金融数据库——关于怎样学习SAS编程技术
第2章 SAS编程基础
最常见，系统按照语句自身顺序进行解释执行。 如： data file1;
input mane$ 1-8 age sex$ height weight ; cards ; Zhang ji 28 m 1.75 60 Li ming 27 f 1.72 58 Wang jie 31 f 1.80 65 ; PROC print ; Run ;
19:02 25
SAS程序中的运算与表达
SAS表达式
用操作符将常量、变量、函数等连接起来进行运算， 最终会产生一个值（表达式的值）。
运算优先级：算术 > 比较 > 逻辑
19:02
26
sas程序的基本结构14sas系统中的常见过程sas程序的基本结构过程名作用输出结果print显示数据集的变量名及变量值变量变量值sort对指定变量进行排序对指定变量进行升降序排列means对数值型变量进行描述性统计分析均值标准差极值等univariate对数值型变量进行描述性统计分析常见统计量t检验分位数极端值freq对定序变量进行描述性统计分析累计频数频率等chart对指定变量绘制文本形式的图形饼图直方图星形图gchart在graph窗口中对指定变量绘图饼图直方图星形图15e程序program由sas语句组成的集合称sas程序
例如：计算1～100之间所有奇数之和。
编程如下： 结果如下：
20
SAS程序的结构化编程语句
2）当循环：
语法： do while (继续循环条件表达式) ; …; end;
例如：计算1～100之间所有偶数之和。 编程：
结果：
21
SAS程序的结构化编程语句
3）直到循环：
语法： do until (退出循环条件表达式) ; …; end;
SAS基础与金融计算7.pptx
（sumvar所指定的变量）的哪一种统计量进行 描述，比如频数（freq）、均数（mean）、总计 （sum）、频数百分比（percentage）等；
16
（2）subgroup=变量名（分组变量），指定要进 行分组（各组内再分组）的变量；
12
Chart（或gchart）与plot（或gplot）
chart和gchart过程可以绘制出的图形主要有条形 图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图 等；
plot和gplot过程通常用一个记录中的两个变量值 表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。
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gchart过程的一般格式
Proc gchart 选项列表； 图形关键词 变量名称/选项列表；
绘制的图形类型 方块图
水平的条形图 水平的三维条形图
竖立的条形图Байду номын сангаас竖立的三维条形图
图形关键字 pie pie3d
donut star
绘制的图形类型 圆图
三维圆图 环形图 星形图
15
图形关键字后的变量名用以指定进行图形描述时 的分组变量，可以是数值型的（此时以各组的组 中值为分组的标志），也可以是字符型的。
11
chart（或plot）与gchart（或gplot）
chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文 本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料 分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形 并不能称之为图形，因为它没有涉及一般意义上 图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。
而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的 图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各 方面的性质和特征。
SAS编程基础..
