SAS使用精讲
第讲SAS软件使用简介
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不需编程的SAS应用 — SAS / INSIGHT
02.08.2021
西南科技大学生命科学与工程学院周海廷制作
第讲SAS软件使用简介
SAS 窗口指南
SAS 系统是被设计成能容易使用的，它为你所要完 成的所有基本 SAS 任务都提供了窗口。一旦熟悉了 你的SAS任务的起点，你就可以迅速地完成 SAS 系 统所能做的任何任务。
启动 SAS 系统后，你将看到五个主要窗口： Explorer, Results, Editor, Log, 和 Output 窗口。
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查看文件的详细资料
3.可以通过拖动分隔线来改变列的大小；
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排列文件
默认情况下，Explorer 窗口中的文件是按文件名的字母顺 序排列的。你可以以升序或降序对任何列进行排序。
1. 点击 Type 列，则文件按类型排列；
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排列文件
2.再点击一次 Type 列，则按相反的方向排列；
3.选择 查看 刷新 来回到文件的原始排列。
Байду номын сангаас
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查看文件性质
在 Explorer 窗口中，你可以查看所有SAS文件的一般信息 以及它的 引擎/主机 信息。针对不同的文件类型，你 还可以查看不同的附加性质。
2.当你浏览完数据表中的数据后，选择 文件 关闭 来关闭 VIEWTABLE 窗口；
3.回到 Explorer 窗口的顶部。
学会使用SAS进行数据分析
学会使用SAS进行数据分析引言：随着大数据时代的到来，数据分析成为了一项越来越重要的技能。
而SAS（Statistical Analysis System）作为业界著名的数据分析工具，具备强大的数据处理与分析能力，被广泛应用在各个行业中。
本文将介绍SAS的基本操作和常用功能，帮助读者初步学会使用SAS进行数据分析。
一、SAS的基本操作SAS作为一个统一的数据分析平台，具备了数据导入、数据清洗、数据分析、数据可视化等一系列功能，下面将介绍几个基本操作。
1. 数据导入：SAS支持多种数据格式，如CSV、Excel、SPSS等，可以通过简单的命令将数据导入到SAS中。
2. 数据清洗：在数据分析之前，我们通常需要对数据进行清洗，去除重复值、空值，以及进行数据转换等操作。
SAS提供了丰富的数据清洗函数，通过简单的命令就能实现。
3. 数据分析：SAS内置了大量的数据分析函数和算法，如描述统计、回归分析、聚类分析等，这些函数可以帮助用户快速进行数据分析并得出结论。
4. 数据可视化：通过SAS的图形模块，用户可以轻松地将数据进行可视化展示，如绘制直方图、散点图、折线图等。
这样可以更加直观地分析数据，并发现其中的规律和关联。
二、SAS常用功能除了基本操作之外，SAS还有一些常用功能，下面将介绍其中几个。
1. SAS Macro：宏是SAS中非常强大的功能，它可以在程序中定义和调用一系列命令，从而简化复杂的分析流程。
宏可以帮助用户提高工作效率，减少重复性工作。
2. 数据整合：在实际的数据分析中，我们通常需要从多个数据源中整合数据。
SAS提供了灵活的数据连接和合并操作，可以轻松实现数据整合。
3. 大数据处理：随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
SAS提供了分布式计算的功能，可以进行高效的大数据处理，帮助用户更好地应对大数据挑战。
4. 数据挖掘：SAS也是一款强大的数据挖掘工具，它提供了各种经典的数据挖掘算法，如决策树、关联规则等。
sas软件教程精华
机器学习算法
SAS支持多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策 树、随机森林等，用户可以根据自己的需求选择合适的算法。
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sas应用场景
金融行业
风险管理
SAS提供强大的统计分析功能，帮助金融行业进行风险评估、模型 开发和管理，从而提高风险控制水平。
信贷评估
通过SAS的数据挖掘和机器学习算法，金融机构可以对客户进行精 准的信贷评估，降低信贷风险。
预测性分析在SAS中的实现
使用PROC REG过程进行线性回归分析；使用PROC ARIMA过程进行时间序列 分析。
04
可视化报告
图表类型
柱状图
用于比较不同类别的数据，直观展示各组之 间的差异。
折线图
用于展示数据随时间变化的趋势，帮助理解 数据的变化规律。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例，方便 比较不同部分的大小。
03
过程步可以读取数据集、输出数据集、生成报表或图形，并支持自定 义过程和宏程序等扩展功能。
04
过程步还支持使用嵌套过程，以实现更复杂的分析任务。
宏语言
