第52章 SAS ODS简介

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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。

第五章：预测建模预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。

首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。

然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。

SAS数据集操作-ODS输出

SAS数据集操作-ODS输出 SAS可以输出成HTML或PDF，这是通过使⽤SAS中提供的ODS语句来完成的。

ODS代表输出传递系统，它主要⽤于格式化SAS程序的输出数据到好的报告，⽀持将多个PROC语句的结果合并到⼀个⽂件中。

基本语法：ODS outputtypePATH pathnameFILE = filename and pathSTYLE = stylename;PROC some proc;ODS outputtype CLOSE;参数描述：PATH表⽰在HTML输出的情况下使⽤的路径，其他类型的输出，⽂件名中包含路径；STYLE表⽰SAS环境中提供的内置样式之⼀。

1.创建HTML输出ODS HTMLPATH='/folders/myfolders/sasuser.v94/TutorialsPoint/'FILE='CARS2.html'STYLE=EGDefault;proc SQL;select make, model, invoicefrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')and type = 'Sports';quit;proc SQL;select make,mean(horsepower)as meanhpfrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')group by make;quit;ODS HTML CLOSE;2.创建PDF输出ODS PDFFILE='/folders/myfolders/sasuser.v94/TutorialsPoint/CARS2.pdf'STYLE=EGDefault;proc SQL;select make, model, invoicefrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')and type = 'Sports';quit;proc SQL;select make,mean(horsepower)as meanhpfrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')group by make;quit;ODS PDF CLOSE;3.创建RTF输出RTF是Rich Text Format的缩写，意即多⽂本格式。

DDE技术介绍

Hello Word! SAS统计报表-动态数据交换(DDE)技术介绍(1)将sas的统计分析结果输出到Word文档中，实现起来并不复杂，利用SAS提供的ods(Output Delivery System，输出传递系统)，可以很方便的将结果输出到.rtf(也就是Word格式文档)、.html(网页)以及PDF文档中。

最简单的实现：ods rtf file="filepath:docname.rtf";proc step...ods rtf close;然后非常不幸的是，上述输出结果是系统默认的，是SAS系统已经预定义好的格式(几乎所有的情况下都不符合我们的要求)，如果想用ODS系统实现统计报表的定制输出，实现过程就要复杂的多。

事实上，运行在OS/2及Windows操作系统下的SAS系统，还有另外一种与其它应用程序交互的技术，那就是Dynamic Data Exchange，动态数据交换技术，简称dde。

DDE与ODS最大的不同在于，DDE的实现过程相对透明且是实时交互，而ODS则是将所有输出结果“打包”后按固定格式(除了print,report和tabulate这三个过程)输出。

做个不大恰当的比方，DDE就好像买电脑时的攒机DIY，每个散件你可以自己挑，而ODS则是只卖整机，虽然ODS也允许你定制，但给你的只是整机。

DDE与ODS在统计报表中都有应用，但作为两种不同的技术，无所谓孰优孰劣，我只关心利用它们我能实现什么。

统计报表的输出，最重要的是规划统计表的结构，以及表格中每个单元格的数据和它的形式。

利用ODS可以获取需要的数据集，修剪之后，再利用proc template定制的表格，可以实现自定义输出，但在数据的细节上，比如最常用的卡方检验，频率及百分比的输出，如果要用template定制的table将上述两个数据输出到一个单元格，格式为N(m%)，那是很困难的。