TANGJIE
2 35 169.2 60.8
GAOJUN
2 24 176.0 73.3
SUNHONG 2 27 158.3 49.9
;
PROC MEANS;
CLASS SEX;
VAR HEIGHT WEIGHT;
RUN;
❖ DATA STEP(数据步)
以DATA语句开始 将数据读入SAS系统，建立SAS数据集
INPUT NAME $ V1 V2 V3 V4 V5 V6;
可以写成：
INPUT NAME $ V1-V6;
注意: 字符型变量NAME不包含在这个缩写清单中。 这些变量要求类型相同，或全是数值型的或全是字 符型的。
v1 1-2 v2 3-4 v3 5-6 可表示为（v1-v3）(3*2.) 或（v1-v3）(2.2.2.) 表示共有三个变量，每个变量有两位数据
观测(Observation，OBS)
描述被观测对象的单一整体（如一个人、 一个实验动物等）某些所研究特性的一系列数 据值称为一个观测，又称观察。在SAS数据集 中每一行数据是一个观测。
变量(Variable)
变量指定了数据的某一特性。在SAS数据 集中，每一个观测是由各个变量的数据值组成。 在数据集中每一列数据是一个变量。
三、SAS语句
SAS语句是由SAS关键词<操作数><选择项> 组成，以分号（;）结束 1、语句格式：关键词<操作数><选择项> 例： data one two (keep=x);
2、SAS语句的类型 可执行语句（X）例：PUT，IF，BY等 定位语句（P）例：DATA等 说明语句（D）例：LABEL等
回到程序编辑窗口，修改源程序，再执行 如果程序编辑窗口没有显示刚刚执行的程序，
第2章 SAS编程基础
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 四、数据输出
2、输出到外部文件
联合使用PUT语句和FILE语句，可以实现将数据输出到外部文件。 其中，FILE语句用于定义要输出外部文件，其语句格式为： FILE ‘文件路径’ <选项>; 文件路径包括完整的路径和文件名。选项用来控制输出数据如何 被写入到输出文件中。 PUT语句用于实现数据输出，跟INPUT语句的格式类似，但功能 正好相反。PUT语句通过采用不同语句格式可以将数据按不同的形式 输出，基本的输出形式有：按列输出、列表输出和格式化输出。
SA程序结构 3、过程步
过程步要求SAS从系统中调出一个过程（对应一种统计分析方法或 一种数据呈现功能），并对指定的数据集执行这个过程。过程步以 PROC语句开头，指出调用的过程名和要分析的数据集，其后的各语句 用来指定调用过程的各个参数。过程步的一般形式为：
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 二、变量、常数、表达式和函数
3、表达式
表达式由运算对象和运算符组成，它在被执行后产生一个目标值。 运算对象一般是变量和常数，运算符主要包括算术运算符、比较运算符、 逻辑运算符、函数和括号等。 下面的几个例子都是表达式：
Y=X+1; LOG(X); N<500;
SAS 统计分析与应用 从入门到精通 二、变量、常数、表达式和函数
SAS表达式中的基本运算符包括： 算术运算符：+（加）、*（乘）、－（减）、**（乘 方）、/（除） 比较运算符：= 或 EQ（等于）、^= 或 NE（不等于）、 > 或 GT（大于）、< 或 LT（小于）、>= 或 GE（大于或 等于）、<= 或 LE（小于或等于）、IN（在列表中）、 NOTIN（不在列表中） 逻辑运算符：& 或 AND（与）、| 或 OR（或）、^ 或 NOT（非） 其他运算符：<>（最大）、><（最小）、||（连接）
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编程技术教程
SAS编程技术教程SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的数据分析工具和编程语言，广泛应用于统计学、商业和医学等领域。
SAS提供了许多强大的功能和技术，帮助用户进行数据处理、数据分析和报表生成等工作。
本教程将介绍一些常用的SAS编程技术，帮助读者快速掌握SAS的使用方法。
1.SAS语言基础SAS语言基础是学习SAS编程的基础。
了解SAS语言的语法和规则非常重要。
SAS语言的基本结构包括数据步（data step）和过程步（procedure step）。
数据步用于数据导入、转换和保存，过程步用于数据分析和报表生成。
学习SAS语言的关键是熟悉SAS语句的使用方法，如DATA语句、SET语句、IF语句等。
2.数据处理技术数据处理是SAS编程的一项核心任务。
SAS提供了丰富的数据处理功能，如数据导入、数据清洗、数据转换和数据合并等。
学习SAS的数据处理技术对于处理大量数据非常有用。
例如，使用INPUT语句将外部文件导入SAS数据集，使用FORMAT语句设置数据格式，使用RENAME语句修改变量名等。
3.数据分析技术数据分析是SAS编程的另一个重要任务。
SAS提供了许多数据分析技术，如描述性统计、回归分析、聚类分析和时间序列分析等。
学习SAS的数据分析技术对于理解数据和发现数据中的规律非常有用。
例如，使用PROCMEANS进行描述性统计分析，使用PROCREG进行线性回归分析，使用PROCCLUSTER进行聚类分析等。
4.报表生成技术报表生成是SAS编程的另一个重要任务。
SAS提供了强大的报表生成功能，可以生成各种类型的报表，如表格、图表和交互式报表等。