宏语言是SAS中用于编写 可重用代码的一种编程语 言，它允许用户定义自己 的程序和过程。
宏语言可以用于简化重复 性任务、封装复杂逻辑和 创建自定义过程等。
文本挖掘应用
文本挖掘在很多领域都有应用，如信息检索、舆情分析、品牌监测等。
机器学习
机器学习概念
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用计算机算法让 机器从数据中学习并改进自身的性能。
SAS机器学习工具
SAS提供了一整套机器学习工具，包括Predictive Analytics、 SAS/ML等，这些工具可以帮助用户进行机器学习的全过程，
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。
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程一、SAS的简介及基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和建模中。
下面将介绍SAS的简单操作流程。
1. 安装和启动SAS：根据官方指南，下载并安装SAS软件。
启动SAS后，会出现主界面，包括编辑窗口和日志窗口。
2. 导入数据：点击编辑窗口中的“Import Data”按钮，选择要导入的数据文件，并按照提示完成导入过程。
导入的数据可以是CSV、Excel等格式。
3. 数据探索：通过使用SAS的数据探索功能，可以查看数据的基本信息，如变量名、数据类型等。
点击编辑窗口中的“Explore Data”按钮，选择导入的数据文件，即可查看数据的摘要统计信息。
二、数据预处理在进行数据分析和建模之前，需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
1. 缺失值处理：SAS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观测样本、插补缺失值等。
通过使用SAS的函数和命令，可以快速处理数据中的缺失值。
2. 异常值处理：SAS可以通过绘制箱线图、散点图等图形，来检测和处理数据中的异常值。
针对异常值，可以选择删除、替换或者离群点处理。
3. 数据标准化：标准化数据可以使得不同变量之间具有可比性，常用的方法包括Z-score标准化、最大-最小标准化等。
在SAS中，可以使用相应的函数和过程来进行数据标准化。
三、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是数据分析的关键步骤之一，它旨在通过可视化和统计方法，了解数据的分布和关系，为后续建模做准备。
1. 描述性统计：使用SAS的summary、means等函数，可以计算数据的均值、方差、中位数等统计量，从而对数据进行初步的描述。
2. 可视化分析：SAS提供了多种绘图函数，如histogram、scatter plot等，可以绘制直方图、散点图等图形，来展示变量之间的关系和分布情况。
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。
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讲义-第八课
SAS讲义-第八课上一节课介绍了SAS的观测值操作的关键词，这节课要完成介绍SAS变量操作的关键词。
SAS变量操作的关键词有：sum、keep、drop、length、rename、label（这些已经说过），以及retain、format、array。
这节课我们介绍retain、format，最后的array放到第十课来说，因为第九课我们还得先介绍循环语句，为了array 作铺垫。
一、retain语句我们知道data步中的data语句和run语句其实构成了一个循环语句。
一般情况下，系统每读一遍data步所有语句，pdv都会清空所有变量值，并置为缺失，然后根据执行语句，如赋值语句等，再次对变量进行赋值。
但是如果data步中使用retain语句，则pdv就不会清空retain语句对应的变量，而是一直保留直到下次该变量再次被执行。
语法格式：retain 变量初始值Retain var1-var4 (1 2 3 4);例1使用一个sum函数和一个retain语句代替累加语句。
（比较第六课例4）data b (keep=name height s_h);set resdat.class ;s_h=sum(s_h, height);retain s_h 0;run;例2缺失值填充。
需求是：如果在两个非缺失值之间存在缺失值，用前面的非缺失值填充，直到遇到下一个非缺失值为止。
data a;input id x @@;cards;1 102 103 .4 .5 206 .;data b;set a;retain new_x;if x ne . then new_x=x;run;分析：1）首先，程序编译后PDV存在三个变量：id；x；new_x，其中new_x 是retain变量，显然id和x在当前pdv里面，在所有程序还未执行之前，其值为缺失值。
new_x也是一样，但是如果在retain new_x语句后面加上一个初始化的值，比如零，则在pdv中new_x就应该是零，因此retain变量和非retain变量在程序编译之前本质上初始值是不一样的。
统计软件SAS基础1讲解