但应用DDE技术，你可以实现对Word 文档的完全操控，特别是那些细节之处，而需要你掌握的WordBasic语句并不多。

SAS数据分析教程说明书

About the T utorialSAS is a leader in business analytics. Through innovative analytics, it caters to business intelligence and data management software and services. SAS transforms data into insight which can give a fresh perspective to business.Unlike other BI tools available in the market, SAS takes an extensive programming approach to data transformation and analysis rather than a drag-drop-connect approach. This makes it stand out from the crowd with enhanced control over data manipulation. SAS has a very large number of components customized for specific industries and data analysis tasks.AudienceThis tutorial is designed for all those readers who want to read and transform raw data to produce insights for business using SAS. Readers who aspire to become Data Analysts or Data Scientists can also draw benefits from this tutorial.PrerequisitesBefore proceeding with this tutorial, you should have a basic understanding of Computer Programming terminologies. A basic understanding of any of the programming languages will help you understand the SAS programming concepts. Familiarity with SQL will be an added benefit.Disclaimer & CopyrightCopyright 2016 by Tutorials Point (I) Pvt. Ltd.All the content and graphics published in this e-book are the property of Tutorials Point (I) Pvt. Ltd. The user of this e-book is prohibited to reuse, retain, copy, distribute or republish any contents or a part of contents of this e-book in any manner without written consent of the publisher.We strive to update the contents of our website and tutorials as timely and as precisely as possible, however, the contents may contain inaccuracies or errors. Tutorials Point (I) Pvt. Ltd. provides no guarantee regarding the accuracy, timeliness or completeness of our website or its contents including this tutorial. If you discover any errors on our website or inthistutorial,******************************************.T able of ContentsAbout the Tutorial (i)Audience (i)Prerequisites (i)Disclaimer & Copyright (i)Table of Contents (ii)1.SAS – Overview (1)Uses of SAS (1)Types of SAS Software (3)Libraries in SAS (4)2.SAS – Environment (5)Download SAS University Edition (5)The SAS Environment (14)3.SAS – User Interface (15)SAS Main Window (15)Code Autocomplete (16)Program Execution (16)Program Log (17)Program Result (17)Program Tabs (18)4.SAS – Program Structure (22)SAS Program Structure (22)DATA Step (22)PROC Step (23)The OUTPUT Step (23)The Complete SAS Program (24)Program Output (24)5.SAS – Basic Syntax (26)SAS Statements (26)SAS Variable Names (26)SAS Data Set (27)SAS File Extensions (27)Comments in SAS (28)6.SAS – Data Sets (29)SAS Built-In Data Sets (29)Importing External Data Sets (31)7.SAS – Variables (35)SAS Variable Types (35)Use of Variables in SAS Program (36)Using the Variables (37)8.SAS – Strings (39)Declaring String Variables (39)String Functions (40)Accessing Array Values (44)Using the OF operator (44)Using the IN operator (45)10.SAS – Numeric Formats (47)Reading Numeric formats (47)Displaying Numeric formats (48)11.SAS – Operators (50)Arithmetic Operators (50)Logical Operators (51)Comparison Operators (52)Minimum/Maximum Operators (53)Concatenation Operator (54)Operators Precedence (55)12.SAS – Loops (56)Flow Diagram (56)SAS – DO Index Loop (57)SAS – DO WHILE Loop (58)SAS – DO UNTIL Loop (59)13.SAS – Decision Making (60)SAS – IF Statement (61)SAS − IF THEN ELSE Statement (63)SAS − IF THEN ELSE IF Statement (65)SAS − IF-THEN-DELETE Statement (66)14.SAS − Functions (68)Function Categories (68)Mathematical Functions (68)Date and Time Functions (69)Character Functions (70)Truncation Functions (71)Miscellaneous Functions (72)15.SAS − Input Methods (74)List Input Method (74)Named Input Method (75)Column Input Method (76)Formatted Input Method (77)16.SAS – Macros (79)Macro Variables (79)Local Macro Variable (80)Macro Programs (81)Commonly Used Macros (82)Macro % RETURN (83)Macro % END (84)SAS Date Informat (86)SAS Date output format (87)SAS DATA SET OPERATIONS (88)18.SAS − Read Raw Data (89)Reading ASCII (Text) Data Set (89)Reading Delimited Data (90)Reading Excel Data (91)Reading Hierarchical Files (92)19.SAS − Write Data Sets (94)PROC EXPORT (94)Writing a CSV file (95)Writing a Tab Delimited File (96)20.SAS − Concatenate Data Sets (97)21.SAS − Merge Data Sets (103)Data Merging (103)22.SAS − Subsetting Data Sets (107)Subsetting Variables (107)Subsetting Observations (109)23.SAS − Sort Data Sets (111)Reverse Sorting (112)Sorting Multiple Variables (113)24.SAS − Format Data Sets (115)Using PROC FORMAT (116)25.SAS − SQL (118)SQL Create Operation (118)SQL Read Operation (119)SQL SELECT with WHERE Clause (120)SQL UPDATE Operation (121)SQL DELETE Operation (123)26.SAS − ODS (124)Creating HTML Output (124)Creating PDF Output (126)Creating TRF(Word) Output (127)27.SAS − Simulations (129)SAS DATA REPRESENTATION (130)28.SAS − Histograms (131)Simple Histogram (131)Histogram with Curve Fitting (132)29.SAS − Bar Charts (134)Simple Bar chart (134)Stacked Bar chart (135)Clustered Bar chart (136)30.SAS − Pie Charts (138)Simple Pie Chart (138)Pie Chart with Data Labels (140)Grouped Pie Chart (142)31.SAS − Scatter Plots (144)Simple Scatterplot (144)Scatterplot with Prediction (145)Scatter Matrix (147)32.SAS − Boxplots (148)Simple Boxplot (148)Boxplot in Vertical Panels (150)Boxplot in Horizontal Panels (150)SAS BASIC STATISTICAL PROCEDURE (152)33.SAS ─ Arithmetic Mean (153)Mean of a Dataset (153)Mean of Select Variables (154)Mean by Class (155)34.SAS ─ Standard Deviation (156)Using PROC MEANS (156)Using PROC SURVEYMEANS (157)Using BY Option (159)35.SAS ─ Frequency Distributions (161)Single Variable Frequency Distribution (161)Multiple Variable Frequency Distribution (163)Frequency Distribution with Weight (164)36.SAS ─ Cross Tabulations (165)Cross Tabulation of 3 Variables (166)Cross Tabulation of 4 Variables (167)37.SAS ─ T-tests (169)Paired T-test (170)Two Sample T-test (172)38.SAS ─ Correlation Analysis (173)Correlation Between All Variables (175)Correlation Matrix (176)39.SAS ─ Linear Regression (177)40.SAS ─ Bland-Altman Analysis (180)Enhanced Model (182)41.SAS ─ Chi-Square (184)Two-Way Chi-Square (186)42.SAS ─ Fisher's Exact Tests (188)Applying Fisher Exact Test (188)43.SAS ─ Repeated Measure Analysis (190)44.SAS — One Way Anova (193)Applying ANOVA (193)Applying ANOVA with MEANS (194)45.SAS ─ Hypothesis Testing (196)1.SASSAS stands