学习SAS的报表生成技术对于将分析结果呈现给他人非常有用。
例如，使用PROCREPORT生成表格报表，使用PROCGCHART生成图表报表，使用PROCTABULATE生成交互式报表等。
5.宏编程技术宏编程是SAS编程的高级技术。
sas入门技巧
sas入门技巧SAS是一种非常流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、业务智能等领域。
对于刚入门的SAS用户，以下是一些重要的技巧和参考内容，帮助您快速上手：1. 学习SAS语法：SAS语法是使用SAS进行数据分析的基础。
学习SAS语法可以通过阅读官方文档、参加培训课程、在线教程等方式进行。
掌握SAS语法后，您就可以使用SAS进行各种数据操作和分析。
2. 数据集操作：SAS的核心功能之一是对数据集进行操作。
了解如何创建数据集、导入和导出数据、查看和修改数据、合并和拆分数据等操作是非常重要的。
可以参考SAS Base Programming Guide来学习数据集操作的具体方法。
3. 数据清洗和预处理：在进行任何数据分析之前，需要确保数据的质量和准确性。
SAS提供了一些功能用于数据清洗和预处理，如缺失值处理、异常值检测、数据转换和标准化等。
可以通过SAS Data Quality下的各种函数和过程来进行数据清洗和预处理。
4. 统计分析：SAS拥有强大的统计分析功能，可以进行各种统计方法的应用和结果分析。
例如，可以使用SAS/STAT来进行常见的假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析等。
参考SAS/STAT User's Guide可以了解各种统计分析方法的具体使用。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为可视化图表的过程，有助于更好地理解和呈现结果。
SAS提供了多种绘图函数和过程，如PROC SGPLOT、PROC GCHART等，可以绘制各种类型的图表，如直方图、散点图、饼图等。
可以参考SAS Visual Analytics和SAS/GRAPH User's Guide了解更多关于数据可视化的技巧。
6. 定制分析报告：生成有吸引力和易读性的分析报告是SAS的又一重要功能。
SAS提供了多种方法和工具来生成报告，如PROC REPORT、PROC TABULATE等。
可以参考SAS Output Delivery System: User's Guide了解如何生成和定制报告。
《SAS编程基础》课件
数据可视化案例
总结词
通过实际数据可视化案例，展示SAS在数据可视化方面的应 用。
详细描述
介绍如何使用SAS的可视化工具进行数据可视化设计，通过 实际案例展示如何将数据以直观、易懂的方式呈现出来，例 如柱状图、折线图、饼图、散点图等，以及如何通过可视化 手段发现数据中的模式和趋势。
THANKS
感谢观看
图表美化
保持简洁
避免在图表上添加过多的标签、线条和颜色 ，保持简洁明了。
统一风格
保持图表的整体风格和色调一致，以提高视 觉效果。
突出重点
通过调整字体大小、颜色等方式突出图表中 的关键信息。
适应不同场合
根据不同的展示场合和观众需求，选择适合 的图表类型和美化风格。
05
实战案例
数据分析案例
总结词
通过实际数据分析案例，展示SAS在 数据处理和分析方面的应用。
SAS程序结构
SAS程序由一系列SAS语句组成，用于定义、 操作和管理数据。
01
数据步通常用于读取原始数据、对数据进 行清洗和转换等操作。
03
02
一个基本的SAS程序包括以下几个部分：数 据步、过程步、输出、宏等。
04
过程步用于执行各种统计分析或报告生成 等任务，如描述性统计、回归分析等。
输出部分用于显示程序运行结果，可以是 屏幕输出、报表、图形等。
SAS编程语言基础
数据步和过程步
SAS程序由数据步和过程步组成 ，数据步用于处理数据，过程步 用于执行统计分析或报告生成等 任务。
数据集
SAS数据集是存储在内存中的表 格型数据结构，可以包含各种类 型的数据，如数值、字符、日期 等。
变量
SAS变量是数据集中用来描述数 据特征的名称，每个变量都有一 个数据类型（如数值、字符等） 。
SAS基础与金融计算4
SAS基础与金融计算4引言本文档旨在介绍SAS（Statistical Analysis System）及其在金融计算中的基础应用。
SAS是一种广泛使用的统计分析软件，其功能强大，能够进行数据的处理、分析和可视化。
在金融领域，SAS被广泛应用于风险管理、投资组合分析、量化交易等方面。
本文将介绍SAS的一些基础知识，并结合金融计算的实例进行说明。
第一部分：SAS基础知识1. SAS语言基础SAS语言是一种类似于英语的编程语言，用于描述数据的处理和分析过程。
以下是一些基础的SAS语言元素：•数据集（Data Set）：SAS中的数据存储在数据集中，每个数据集由变量和观测组成。
•数据步（Data Step）：数据步是SAS程序中用来对数据进行处理的基本单位，包括数据导入、数据转换等操作。
•过程（Procedure）：过程是SAS程序中用来进行数据分析的模块，比如描述统计、线性回归等。
•语句（Statement）：语句是SAS程序的最小执行单位，每个语句以分号结尾。
2. SAS数据集操作SAS提供了丰富的数据集操作函数，可以对数据集进行增删改查等操作。
以下是一些常用的数据集操作：•创建数据集：使用data语句可以创建一个新的数据集，并定义其中的变量。