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Insight工具
• 单击“解决方案=>分析=>交互式数据分析”菜单项，进 入INSIGHT对话窗，单击新建按钮便可以新建模式打开 INSIGHT数据窗口；另外，在命令栏内键入“INSIGHT” 后按回车也将进入INSIGHT对话窗。
• 在INSIGHT数据窗口，与普通电子表格软件相似，可以 交互式地在单元格内输入数据。通过点击INSIGHT数据 窗口左上角处黑色的右三角形图标，在弹出的菜单中选 择“定义变量”，在随后弹出的定义变量对话窗内，可 以修改与变量有关的多种属性。
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变量的6个属性及说明
• Name：输入变量的名称，最长不能超过32 个字符。 这项内容只在新建表格的时才可以修改。
• Label：变量的标签，最长不能超过256 个字符。在 VIEWTABLE 中,它代替Name作为这一列的题目。
• Length：用来规定变量的数据的长度，默认为8字节 。 这项内容也只在新建表格时才可修改。
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批量导入电子表格型数据-5
• 第五步：进入到Import Wizard窗口，给前面的导入过 程产生一段程序，并提示是否储存这个程序，如不想存 储则直接单击finish按钮，完成数据的导入。
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编程输入纯文本数据的简单示例
• 输入含字符变量code和数值变量x、y的几行数据
• SAS预定义的数据库
• WORK 数据库：用来存放临时数据集。
• SASUSER 数据库：用来存放用户自己的数据集，保存在其 中的数据集是永久的。
• SASHELP 数据库：用来存放SAS 系统帮助、例子文件，保
存在其中的数据集也是永久的
SAS9.3使用入门
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/STAT（统计）、SAS/GRAPH（图形）、SAS /ETS（预测）、SAS/IML（矩阵）、SAS/QC（ 质量控制）等。
SAS的特点： ① 可靠性高 ② 易用性好 ③ 通用性强 ④ 应用范围广
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SAS ads
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•SAS大学版产品
The School of Economics and Management (SEM) is the largest school of the Tsinghua University of Beijing. With 4,300 students in 2004, the business school educates 15 percent of the total number of students at Tsinghua across the major disciplines in business, including management science and engineering, finance and international trade, accounting, and marketing. The majority of the school's non-MBA undergraduates continue their academic education and eventually obtain their Ph.D.s or master's degrees. SEM also has various research centers that contribute to the Development of management knowledge for business: the China Center for Financial Research, the National Center for Economic Research and the Wal-Mart Retail Research Center, to name a few.
sas讲义1-2
第二章 SAS软件对数据文件变量的读取原始数据指的是录入存贮在计算机硬盘，卡片，磁盘或磁带等信息载体上的已编码数据。
在绝大多数情况下，这些数据是以数字符号编码的，有时也用“字符串”来编码。
我们在本章中，将介绍SAS软件对一个原始数据文件里变量的读取方式以及相关变量的建立方法。
我们先介绍SAS对一个数据文件定义变量的方法和要求。
一、SAS软件对数据文件读取变量的方法：INPUT指令是用来说明原始数据读取的先后顺序，并定义相应的变量的，如同我们前面讲过的那样，这是一个属于DATA类型的指令。
一个变量的读取和识别是通过标注与定义这个变量的名字来完成的，变量名最多只能占八个字符(字母或符号)的位置，而且第一个字符必须是一个字母或一个下横短线“_”的符号。
SAS程式中的变量名单是由一串连续的变量名所组成的，在每两个变量名之间必须到少要留有一个空格的空间。