for Statistical Analysis Software. It was created in the year 1960 by the SAS Institute. From 1st January 1960, SAS was used for data management, business intelligence, Predictive Analysis, Descriptive and Prescriptive Analysis etc. Since then, many new statistical procedures and components were introduced in the software.With the introduction of JMP (Jump) for statistics, SAS took advantage of the graphical user interface (GUI) which was introduced by the Macintosh. Jump is basically used for applications like Six Sigma, designs, quality control and engineering and scientific analysis. SAS is platform independent which means you can run SAS on any operating system either Linux or Windows. SAS is driven by SAS programmers who use several sequences of operations on the SAS datasets to make proper reports for data analysis.Over the years SAS has added numerous solutions to its product portfolio. It has solution for Data Governance, Data Quality, Big Data Analytics, Text Mining, Fraud management, Health science etc. We can say that SAS has a solution for every business domain.To have a glance at the list of products available you can visit SAS Components. Uses of SASSAS is basically worked on large datasets. With the help of SAS software, you can perform various operations on data. Some of the operations include:∙Data management∙Statistical analysis∙Report formation with perfect graphics∙Business planning∙Operations research and project management∙Quality improvement∙Application development∙Data extraction∙Data transformation∙Data updation and modificationIf we talk about the components of SAS, then more than 200 components are available in SAS.T ypes of SAS SoftwareLet us now understand the different types of SAS software.∙Windows or PC SAS∙SAS EG (Enterprise Guide)∙SAS EM (Enterprise Miner i.e. for Predictive Analysis)∙SAS Means∙SAS StatsWe use Windows SAS in large organizations and also in training institutes. A few organizations also use Linux but there is no graphical user interface so you have to write code for every query. In Window SAS, there are a lot of utilities available that help the programmers and also reduce the time of writing the codes.A SaS Window has 5 parts.SASLibraries in SASLibraries are storage locations in SAS. You can create a library and save all the similar programs in that library. SAS provides you the facility to create multiple libraries. A SAS library is only 8 characters long.There are two types of libraries available in SAS:2.SASSAS Institute Inc. has released a free SAS University Edition. This provides a platform for learning SAS programming. It provides all the features that you need to learn in BASE SAS programming which in turn enables you to learn any other SAS component.The process of downloading and installing SAS University Edition is very simple. It is available as a virtual machine which needs to be run on a virtual environment. You need to have virtualization software already installed in your PC before you can run the SAS software. In this tutorial, we will be using VMware. The following are the details of the steps to download, setup the SAS environment and verify the installation.Download SAS University EditionSAS University Edition is available for download at the URL SAS University Edition. Please scroll down to read the system requirements before you begin the download. The following screen appears on visiting this URL.Setup virtualization softwareScroll down on the same page to locate the installation step 1. This step provides the links to get the suitable virtualization software. In case you already have any one of these software installed in your system, you can skip this step.Quick start virtualization softwareIn case you are completely new to the virtualization environment, you can familiarize yourself with it by going through the following guides and videos available as step 2. You can skip this step in case you are already familiar.Download the Zip fileIn step 3, you can choose the appropriate version of the SAS University Edition compatible with the virtualization environment you have. It downloads as a zip file with the name similar to unvbasicvapp__9411005__vmx__en__sp0__1.zipUnzip the Zip fileThe zip file above needs to be unzipped and stored in an appropriate directory. In our case, we have chosen the VMware zip file which shows the following files after unzipping.Start the VMware player (or workstation) and open the file which ends with an extension. vmx. The following screen appears. Please notice the basic settings like memory and hard disk space allocated to the vm.Click the Power on this virtual machine alongside the green arrow mark to start the virtual machine. The following screen appears.The following screen appears when the SAS vm is in the state of loading after which the running vm gives a prompt to go to a URL location that will open the SAS environment.Starting SAS studioOpen a new browser tab and load the above URL (which differs from one PC to another). The following screen appears indicating the SAS environment is ready.SASThe SAS EnvironmentOn clicking the Start SAS Studio, we get the SAS environment which by default opens in the visual programmer mode as shown in the following screenshot.We can also change it to the SAS programmer mode by clicking on the dropdown.We are now ready to write the SAS Programs.3.SASSAS Programs are created using a user interface known as SAS Studio. In this chapter, we will discuss the various windows of SAS User Interface and their usage.SAS Main WindowThis is the window you see on entering the SAS environment. The Navigation Pane is to the left. It is used to navigate various programming features. The Work Area is to the right. It is used for writing the code and executing it.Code AutocompleteThis feature helps in getting the correct syntax of the SAS keywords and also provides link to the documentation for the keywords.Program ExecutionThe execution of code is done by pressing the run icon, which is the first icon from left or the F3 button.Program LogThe log of the executed code is available under the Log tab. It describes the errors, warnings or notes about the program’s execution. This is the window where you get all the clues to troubleshoot your code.Program ResultThe result of the code execution is seen in the RESULTS tab. By default, they are formatted as html tables.End of ebook previewIf you liked what you saw…Buy it from our store @ https://。

