi 18-jan-75 74 93 65 1,080.5 0.15

wangwu 14,feb,74 88 90 95 2,040. 0.3

xuliu 30/jun/77 75 89 69 980.38 0.12

proc 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】

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:\resdat

libname 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

SAS数据的导出和导入

SAS数据导出导入

经常导入和导出的数据格式包括：文本文件（txt格式）、纯数据文件（dat格式）、EXCEL文件（xls格式）、ACCESS文件（mdb格式）；程序如下：

一、导入导出文本文件（txt格式）、纯数据文件（dat格式）；其实都是导入导出DLM文件（*.*），需要指定分隔符号。如下（以txt为例，dat同样）：1.TAB分割，第一行为变量名

PROC IMPORT OUT= WORK.a

DATAFILE= "D:\cha\1.txt"

DBMS=TAB REPLACE;

GETNAMES=YES;

DATAROW=2;

RUN;

PROC EXPORT DATA= WORK.FILELIST

OUTFILE= "D:\filelist.txt"

DBMS=TAB REPLACE;

RUN;

2.SPACE分割，第一行为变量名

PROC IMPORT OUT= YANG.WORD

DATAFILE= "D:\a\word.txt"

DBMS=DLM REPLACE;

DELIMITER='20'x;

GETNAMES=YES;

DATAROW=2;

RUN;

PROC EXPORT DATA= WORK.AA

OUTFILE= "C:\b.txt"

DBMS=DLM REPLACE;

DELIMITER='20'x;

RUN;

二、导入导出EXCEL文件（xls格式）程序如下：

PROC IMPORT OUT= WORK.ALLWORD

DATAFILE= "F:\cc.xls"

DBMS=EXCEL REPLACE;

SHEET="Sheet1$";

SAS编程基础-数据获取与数据集操作（1）

1. 数据来源

SAS数据来源主要有两种：⼀是通过input语句创建，另外⼀种⽅式是通过外部数据⽂件获取。

1.1 libname

1.2 odbc

1.3 passthrough

1.4 import

1.5 input

该⽅式是在SAS系统下通过input语句输⼊SAS数据块，实践中是最不常的⽤的⼀块。

2. set语句

从⼀个或者多个SAS数据集中读取观测值并实现纵向合并。

2.1 keep=选项

data keep;

set sashelp.class(keep = age sex);

run;

该⽅式创建了⼀个临时数据集keep（输出数据集），然后使⽤set语句从数据集sashelp.class中获取数据，keep=指定了读⼊的变量，其他冗余变量不读取，最后将读取的变量输⼊到数据集keep中。

还可以输出两个或者多个数据集：

data d1(keep=name)d2(keep=name sex);

set sashelp.class(keep=name sex);

run;

输出数据集d1和d2，并且分别在每个数据集后使⽤keep=指定了输出的变量。在set语句中使⽤keep=语句，可以提⾼运⾏效率，因为它使得set语句从数据集class中只读取了name和sex两个变量到PDV中。去掉这⾥的keep=不会报错，但是效率会降低。进⼀步，如果将这⾥的keep修改为“keep=name”，即去掉sex，那么导致的结果是数据集d2中只包含name变量，⽽不包含sex变量，这是因为set语句没有读取sex 变量，⾃然不会输出到d2中。

SAS基础知识

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 '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:\resdat

libname 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