如果变量数很多，而且在数据文件(矩阵)中他们是按逻辑顺序排列的（如姓名，性别，年龄，出生年月，地址，职业，身高，体重，受教育程度……)，那么可以最后用数字来区分并定义变量名，其优点是仅使用一个(或多个)字母，后面加数字即可，便于在程式下面的读取与识别。
如:V1 V2 V3 V4 (V50)VAR1 VAR2 VAR3……VAR50等等。
更多简单及概括的方法是，我们仅“写”下首尾两端的两个变量名，并在中间用一个短横线把它们间隔开即可。
如：V1—V50VAR1—VAR50 等等。
如果变量名不是用数字来定义识别的，而是用字母组成的单词来命名的，我们在第一次读取及命名这些变量的时候，没有简写的方法，每一个变量要用一个单词或“字符串”来命名。
但在完成初次的定义之后，如果变量是在“SAS数据文件”中按其名字的先后顺序排列的，我们则可以在后面的重复读取时“写下”首尾两端的两个变量的名字，在两个变量名之间，再加上两道短横线“--”把它们分隔开即可。
如：我们初次定义以下变量：A name address revenue PROF（profession）在下次重新读取这些变量时，我们仅写下“A--PROF”即可。
sas教程
sas教程
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，广泛
应用于数据处理和分析，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、报告和图形等功能。
以下为SAS教程的简要介绍。
1. SAS基础知识
- SAS软件介绍：包括SAS系统的特点和优势，以及它在数据分析领域的应用。
- SAS编程环境：涵盖SAS软件的主要组成部分和运行环境。
- SAS语法规则：介绍SAS的基本语法和编程规范。
2. 数据处理与管理
- 数据导入和导出：学习如何将外部数据导入到SAS中，并将SAS数据导出到其他文件格式。
- 数据清洗和转换：介绍数据清洗的基本方法，包括缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等。
- 数据合并和拆分：讲解如何将多个数据集合并成一个以及如
何将一个数据集拆分成多个。
3. 数据分析与统计
- 描述性统计分析：学习如何计算和分析数据的基本统计量，
包括均值、中位数和标准差等。
- 数据可视化：探讨如何使用SAS创建各种类型的图表和图形，以便更好地展示数据的分布和趋势。
- 统计分析：涵盖常用的统计分析方法，如回归分析、方差分
析和聚类分析等。
4. 报告与输出
- 数据报表：学习如何生成数据报表，包括频数表、交叉表和汇总报告等。
- 输出管理：介绍SAS如何管理和导出分析结果，以便进一步处理和分享。
除了上述内容，SAS还提供了许多高级功能和扩展，如宏语言、SQL查询和模型建立等。
通过学习和掌握SAS的基本知识和技巧，可以更加高效地进行数据处理和分析，并得出有用的结果和结论。
SAS统计分析从入门到精通
SAS统计分析从入门到精通SAS（Statistical Analysis System）是一种最早用于统计分析的软件系统，使用广泛且功能强大。
本文将介绍SAS的入门知识，并提供一些进阶技巧，帮助您从入门到精通SAS统计分析。
入门篇：2. SAS语法基础：在开始使用SAS之前，您需要了解SAS的基本语法。
SAS的语法类似于其他编程语言，包括数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）。
数据步用于创建、加载和转换数据，过程步用于执行各种统计分析。
3. 数据加载和清洗：一旦您安装了SAS，就可以开始加载和清洗您的数据。
您可以使用DATA Step来创建数据集，或者使用输入过程（例如IMPORT或SET）将外部数据导入SAS。
对于不符合要求的数据，您可以使用相关的变量和函数进行清洗和转换。
4.运行基本统计分析：SAS提供了许多过程（PROC）来运行各种统计分析。
其中一些基本过程包括PROCMEANS用于计算变量的均值、标准差和其他统计量；PROCFREQ用于计算分类变量的频数分布和卡方检验；PROCREG用于进行线性回归分析等。
进阶篇：1.数据探索和可视化：一旦您熟悉了基本的统计分析，您可以使用SAS来进行数据探索和可视化。
您可以使用PROCUNIVARIATE计算数据的偏度、峰度等统计量；使用PROCCORR计算变量之间的相关性；使用PROCSGPLOT进行数据可视化等。
2.建立模型：SAS提供了许多过程用于建立模型，例如PROCLOGISTIC 用于二元逻辑回归分析；PROCGLM用于普通线性模型；PROCMIXED用于混合模型等。
您可以根据您的研究问题选择相应的模型，并使用SAS进行建模和模型拟合。
3.数据处理和编程技巧：SAS提供了许多数据处理和编程技巧，可以帮助您更高效地处理数据和编写代码。
例如，您可以使用ARRAY函数对变量进行数组操作；使用DO循环和IF-THEN条件语句进行数据处理；使用MACRO变量和宏函数进行代码复用等。
SAS学习系列06. 使用SAS函数
06. 使用SAS函数（一）创建并定义新变量可以在数据步中，利用赋值语句创建或重新定义新变量（列），语法：变量名=表达式;注：（1）表达式可以是数值或字符常量、数学表达式、函数等；（2）加减乘除幂：+ - * / **，也可以使用括号。