XX银行操作型数据存储ODS项目方案介绍

数据服务体系
客户关系管理；精准营销管理；数据挖掘及建模
基于银行的现有数据仓库或数据平台系统、呼叫中心及电子银行等的电销营销历史数据，互联网数据，以客户为中心，从基本信息、资产信息、交易行为信息、客户关系以及营销历史几大方面反映客户在银行的全貌。采用SAS分析工具对客户进行分析并分层，探索具有营销价值的客户群体，并建立各种预测模型从而提升营销成功率；实现营销目标客户名单、推荐产品的精准推送、执行、结果反馈与评估的闭环管理。
中间业务平台、金融产品代理平台、资产管理平台
资金类
内部资金管理、资金交易系统
渠道类
客户信息交互平台、移动银行、柜面系统
创新类
电子账户综合管理平台、实时营销平台
案例分享
典型客户
BRM
银行资源管理BRM（Bank Resources Management），以“一切皆资源”为理念（人、财、产品、渠道、客户、供应商、合作伙伴）为银行构建真正“资源管理与调度型”新一代银行整体架构与模型；使得银行的经营理念回归到：利润 = 收益（销售为核心）- 成本（高效运营） – 风险（有效管控）
核心团队
骨干团队
技术团队
20年+的行业领军人物； 15年+的从业工作经验； 10年+软件服务从业经验；主体具有海外工作经验；
业务知识丰富的行业技术专家；丰富项目管理经验的骨干团队；市场反应迅捷的高层次商务人才；多数骨干成员拥有海外工作背景；
拥有海外工作背景的员工超过10%，大学本科及以上技术团队成员构成；
银行资源管理BRM（Bank Resources Management）为银行业务系统建设提供咨询规划、模型设计、系统开发、维护升级等全方位服务，他将银行内部资源（人力资源、财务资源、产品资源、渠道资源）和外部资源（客户、供应商、合作伙伴）整合统一管理，提高银行整体运营&营销效率，最大程度上满足客户需求。

使用SAS进行数据分析的基础知识

使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。

它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。

二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。

这包括数据的收集、整理和清洗。

收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。

整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。

清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。

三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。

导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。

2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。

常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。

3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。

可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。

还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。

四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。

以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。

可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。

2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。

3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。

sas使用方法范文

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。

-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。

-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。

4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。

通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。

学习使用SAS进行数据处理

学习使用SAS进行数据处理在当今大数据时代，数据处理成为各个领域必不可少的一项技能。

在众多的数据处理软件中，SAS（Statistical Analysis System）以其强大的数据处理功能和广泛的应用领域而备受青睐。

本文将介绍学习使用SAS进行数据处理的一些基本步骤和常用技巧。

一、SAS的基本介绍SAS是一种功能强大的统计分析软件，它提供了一系列数据处理、数据分析和报告生成的工具。

SAS可以在不同的操作系统上运行，并支持多种数据格式的导入和导出。

此外，SAS还拥有丰富的数据处理函数和过程，可以帮助用户更高效地进行数据处理和分析。

二、数据导入与清洗数据处理的第一步是数据的导入和清洗。

在SAS中，可以使用PROC IMPORT 过程将各种格式的数据导入到SAS数据集中，如CSV、Excel、文本文件等。

导入数据后，可以使用DATA步骤或SQL语句对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理等。

三、数据变量的操作和转换在导入和清洗数据后，我们常常需要对数据进行一些变量的操作和转换。

SAS 提供了丰富的数据操作函数和语句，如变量重命名、变量类型的转换、变量的合并等。

此外，SAS还支持用户自定义函数和格式，可以根据具体需求对数据进行个性化的处理。

四、数据统计分析SAS作为一种统计分析软件，提供了多种统计分析过程和函数，帮助用户进行数据探索和分析。

常用的统计分析过程包括描述统计、方差分析、回归分析等。

在使用这些过程时，可以通过调整参数和选项来满足自己的分析需求。

五、数据可视化和报告生成数据处理的最终目的是为了更好地理解和传达数据的意义。

SAS提供了强大的图形化和报告生成工具，可以将数据分析结果以图表和表格的形式展现出来。

可以使用PROC SGPLOT绘制各种类型的图形，如散点图、柱状图、折线图等。

此外，SAS还支持使用ODS（Output Delivery System）将分析结果输出到多种格式的文件中，如PDF、HTML等。

SAS技巧(宏、transpose、ODS产生excel、logistic)

SAS宏：9步法SAS宏主要包括两部分：宏变量和宏函数通过使用SAS宏，可以更加容易维护SAS代码，是程序更加灵活，动态执行。

一般来说，通过写宏函数执行代码需要9个步骤第1步：写好程序，并且确保程序能够正确运行proc means data=expenses mean;var RoomRate;run;proc print data=expenses;title 'Lowest Priced Hotels in theEXPENSES Data Set';footnote 'On June 1, 2003';var ResortName RoomRate Food;where RoomRate<=221.109;run;宏功能使程序每次能够自动根据数据集的变化进行改变第2 步：使用宏变量帮助文本替换宏变量提供文本替换，这样可以使用简单的单词或者词组，不需要大段的代码。

宏变量包括：自动宏变量，用户自定义宏变量%let，在数据步或者sql过程步使用的用户自定义宏变量call symput。

不管是如何创建宏变量，在程序中引用宏变量通过&。

options symbolgen;%let dsn=expenses;%let varlist=ResortName RoomRate Food;proc means data=&dsn mean;var RoomRate;run;%let average=221.109;proc print data=&dsn;title "Lowest Priced Hotels in the &dsnData Set";footnote "On &sysdate9";var &varlist;where RoomRate<=&average;run;SYMBOLGEN在日志窗口中记录宏变量是如何解析的。