•导入数据：使用import语句可以从外部文件导入数据到SAS中的数据集。
•数据过滤：使用where语句可以对数据进行条件过滤，只选择满足条件的观测。
•数据排序：使用sort语句可以对数据集按照指定的变量进行排序。
•数据合并：使用merge语句可以将两个或多个数据集按照共有的变量合并成一个数据集。
3. SAS统计分析SAS提供了各种统计分析的过程，可用于探索数据的特征、分析数据之间的关系等。
以下是一些常用的统计分析过程：•描述统计：使用proc means过程可以计算数据的基本统计量，比如均值、方差等。
•数据分组：使用proc freq过程可以对数据按照指定的变量进行分组统计。
SAS软件学习计划作文
SAS软件学习计划作文SAS软件学习需要一定的时间和精力，但对于想要在数据分析领域有所作为的人来说，掌握SAS软件是非常重要的。
下面将介绍一个学习SAS软件的详细学习计划，希望对想要学习SAS软件的人有所帮助。
学习目标：1. 掌握SAS软件的基本操作；2. 理解SAS编程的基本语法和结构；3. 掌握数据处理和数据分析的基本方法；4. 熟练运用SAS软件进行数据可视化和报告生成；5. 熟悉SAS的高级功能和应用场景。
学习准备：1. 一台装有SAS软件的电脑；2. SAS软件的使用手册或教程；3. 有一定的数学和统计基础；4. 有一定的编程基础（如果没有也可以从零开始学习）；5. 有学习的时间和精力。
学习计划：第一阶段：熟悉SAS软件的基本操作（时长：1个月）在这个阶段，主要是熟悉SAS软件的界面和基本操作，了解SAS软件的主要功能和模块。
学习内容：1. SAS软件的安装和配置；2. SAS软件的界面布局和基本功能介绍；3. SAS软件的文件管理和数据导入导出；4. SAS软件的基本统计分析功能。
学习方法：1. 阅读SAS软件的使用手册或教程；2. 观看SAS软件的相关视频教程；3. 在实际操作中熟练掌握SAS软件的基本操作。
学习任务：1. 安装SAS软件并了解其基本配置；2. 熟悉SAS软件的界面和基本功能；3. 学习如何进行数据导入和导出；4. 进行基本的数据分析操作。
第二阶段：掌握SAS编程的基本语法和结构（时长：2个月）在这个阶段，主要是学习SAS编程的基本语法和结构，了解如何使用SAS语言进行数据处理和分析。
学习内容：1. SAS编程语言的基本语法和结构；2. SAS数据步和处理数据；3. SAS过程和分析数据；4. SAS宏和程序控制；5. SAS格式和函数。
学习方法：1. 阅读SAS编程的相关书籍和教程；2. 参与SAS编程的在线课程；3. 实际编写代码进行练习。
学习任务：1. 学习SAS编程语言的基本语法和结构；2. 编写简单的SAS程序对数据进行处理和分析；3. 理解SAS数据步和过程的使用方法；4. 掌握SAS宏和函数的使用。
SAS编程简介PPT课件
数据类型转换
使用`PROC FORMAT`过程，将数值型数 据转换为字符型数据，或将字符型数据转 换为数值型数据。
数据排序
使用`PROC SORT`过程，根据指定的列对 数据进行排序。
数据合并
使用`PROC SQL`过程，通过`UNION`语 句将两个或多个数据集合并为一个新的数 据集。
使用PROC SQL对数据集进行高级操作
THANKS
感谢您的观看
SAS程序通常由数据步和过程步组成，数据步用于读取和操作数据 ，过程步用于执行统计分析或数据挖掘任务。
SAS语法规则
SAS编程语言遵循严格的语法规则，包括变量声明、赋值、循环、 条件语句等。
SAS函数和宏
SAS提供了大量的内置函数和宏，用于执行各种数据处理和统计分 析任务。
SAS编程的应用领域
数据分析
SAS编程语法及语 句
数据步基本语法及语句
数据步定义
数据步是SAS程序中最基本的单元，用于 创建、操作和管理数据。
数据筛选和排序
在数据步中，可以对数据进行筛选和排序 ，以便后续的数据分析。
数据步语句
数据步语句包括变量声明、数据输入和转 换、数据筛选和排序等。
数据输入和转换
在数据步中，可以通过读入外部数据文件 或使用已有的数据集，进行数据转换和清 洗。
SAS编程简介PPT课 件
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目录
CONTENTS
• SAS编程概述 • SAS编程语法及语句 • SAS编程实战案例 • SAS编程进阶内容 • SAS编程常见问题及解决方案 • SAS编程未来发展趋势和展望
01
SAS编程概述
SAS简介
SAS公司概况
SAS是一家总部位于美国北卡罗来纳州的公 司，专门从事统计分析软件的开发和销售。
金融数据库——SAS编程与数据处理2-18章复习题
金融数据库——SAS编程与数据处理2-18章复习题SAS编程与数据处理2-18章复习题朱世武著.《SAS编程技术与金融数据处理》.清华大学出版社. 2003.7第2章SAS系统快速入门1.SAS系统的特点。
2.简述SAS的三类功能与相应的模块举例。
3.SAS技术水平的三个层次.4.缺省情况下SAS系统的五个功能窗口及各自的作用是什么？怎样定义激活这些窗口的快捷键？5.SAS程序的一般特点。
6.SAS日志窗口的信息构成。
7.会使用工具菜单的options选项。
8.在显示管理系统下，切换窗口和完成各种特定的功能等,有四种发布命令的方式：即，在命令框直接键入命令；使用下拉菜单；使用工具栏；按功能键。
试举例说明这些用法。
9.理解SAS逻辑库、临时库和永久库的概念。