例1下面数据（C:\MyRawData\Garden.dat）是番茄、南瓜、豌豆、葡萄的重量：代码：data homegarden;infile'c:\MyRawData\Garden.dat';input Name $ 1-7 Tomato Zucchini Peas Grapes;Zone = 14;Type = 'home';Zucchini = Zucchini * 10;Total = Tomato + Zucchini + Peas + Grapes;PerTom = (Tomato / Total) * 100;run;proc print data = homegarden;title'Home Gardening Survey';run;运行结果：程序说明：（1）5-8行使用了5个赋值语句，第6行改写旧变量，运行结果将输出所有变量；（2）若观测值中有缺省值，相应的新变量也出现缺省值。
（二）使用SAS函数一、SAS函数概述SAS自带数百个函数，主要包括以下函数类：字符/字符串函数日期/时间函数距离/州/邮编代码函数数学函数概率/描述统计/随机数函数金融函数宏函数变量信息函数函数基本调用形式（可以嵌套调用）：函数名(参数1,参数2,…);例2南瓜雕刻比赛的数据（C:\MyRawData\pumpkin.dat）包含了参赛者的名字、年龄、雕刻的南瓜类型、报名日期、五位裁判给出的分数：代码：data contest;infile'c:\MyRawData\Pumpkin.dat';input Name $16. Age 3. +1 Type $1. +1 Date MMDDYY10.(Scr1 Scr2 Scr3 Scr4 Scr5) (4.1);AvgScore = mean(Scr1, Scr2, Scr3, Scr4, Scr5);DayEntered = day(Date);Type = upcase(Type); /* 转化为大写 */run;proc print data = contest;title'Pumpkin Carving Contest';run;运行结果：程序说明：（1）均值函数mean( )返回非缺省值参数的平均值；（2）d ay( )函数返回日期值距离1961年1月1日的天数。
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日志窗 SWUFE 口 ，F6
程序编辑 窗口，F5
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SAS常用文件类型
• SAS数据文件：*.sas7bdat • SAS程序文件：*.sas • SAS记录文件：*.log
2018年10月14日星期日
SWUFE
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SAS基本概念
• • • • • • 逻辑库 数据集 变量 表达式 程序 数据步和过程步
SWUFE
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表达式
• 常量、变量、函数、操作运算符组成的有意义的式子 • 运算符：~=或<>（ne） 、 = （eq） >= (ge)、 <=(le) 、>(gt) 、<(lt) 逻辑运算符：& | ~ 连接符: || • 函数举例：
– Lag(变量名):返回上一个观测值的该变量的值； – Dif(变量名):返回当前观测值该变量的值减去上一个观测值中该变量 的值。 – SUBSTR（字符型变量，初始位置，长度）：取子串。 – Year( 变量) :取日期的年份； – date() ：当前日期； – Trim(): 取消字符串末尾空格 – Strip(): 数值转换为字符，……
SAS（Statistical Analysis System)基础与数据预处理
vicky
2018年10月14日星期日
SWUFE
1
SAS数据处理与分析
• SAS系统概述 • SAS中进行数据探查和预处理 • SAS EM操作流程、节点
2018年10月14日星期日
SWUFE
2
一、 SAS系统概述
• • • • SAS软件及其模块 SAS启动与界面 SAS文件类型 SAS基本概念
控制语句
• If 条件 then 语句；else 语句； • DO 变量=初值 to 终值 by 步长； 语句； End; • DO while (条件)；或者 DO until(条件)； 语句； End;
2018年10月14日星期日 SWUFE 27
宏功能
• 宏变量
– 自动宏变量
自动宏变量 SYSDATE SYSDAY SYSTIME SYSLAST SYSDSN SYSVER SYSSCP 作用 本次SAS启动的日期 本次SAS启动的星期 本次SAS启动的时间 最新创建的数据集名字 最新创建的数据集两部分名字 使用SAS软件的版本 返回用户主机系统的缩写 值 如04AUG97 如Monday 如 11:18 如STUDY.SURVEY 如STUDY 如6.12 如WIN SURVEY
2018年10月14日星期日
SWUFE
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注释
• 注释
– 行注释 *……;
– 块注释 /* ….