SAS ODS及RTF标记语言在临床试验规范化统计报表输出中的应用

式自动输出至ＲＦ格式文件。Ｔ
原理介绍
先继承系统模板再作修改。模板定义过程常用语句及
参数见表１。
表１ＲＣＴＭＰＡＴＰＯＥＬＥ常用参数
命令作用在ＳＳＡ帮助文档中的位置【 ‘ １
ＳＤＳ可以方便、活地保存ＳＡＳＯ灵ＡＳ过程的分
笔者在经过多次尝试后，利用ＳＳ提供的模板定义过Ａ
数据集。通过ＯＳＴＡＥ命令可以查看各过程步所ＤＲＣ
生成的对象名称及路径，过ＯＤＵＴＵ通ＳＯＰＴ命令保
程（ＲＣＴＭＬＴ）ＰＯＥＰＡＥ自定义满足规范化统计表格要求的样式。模板过程中样式定义常用语句及参数见
界领先的数据仓库技术、数据分析技术和传统的商业智能（ｕｉｅｓＩｔｌｅｃ，Ｉ完全整合成大型模块ＢｓｓｎｅｉｎｅＢ）ｎｌｇ
亦可用ＳＬＳｃｒｕｒＬｎｕｇ）Ｑ（ｔｔｅＱｅａｇａｅ语句实现数ｕｒｕｄｙ据整合。该步骤生成了报表输出的主体部分。】
３定义表格样式．ＳＡＳ分析输出窗口中绝大部
化信息系统。其因完善的功能而被公认为国际上标准
的数据管理和统计分析软件之一。在新药临床试验中，ＡＳ已成为数据管理及统计分析的首选工具。Ｓ
自Ｓ７引入了Ｏｔｕｌ — Ｄｉ
ＳＡＳ在提供样式模板的同时，提供了模板编辑过程亦
（ＲＥＬＴ）可以重新定义输出样式，可ＰＯＣＴＭＰＡＥ，亦

SAS统计分析教程方法总结

SAS统计分析教程方法总结SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。

本文将总结SAS统计分析教程的方法，以帮助读者更好地理解和应用SAS软件。

1.数据导入与数据清洗：在进行统计分析之前，首先需要将数据导入SAS软件中。

SAS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。

可以使用INFILE和INPUT语句读取数据，并使用DATA步骤定义变量。

在导入数据后，通常需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等。

SAS提供了多种数据处理函数，如MEAN、SUM等，可以帮助完成数据清洗和处理工作。

2.描述性统计分析：描述性统计分析可以了解数据的特征和分布情况。

例如，可以使用PROCMEANS计算数据的均值、标准差、最小值、最大值等；使用PROCFREQ计算离散变量的频数和频率等。

此外，SAS还提供了PROCUNIVARIATE、PROCSUMMARY等过程，可以方便地进行更加复杂的描述性统计分析。

3.统计图表绘制：统计图表是数据分析中常用的可视化工具，能够直观地展示数据的特征和趋势。

SAS提供了PROC SGPLOT和PROC GPLOT等过程，可以绘制各种类型的统计图表，如直方图、散点图、柱状图等。

通过调整图形参数，可以使图表更加美观和易读。

此外，SAS还支持使用ODS（OutputDelivery System）输出图表到不同的输出格式中。

4.假设检验与推断统计：假设检验是统计分析中常用的方法，可以用来判断数据之间是否存在显著差异。

在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA等过程进行单样本、双样本和多样本假设检验。

此外，SAS还支持非参数检验方法，如PROCNPAR1WAY等。

除了假设检验，推断统计也是重要的统计分析方法，用于对总体参数进行估计和推断。

在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCREG等过程进行点估计和区间估计。

sas base总结知识点

sas base总结知识点
一、SAS环境与基本操作
1. SAS环境的介绍：包括SAS主程序、编辑器、日志、输出等组成部分。

2. SAS程序的基本结构：包括数据步、过程步等。

3. 数据集的输入与输出：包括文本文件、Excel文件、数据库等不同格式的数据读取和保存。

4. SAS常见命令：包括数据步中的input、datalines等；过程步中的proc、run等。

二、数据处理
1. 数据集的处理：包括数据集的合并、拆分等。

2. 数据的清洗与转换：包括缺失值的处理、变量的重编码、变量的转换等。

3. 格式处理：包括日期格式、数字格式等。

三、数据分析
1. 描述统计分析：包括均值、中位数、标准差等指标的计算和报表输出。

2. 统计检验：包括t检验、方差分析、相关分析等。

3. 回归分析：包括线性回归、logistic回归等。

四、图形与报表
1. SAS图形绘制：条形图、折线图、散点图等。

2. 报表输出：包括Proc Print、Proc Report等。

五、常见函数
1. 字符串函数：包括substr、tranwrd等。

2. 数值函数：包括mean、sum等。

3. 日期函数：包括intnx、year等。

六、数据导出
1. 导出数据集：包括导出为文本文件、Excel文件等。

2. 导出报表：利用ODS输出格式导出报表。

总之，SAS Base是数据分析领域中的重要工具，掌握了SAS Base的基本知识点，可以进行数据的处理、分析、报表的输出等。

希望以上总结对大家学习SAS Base有所帮助！。

SAS基础

DA TA是一个循环，循环的退出（STOP,丢掉当前PDV中的数据）与短路(STOP,ABORT,RETURN)数据步中的PDV2.3 SAS变量变量命名规则变量的属性：变量的类型字符型：缺失值为空，但仍占1字节的位置数值型：缺失值为“.”，变量的长度字符型：3-8，缺省值8数值型：1-32767字节，依输入时的字符长度而定。