会用菜单方式新建SAS永久库。
10.说明下面SAS命令的用途：keys, dlglib, libname, dir, var, options, submit, recall.11.怎样增加和删除SAS工具？12.会用菜单方式导入(Import)和导出SAS数据集(Export)。
13.会用菜单方式创建查询。
14.会用SAS的INSIGHT模块进行简单的数据分析。
15.简述SAS逻辑库的作用。
第3章数据步创建SAS数据集1.理解SAS语句的信息构成。
举例说明。
2.SAS名的种类及命名规则。
什么是SAS关键词？3.理解Data步的Proc步。
4.SAS变量的类型和属性。
举例说明SAS自动变量。
5.理解SAS程序。
SAS程序的书写规则。
给一个简单SAS 程序的例子，适当应用SAS的注释语句。
6.SAS数据集中变量列表时，X1-Xn表示什么？特殊SAS变量列表_numeric_, _character_和_all_的含义。
7.怎样提交SAS程序？程序执行过程中，LOG窗口显示的信息结构。
8.怎样查看SAS程序的输出结果。
9.SAS表达式定义及其构成元素。
掌握SAS进行数据分析和建模的基本技能
掌握SAS进行数据分析和建模的基本技能Chapter 1: Introduction to SASSAS (Statistical Analysis System) is a powerful software suite widely used for data analysis and modeling. This chapter will provide an overview of SAS and its capabilities.1.1 What is SAS?SAS is a software suite developed by SAS Institute Inc. It provides a comprehensive range of tools and techniques for data management, data analysis, and predictive modeling. SAS is widely used in various industries, including finance, healthcare, and market research.1.2 Key Features of SAS- Data Management: SAS allows users to import, clean, and manipulate data from various sources. It provides a user-friendly interface to handle large datasets efficiently.- Statistical Analysis: SAS offers a wide range of statistical procedures for exploring data, testing hypotheses, and making inferences. Users can perform descriptive statistics, inferential statistics, and advanced analytics using SAS.- Data Visualization: SAS provides powerful tools for creating graphs and charts to visually represent data. It allows users to customize the appearance and format of the visualizations.- Predictive Modeling: SAS offers advanced modeling techniques to build predictive models. It includes regression analysis, decision trees, neural networks, and more. SAS also provides tools for model validation and deployment.1.3 SAS Programming LanguageSAS uses its own programming language, also called SAS, to perform data analysis and modeling. The language is easy to learn and follows a structured approach. SAS programs are written in steps and executed sequentially.Chapter 2: Data Preparation and ManipulationBefore performing data analysis and modeling, it is essential to prepare and manipulate the data appropriately. This chapter will discuss various techniques and procedures SAS offers for data preparation.2.1 Data