*/
2018年10月14日星期日
SWUFE
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数据步
• data语句有两个重要的功能：
– 标志数据步的开始 – 命名将要创建的SAS数据集。
SAS数据步的一般形式为：data t; length Z $25; DATA 数据集; INFORMAT X $8.; 语句; INFORMAT Y 8.2; …… x= 'WANG '; y = 333.3; Z = trim(x) || '-' || Y; RUN;
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SAS应用领域
• SAS广泛地被用于金融、医药卫生、电信通讯、 政府及教育科研等领域。 • 在商务智能领域，SAS可以帮助用户：
–Customer Segmentation-识别最有利润的客户群，并 揭示其中的特征 –Credit Risk Management-通过准确的信用评分提高客 户的利润率 –Balanced Scorecard - 企业均衡计分管理 –Fraud Detection-欺诈检测 –Customer Retention-客户流失管理 –Cross Selling-交叉销售 –以及其他需要预测和规则发现的应用等等
libname oralib oracle user=teacher password=teacher path=orcl;
Libname e excel 'e:\temp\student.xls';
2018年10月14日星期日
SWUFE
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数据导入
• • File菜单 程序 – data-infile语句从文本文件中读入数据： Data test; infile 'd:\reg_case.txt‘ firstobs=1 delimiter=''; input no Y X1 X2 X3 X4 X5 X6; 缩写形式 x1-x6 Run;
数据集
• 数据集（dataset） SAS中保存数据的文件称为数据集，数据集通过逻辑 库进行组织。数据集文件类型为 .sas7bdat 。 数据集名称一般不超过32个字符。 根据数据集可以建立索引和视图。 • 数据集的引用 ： [逻辑库].数据集名 如果不指定逻辑库 ，则表示系统默认逻辑库，初始状 态下为临时库WORK。 • 指定当前默认逻辑库 Options user=逻辑库名;
2018年10月14日星期日
SWUFE
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全程语句
• • • • Title ‘….’; Libname name ‘路径’; footnote ‘….’; options nonumber nodate linesize=78 pagesize=60; • Options user=逻辑库名; 设置当前逻辑库
2018年10月14日星期日
SWUFE
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SAS操作方式
• 编写程序 需要熟悉SAS语言，但使用灵活高效； • 图形用户界面 例如： Insight： 交互式数据探索 EM: 数据挖掘机
2018年10月14日星期日
SWUFE
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SAS启动与界面
资源 管理 器
输出窗 口，F7
2018年10月14日星期日
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练习
• 下载数据文件“salestest.sas7bdat”到自己 的磁盘目录；建立逻辑库test指向该目录； • 将逻辑库test设为缺省逻辑库； • 打开salestest数据集，查看各变量信息，注 意更改标签后的显示改变； • 关闭数据集
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练习： 改变reg_case.txt中数据的分隔符为“，” 、tab键，进 行导入练习
• • • • • • • • _n_ 观测序号； _error_错误信息变量; _iorc_错误信息变量; _numeric_ 所有数值变量； _character_所有字符变量; _all_所有变量; fisrt.variable同一by组第一个观测； last.variable同一by组最后一个观测；
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逻辑库定义与删除
• 命令 定义： Libname 库名 ‘路径’; 例如： libname data ‘d:\data\’; 逻辑库名称一般不超过8个字符 删除： libname data clear;
• SAS资源管理器
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2018年10月14日星期日 SWUFE 5
版本
• 最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学 研究生编制， 1976年成立SAS软件研究所 正式推出。
• 版本：6.04、6.12、8.2、9.13、9.2、9.3、 9.4
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SAS软件模块
SAS是一个组合软件系统，由几个到五十多个工具模块以及面向 行业的子系统组成一个可伸缩的系统。 主要模块： Base： 基本数据处理 Graph： 绘图 Stat： 数理统计分析 Em： 数据挖掘 Ets： 经济计量学和时间序列分析 IML: 交互式矩阵程序设计语言 OR: 运筹学 QC: 质量控制 ACCESS: 外部数据库接口 Insight,Analyst,Assist:通过图形用户界面使用SAS…
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变量
• 变量的类型与测量水平：： 数值型：INTERVAL,RATIO 字符型：unary,binary,nominal,ordinal
• 变量的缺失值：
字符型：用空格表示 数值型：用 . 表示 • 变量的其它属性： 名称、长度、输入输出格式、标签
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SAS软件
SAS是用于数据分析和决策支持的大型 集成式模块化软件系统。 在数据处理与统计分析领域，SAS已成 为国际上流行的标准企业管理软件。
– 《财富》500强企业，约90%在使用 – 《财富》100强企业，约98%在使用 If you have a SAS certification, you will never lose your job
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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， 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。
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SAS程序规则
SAS语句对字母的大小写不敏感，SAS语句中的 词（words）之间用空格或特殊符号分隔，一个 语句可以由几行组成，几个语句可以在同一行内。 一个SAS语句有两个重要特征： 1. 它通常由SAS关键词（keyword）开始； 2 .它总是以分号“;”结束；
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SAS逻辑库
1.SAS逻辑库是指向存储SAS文件的文件夹 的SAS快捷方式名称； 2.分类：临时库和永久库