输入/输出格式标签最多256字节，命名规则同数据集相同变量列表变量按照它们在PDV中出现的顺序被定义，第3章数据获取与数据集操作数据集操作常用语句：DA TA/SET/BY/MERGE/UPDA TE/MODIFY/PUT/FILE/INFILE3.1 数据获取二种方式：直接方式（在SAS系统中用INPUT语句来创建）间接方式（直接获取外部数据：PC格式（如TXT,EXCEL等文件）；数据库格式（如DB2,TREADATA等）3.1.1 LIBNAME方式1 直接访问外部数据库访问SPSS数据库libname sps spss'F:\Data_Model\Book_data\chapt3';访问DB2数据库libname hsdb db2 user= xxxx password="xxxx" datasrc=datadb;访问Oracle数据库libname oralib oracle user = xxx pw = xxx path = dbmssrv schema = educ;访问TERADATA数据库libname p_cac_t teradata user=xxx password=xxx database=p_cac_t tdpid="caracal" override_resp_len=yes dbcommit=0;2 通过ODBC访问Step1（window中完成): 控制面板/管理工具/ODBC数据源/用户DSN/ACCESS选项（例如）/添加/扩展名为MDB,完成/数据源名（自定义），选择ACCESS数据库（扩展名为mdb）/确定完成Step2（在SAS中完成）: libname odb odbc user=*** password=*** datasrc=test;3.1.3 IMPORT方式可用实例演示，并保住代码3.1.3INPUT方式自由格式，列表方式，格式化方式，命名方式（形式复杂，但实际中使用较少）3.2 SET语句1一般描述2例子：keepdata keep;set sashelp.class(keep=name sex);run;data d1(keep=name) d2(keep=name sex);/*这是定义处使用*/set sashelp.class(keep=name sex);/*这是调用处使用*/run;renamedata rename;set sashelp.class(keep=name sex rename=(name=name_new sex=sex_new)); run;wheredata where;set sashelp.class(keep=sex where=(sex='M'));run;In的使用data one;input x y$ @@;cards;1 a2 b3 c;data two;input x z$ @@;cards;4 d5 e;data in1;set one(in=ina) two(in=inb);in_one=ina;in_two=inb;run;firstobs obsdata obs;set sashelp.class(firstobs=3 obs=5);run;nobsdata nobs1(keep=total);set sashelp.class nobs=total_obs;total=total_obs;output;stop;/*停止DATA步，相当于退出DATA步的自循环*/run;注：程序在编译时就将数据集class头文件里面的观测数已读入并赋给变量total_obs。

堂吉诃德故事梗概

《堂吉诃德》故事梗概第1章：堂吉诃德是西班牙拉·曼却地方的一个穷绅士。

他五十来岁，“身材瘦削，面貌清癯”，爱读骑士小说，满脑子尽是些魔术呀、比武呀、打仗呀、恋爱呀、痛苦呀等荒诞无稽的故事。

他又十分迂腐，认为书上所写的都是千真万确的。

于是，他想入非非，要去做个游侠骑士，“消灭一切暴行，承担种种艰险，将来功成业就，就可以名传千古”。

他把祖传下来的一套破盔甲找出来，擦拭了又擦，面甲坏了，他便用硬纸补上一个。

他家有一匹瘦得皮包骨的马，他给它起了个好听的名字“驽骍难得”，意思是“原来是一匹驽马，现在是马中第一”。

按照骑士的习惯，除了名马，还要选个意中人。

他选中了邻村的一位农家姑娘阿尔东沙·罗任索。

他给她起名为杜尔西内娅。

他又做了把长枪，臂上挎着盾牌，俨然象个骑士了。

堂吉诃德第一次出门是单枪匹马，为时两天。

第2章：头一天，他在大路上看到一家客店，把它当作了堡垒。

店门中站着两个妓女，他把她们当成名门闺秀；他又把店主当成了堡垒长官。

第3章：他想起自己是个未受封的骑士，便要求“堡垒长官”给他封赠。

这位店主是个爱开玩笑的人。

他看出堂吉诃德有点疯傻，入店后又打了骡夫，怕再出乱子，便赶快满足了堂吉诃德的要求。

店主叫一男孩子点了蜡烛，又叫两个妓女跟着。

他自己则拿了一本帐簿，要堂吉诃德跪在他的面前。

然后，他对着帐簿念念有词，在堂吉诃德颈窝上狠狠打了一掌，又用剑在他肩膀上使劲地拍了一下，便由一个妓女给他挂上剑，另一个妓女给他套上马刺。

封赠仪式便算完成了。

堂吉诃德爬起来，谢了“长官”，满心喜悦。

第4章：第二天，他听从“长官”的劝告，决计回家一趟，因为他必须置办行装，还要找个仆从。

在一座林子里，他看到一个十五岁左右的牧童被绑在树上，主人一面骂他丢了羊，一面用皮带狠命地抽打他。

堂吉诃德路见不平，便拔刀相助，上前搭救了牧童，并警告和恐吓了那富农一番。

然后，他扬长而去。

等堂吉诃德走远后，那位富农重又把孩子绑上，更加没命地抽打起他来。

如何使用SAS进行数据分析

如何使用SAS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一项技能。

而SAS（统计分析系统）作为一种广泛应用于商业和学术领域的数据分析工具，为我们提供了许多强大的功能和方法。

在本文中，我将介绍如何使用SAS进行数据分析的基本步骤和技巧，希望能为初学者提供一些帮助。

一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要准备好数据。

这包括数据的收集、整理和清洗等步骤。

SAS提供了丰富的数据导入和处理功能，可以方便地从各种数据源中导入数据。

在导入数据时，我们需要确保数据格式正确并进行必要的数据转换和处理。

二、数据探索数据分析的第一步是对数据进行探索。

我们可以使用SAS的统计分析和可视化工具来了解数据的基本特征和分布。

例如，可以使用PROC MEANS来计算数据的平均值、标准差等统计指标，使用PROC FREQ来计算数据的频数和比例，使用PROC UNIVARIATE来进行数据的单变量分析等。