ImportSAS allows users to import data from various sources, including Excel, text files, and databases. It provides flexible options to specify the data format, delimiter, and other import parameters. SAS also supports the import of large datasets efficiently.2.2 Data Cleaning and TransformationSAS provides a wide range of functions and procedures to clean and transform data. Users can handle missing values, remove duplicates,recode variables, and create new variables based on existing ones. SAS also offers tools for data validation and error detection.2.3 Data ManipulationSAS allows users to manipulate data using its rich set of functions and procedures. Users can filter observations based on conditions, sort data, merge datasets, and create subsets of data. SAS also offers powerful techniques for data aggregation and summarization.Chapter 3: Data Analysis and ExplorationThis chapter will focus on the various statistical analysis techniques offered by SAS for exploring and analyzing data.3.1 Descriptive StatisticsSAS provides procedures to compute descriptive statistics such as measures of central tendency, variability, and distribution. Users can generate frequency tables, histograms, and summary statistics for variables of interest.3.2 Inferential StatisticsSAS offers a variety of procedures for conducting inferential statistics. Users can perform hypothesis testing, conduct ANOVA (Analysis of Variance), and calculate confidence intervals. SAS also provides procedures for comparing groups and conducting non-parametric tests.3.3 Data VisualizationSAS provides a graphical interface and procedures for creating visually appealing graphs and charts. Users can generate scatter plots, bar charts, line graphs, and more. SAS offers customization options to enhance the aesthetics and readability of visualizations.Chapter 4: Predictive ModelingBuilding predictive models is a crucial aspect of data analysis. This chapter will delve into the predictive modeling techniques and procedures offered by SAS.4.1 Regression AnalysisSAS provides various regression models, including linear regression, logistic regression, and generalized linear models. Users can build models to predict a continuous or binary outcome based on predictor variables. SAS offers tools for model evaluation and interpretation.4.2 Decision TreesSAS offers powerful algorithms for building decision trees and decision forests. Users can use decision trees for classification and regression tasks. SAS provides options to handle missing values, handle imbalanced datasets, and tune the model parameters.4.3 Neural NetworksSAS offers neural network models for solving complex predictive modeling problems. Users can build feed-forward neural networks and deep learning models using SAS. SAS provides options for network architecture selection, training, and validation.Chapter 5: Model Validation and DeploymentValidating and deploying predictive models is crucial to ensure their applicability in the real world. This chapter will cover the process of model validation and deployment using SAS.5.1 Model ValidationSAS provides techniques for model validation and assessment. Users can evaluate model performance using various metrics, such as accuracy, AUC-ROC, and RMSE. SAS offers cross-validation and holdout validation techniques to assess model generalization.5.2 Model DeploymentSAS allows users to deploy predictive models in various formats, including code deployment or model deployment as an API. Users can integrate the models into business applications or production systems. SAS also provides tools for model monitoring and updating.ConclusionMastering SAS for data analysis and modeling opens up a wide range of opportunities in various industries. This article provided an overview of SAS and its key features. It also explored the techniquesand procedures offered by SAS for data preparation, analysis, and modeling. By developing a strong foundation in SAS, professionals can become proficient in extracting actionable insights from data and making informed decisions.。
SAS教程(金融)
程序实例
Data a; input x@@; cards; 6.11 1.04 1.30 2.60 3.51 5.20 5.41 1.82 3.64 2.21 3.38 3.77 Run; Proc univariate data=a normal plot; var x; Run;
20
2.程序语法
data example； infile “c:\mydir\a.txt” firstobs=2 ； input s$ x y z； run；
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格式化输入——紧凑格式
data example； input s$ x y z@@； cards； A 1 2 3 B 4 5 6C 7 8 9 run；
统计软件（SAS）
天津财经大学统计学系 统计软件课程租
1
统计科学与科学统计
Lies，damned lies，and statistics.
一句著名的西方谚语。主要描 述数字的说服能力，特别是用来讽刺 一些使用统计数字支持、但毫无说服 力的分析报告，以及人们倾向于贬低 那些不支持其立场的统计结论。
——摘自维基百科 2
班级
统计0701 统计0701 精算0701 精算0701
电话
家庭年收入 (万元)
130222
6
130223
7
130224
5
130225
6
学号
姓名
20070001 李明 20070002 张华
班级