此外，SAS还提供了多种数据可视化方法，如PROC SGPLOT和PROC GPLOT等，可以帮助我们更直观地了解数据的特征。

三、数据预处理在数据分析过程中，往往需要对数据进行预处理。

这包括数据的缺失值处理、异常值处理、变量转换等。

SAS提供了一系列函数和过程来帮助我们完成这些任务。

例如，可以使用PROC MI来处理缺失值，使用PROC TTEST来检测异常值，使用PROC TRANSPOSE来进行变量转换等。

在进行数据预处理时，需要根据具体情况选择适当的方法和技巧。

四、数据建模数据建模是数据分析的核心部分。

在SAS中，我们可以使用PROC REG或PROC LOGISTIC等过程来进行线性回归分析和逻辑回归分析；使用PROC GLM或PROC ANOVA等过程来进行方差分析；使用PROC CLUSTER或PROC FACTOR等过程来进行聚类分析和因子分析等。

选择适当的模型和方法是数据分析的关键，需要根据具体问题和数据特点进行判断。

sas obs用法

sas obs用法SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和处理的软件，OBS（Observations）是SAS中一个重要的数据结构，用于存储数据集中的各个观测值。

在本篇文章中，我们将介绍OBS的用法、创建和使用OBS数据集、OBS数据集的整理和分析等。

一、OBS简介OBS是SAS中的一个复合数据类型，它包含了一个或多个变量的一组相同或不同的值。

OBS主要用于存储观察到的数据，例如实验结果、调查数据等。

OBS可以存储任何类型的数据，包括数值型、字符型、日期型等。

二、创建和使用OBS数据集要创建OBS数据集，可以使用SAS中的数据步（Data Step）和复合数据类型声明。

创建一个OBS数据集的基本步骤如下：1. 创建一个空的OBS集（SET obs=）。

2. 添加变量到OBS集，可以使用变量声明语句（VARIABLE语句）或直接在SET语句中指定变量。

3. 添加观测值到OBS集，可以使用INSERT语句或直接在SET语句中指定观测值。

4. 使用OBS集进行进一步的数据处理和分析。

下面是一个简单的示例代码，展示如何创建一个包含数值型变量的OBS数据集：```sasDATA obs_data;SET sashelp.class;OBS id1 = idvar; /* 将ID变量复制到OBS集 */OBS var1 = varvar; /* 将其他变量复制到OBS集 */RUN;```在上面的代码中，我们使用SAS的SET语句创建了一个名为“obs_data”的OBS数据集，并将sashelp.class数据集中的ID变量和变量varvar复制到OBS数据集中。

三、OBS数据集的整理和分析创建和使用OBS数据集后，可以进行各种整理和分析操作。

常见的操作包括筛选观测值、计算统计量、绘制图表等。

以下是一些常用的操作示例：1. 筛选观测值：可以使用WHERE语句对OBS数据集进行筛选，例如：```sasDATA obs_filtered;SET obs_data;WHERE id1 > 5; /* 筛选id1大于5的观测值 */RUN;```2. 计算统计量：可以使用PROC统计（PROC STATISTICS）对OBS数据集进行统计分析，例如：```sasPROC统计 OBSS; /* 使用OBSS过程 */MEAN var1; /* 计算var1的平均值 */RUN;```3. 绘制图表：可以使用PROC图形（PROC GRAPHICS）对OBS数据集进行可视化展示，例如：```sasPROC图形 ODS图形=PNG; /* 使用PNG格式输出图表 */histogram obs_data.var1; /* 绘制var1的直方图 */RUN;```以上是一些基本的OBS用法和示例，实际应用中可能需要根据具体的数据和需求进行调整和扩展。

sas中分组率的95%置信区间

sas中分组率的95%置信区间在SAS中，我们可以使用PROC FREQ来计算数据的分组率，即每个类别的频率。

为了确定这些频率的准确性，我们需要计算它们的置信区间。

本文将介绍如何用SAS计算分组率的95%置信区间。

首先，我们需要使用PROC FREQ计算每个类别的频率。

例如，假设我们有一个二元变量gender，我们想要计算男性和女性的频率： ```SASproc freq data=mydata;tables gender / nocum;run;```我们加上“nocum”选项来防止计算累计频率。

接下来，我们需要使用ODS输出，将频率表输出到SAS数据集中： ```SASods output onewayfreqs=freqs;proc freq data=mydata;tables gender / nocum;run;ods output close;```现在，我们可以使用PROC MEANS来计算每个类别的总数和均值： ```SASproc means data=freqs sum mean;var count;output out=summary sum=total n=n;run;```我们使用“sum”选项计算总数，使用“n”选项计算每个类别的观测数。