统计0701 统计0701
电话
家庭年收入 (万元)
130222 6
130223
7
40
SAS的筛选操作
Data example; infile "c:\sasv9\data\a.txt”; input sn$ n$ c$ t$ m; if c^=”统计0701” then delete; Run;
SAS金融计算第一讲
① network computing， ② cluster computing， ③ Web computing， ④ Internet computing， ⑤ Grid computing（computing grid, data grid, memory grid）; ⑥ Pervasive computing（普适计算）， ⑦ Mobile computing， ⑧ Volunteer computing（志愿计算）。
互连网应用主要趋势（2）
目前技术及应用发展：
① 以HTTP协议为集成基础，以HTML，XML等语言建立应用 界面，实现不同应用方便使用；
② 以JAVA编程技术作为计算系统开发语言共同，建立高性能 计算平台，实现服务扩展成为热点。
③ 计算作为一种资源进行开发。人们对计算资源的使用采取 “随用随买”的使用模式。Sun Microsystems公司在其2004 年第四季度网络计算新品发布会上宣布，TELUS 公司成为 了拓展其安全的对网格计算能力"随用随买"服务模式的第一 家战略合作伙伴。为了进一步发挥 Sun公司2004 年 9 月推出 的标准化的网格服务批量销售模式的优势，TELUS公司将 转销 Sun的基于Web的Grid Computing(网格计算)服务，起价 为1美元/CPU/小时。该项服务开始阶段的市场目标是金融服 务和石油天然气行业。
• 截至2004年，CERNET主干网带宽达到2.5G-5Gbps,地区 网传输速率达到155M-2.5Gbps,对外互联带宽总数超过 10G,国际出口超过1G.联网单位超过1600个，联网用户超 过1800万。成为中国三大互联网之一(其他为中国电信、 中国网通)。
互连网应用主要趋势
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关于怎样学习SAS编程技术
本课程的主要目的是培养动手能力，所以一定要花时间去操作SAS系统，运行《SAS 编程技术与金融数据处理》一书中的例子。
切记不能只听课看书，不操作。
1.关于习题
各章节所配习题的目的，基本上是为了同学们能够加深对相关章节内容的理解与熟练SAS软件的操作，因此这些作业很少有比较综合的（因为刚开始不可能作综合的练习，等学完第9章，SAS软件的基本框架都掌握后就可以综合且有创造的习题了），都比较基础，也比较简单。
更确切地说，这些习题只能叫复习题，是为了大家能够打下SAS程序扎实的基本功而设置，更多地为课外复习时所用。
一些比较综合和需要发挥性思考的题目则要等掌握SAS 的基本框架时才能作，这些课后习题能够帮助大家对SAS的程序有更深入的了解和掌握，也会对解决复杂问题起到很好的帮助作用。
2.关于例题
学习任何一种软件，最好参考资料是有大量能运行的例子。
SAS程序是比较灵活且技术性很强，需要循序渐进才能把它学好，所以我们刚开始学时只需要掌握其最基本的内容，如系统的基础知识、语句、函数等，不需要在一些很有技术性的语句上花太多时间去推敲。
很多东西是系统预设好的语句，是无法推理的，也不需要去推理，初学的关键是通过运行书上的例子，来掌握基础的知识和语句，越牢固越好。
初学者切记不要死扣复杂语句等，很多东西等有了基本框架后就很容易明白了。
由于SAS编程技术的特殊性，很多前几章的例题会涉及以后才讲的概念（这也是所有软件都存在的问题），这个时候不要着急去理解后面的概念，重要的是通过记忆和理解的结合，把当前讲的东西都理解好，巩固好。
学完第9章，就会掌握SAS编程的基本框架，这时所有的东西都能综合在一起，自己的编程技术也上一个大台阶，处理起问题来才会越来越得心应手。
所以一开始学习的时候，切忌急躁，要有耐心，有了整体的框架后再来解决问题，才是最有效率的。
3.关于作业
严格来讲，本课程不会有很难的作业题，也考虑了同学们的时间而设置。
而且，对基础
掌握的越牢固，需要花费在作业上的时间就越少。
所以，习题一定要自己做，尤其在一开始，一定要打好基础，这样才不会在考试的时候手忙脚乱理不出头绪。
程序很容易复制，但思路是最核心的，思路要自己想，复制作业的危害到底有多大，相信同学们都能认识到，也相信大家会抱着对自己成绩和才学负责的态度来对待作业和考试。
4.关于学习
只要静下心，认真听讲，完成好每一次习题和课堂测验，好好看书，独立思考和作业，这门课就一定能学好。
基本语句原则上都需要掌握，但更重要的是要会查书和使用课本后面的附录，需要一点点灵活和主动学习的精神。
一般而言，不常用的语句老师会在讲的时候指出来。
只需牢记特别常用语句，许多语句只需要用熟，将来处理实际问题时能根据需要查询语句的用法即可。
所以，同学们面对很多例题中的语句，首先不要有惧怕心理，耐心地去理解后，会发现其实都不难。
5.关于考试
期末测验采取选择题与简答题结合的方式，选择题一般与上机操作有关，2005年开始可能会增加面试。
所以理解好课本中的例子，亲自上机操作，运行程序，掌握什么样的语句产生什么样的结果很重要，对于考试时在看似相似的答案中挑出正确的也是很有用处的。
考试是为了督促大家学习，决不是为难同学们。
特别鼓励同学们逐渐用SAS软件来解决自己遇到的数据处理、金融计算、统计建模等实际问题。