最后，我们可以使用PROC IML来计算95%置信区间：```SASproc iml;use summary;read all var {'total' 'n'} into X;close summary;alpha = 0.05;crit = quantile('t', 1-alpha/2, n-1);stderr = sqrt(X[,1]*(1-X[,1])/X[,2]);ci = X[,1] + crit*stderr;print ci[colname={'Lower' 'Upper'}],format=8.6;quit;```我们使用PROC IML来读入我们之前计算的总数和观测数，然后计算95%置信区间。

sas回归系数置信区间

sas回归系数置信区间【引言】在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法。

而SAS作为一种强大的统计分析软件，其回归分析功能也备受青睐。

在进行回归分析时，我们通常会关注回归系数的置信区间，以评估回归系数的显著性和可靠性。

本文将从SAS回归分析的角度，探讨回归系数置信区间的相关知识。

【回归系数的置信区间】回归系数的置信区间是指在一定置信水平下，回归系数的真实值有多大可能落在一个区间内。

通常我们使用95%的置信水平，即置信区间为95%。

在SAS中，我们可以通过PROC REG或PROC GLM来进行回归分析，并计算回归系数的置信区间。

以PROC REG为例，我们可以使用以下代码进行回归分析：```proc reg data=mydata;model y = x1 x2 x3;run;```其中，mydata为数据集名称，y为因变量，x1、x2、x3为自变量。

运行后，我们可以得到回归系数的估计值、标准误、t值和p值等信息。

其中，标准误是计算置信区间的关键指标之一。

在SAS中，我们可以使用以下代码计算回归系数的置信区间：```proc reg data=mydata;model y = x1 x2 x3;ods output ParameterEstimates=PE;run;proc sql;select Estimate, Estimate-1.96*StdErr as Lower, Estimate+1.96*StdErr as Upperfrom PEwhere Label like 'x%'order by Estimate;quit;```其中，ParameterEstimates=PE表示将回归系数的估计值、标准误等信息输出到PE数据集中。

然后，我们使用SQL语句从PE数据集中提取回归系数的估计值、下限和上限，并按估计值从小到大排序。

这样，我们就得到了回归系数的置信区间。

SASODS及RTF标记语言在临床试验规范化统计报表输出中的应用

45
139
∃ 430∃
讨论
运用 SAS DDE 数据交换技术, 可以轻松实现将分析结果输出至 Ex ce l等外部文件, 但数据结果中不包括表格格式, 仍然需要花费一定的人力手工定义呈现样式。仅通过 DATA _NULL _运用字符构造表格样式并将其输出至文本文件 ( TX T 文件 ) , 可以实现临床试验报表输出自动化 3!, 但其输出结果以 W o rd 打开后会因字体等设置问题而导致部分数据移位, 且表格形式及内容很难微调。完全根据 RT F 编码规则, 运用 SA S宏进行报表输出也是一种实现思路, 但 RTF 编码规则远比 OD S及 R epo rt过程复杂。利用 SA S固有的 OD S及 Repo rt功能, 结合少量 RT F标记语言, 即可实现规范化表格的输出, 即是本文解决方案。
实例
一项多中心临床试验, 研究某中药配方颗粒治疗寒湿证的疗效情况, 对照组为具有相同有效成分的中药汤剂。以统计全分析数据集 ( fu ll analy sis se t , FA S)、符合方案集 ( per pro toco l se,t PPS) 、安全性数据集 ( safe ty se,t SS) 三个数据集的各研究中心病例情况
原理介绍
SAS ODS可以方便、灵活地保存 SAS 过程的分析结果。在数据分析过程中可以利用 ODS保存、提取报表需要的结果。按照报表要求整理数据集, 并定义好表格模板 ( S tyle T em plate) 后, 可以利用 ODS输出功能将分析结果以规范的统计表格式输出到 RTF 文件中。具体步骤如下:
p rotectsp ecia lchars= o ff |on

SAS处理流程

SAS处理流程SAS (Statistical Analysis System) 是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、数据分析和报告生成功能。

下面是一般的SAS 处理流程的步骤：1. 数据准备：首先，你需要准备你要分析的数据。

这可以包括从外部数据源导入数据，或者使用SAS 的数据步骤创建数据集。

你可以使用DATA 步骤定义变量，并使用SET、MERGE 或UPDATE 语句将数据导入数据集中。

2. 数据处理：一旦数据准备好，你可以使用SAS 的数据步骤对数据进行处理。

例如，你可以使用SORT 或SQL 语句对数据进行排序，使用WHERE 或IF 语句进行条件筛选，使用BY 语句对数据进行分组，使用计算变量来创建新的变量等。

3. 数据分析：在数据准备和处理完成后，你可以使用SAS 的统计分析过程对数据进行分析。

SAS 提供了各种各样的统计分析过程，包括描述统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。

你可以选择适当的过程来分析你的数据，并根据需要设置分析选项和参数。

4. 结果展示：一旦分析完成，你可以使用SAS 的报告生成功能来展示你的结果。

你可以使用PROC PRINT 或PROC REPORT 来创建表格输出，使用PROC CHART 或PROC GPLOT 来创建图表，使用PROC TABULATE 来生成汇总报告等。

你还可以使用ODS（Output Delivery System）来将结果导出为其他格式，如HTML、PDF 或Excel。

5. 结果解释和交流：最后，你需要解释和交流你的结果。

这可能包括编写分析报告、制作幻灯片或图表，或与他人讨论你的分析结果。

SAS 提供了丰富的输出选项和格式，帮助你有效地解释和共享你的结果。

需要注意的是，SAS 处理流程可以根据具体的分析需求和数据特点进行调整和定制。

上述步骤提供了一般的指导，但具体的流程可能因项目和分析目的而异。