数学建模SAS软件入门
使用SAS进行数据分析与建模
使用SAS进行数据分析与建模第一章：SAS的概述和基本功能SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据管理和统计分析的软件工具。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，可用于从数据收集和清洗、探索性数据分析、到建立预测模型和生成报告的全过程。
1.1 SAS的主要特点：SAS具有强大的数据导入和导出功能，支持多种数据格式，例如Excel、CSV、数据库等。
它还提供了多种数据处理和转换工具，方便对数据进行清洗、合并、计算等操作。
此外，SAS还具有全面的统计分析功能，能够进行描述统计、假设检验、多元分析等。
同时，SAS还支持数据可视化和报告生成，能够以图表和表格的形式展示分析结果。
1.2 SAS的基本组件：SAS由多个组件组成，包括SAS基础、SAS/STAT、SAS/GRAPH、SAS/ETS等。
其中，SAS基础是构建其他组件的核心，提供了数据管理和基本统计分析的功能。
SAS/STAT用于高级统计分析，如回归分析、方差分析、聚类分析等。
SAS/GRAPH则用于绘制各种图表，如散点图、柱状图、饼图等。
SAS/ETS可以进行时间序列分析和经济计量分析。
第二章：数据分析的基本流程和方法2.1 数据探索和清洗：在进行数据分析前，首先需要对数据进行探索和清洗。
数据探索包括了解数据的基本特征，如数据类型、缺失值、异常值等。
数据清洗则是根据需要对数据进行处理，如填充缺失值、剔除异常值等。
2.2 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它包括计算数据的均值、方差、频数等，以了解数据的中心趋势和分布情况。
SAS提供了多种描述统计分析方法，如计算均值、方差、计数等。
2.3 假设检验：假设检验是判断样本数据与总体参数之间是否存在显著差异的方法。
通过假设检验，可以判断两个样本均值、总体比例是否有显著差异，以支持决策和推断。
SAS提供了多种假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
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。
学习使用SAS进行大数据分析和预测建模
学习使用SAS进行大数据分析和预测建模在当前大数据时代，数据分析和预测建模已经成为许多领域中不可或缺的技能。
SAS作为一种功能强大的数据分析和预测建模软件，被广泛应用于各个行业和领域。
本文将介绍学习使用SAS 进行大数据分析和预测建模的方法和步骤，并分为四个章节进行阐述。
第一章：SAS软件概述SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据分析和预测建模软件，由美国SAS公司开发。
SAS提供了一系列数据处理、数据分析和数据挖掘的功能，包括数据清洗、数据转换、统计分析、机器学习等。
SAS的界面友好，学习曲线较为平缓，适用于各个层次的用户。
第二章：SAS基础知识和语法在学习使用SAS进行大数据分析和预测建模前，我们需要掌握一些SAS的基础知识和语法。
这些基础知识包括SAS的数据集、变量、格式、语句等。
例如，SAS的数据集是由观测值和变量组成的二维表格，变量可以是数值型、字符型或日期型，格式用于指定变量在输出时的显示方式，而语句用于执行具体的数据处理或分析操作。
第三章：SAS数据处理和清洗在进行大数据分析和预测建模之前，我们需要对原始数据进行处理和清洗。
SAS提供了一系列数据处理和清洗的功能，如缺失值处理、异常值处理、数据合并等。
例如，对于缺失值处理，SAS可以通过删除包含缺失值的观测值或变量、使用均值或中位数进行填充等方式进行处理；对于异常值处理，SAS可以通过检测和删除异常值、使用替代值进行处理等方式进行清洗。
通过合适的数据处理和清洗，我们能够得到干净、可靠的数据，为后续的分析和建模工作打下基础。
第四章：SAS数据分析和预测建模在数据处理和清洗完成后，我们可以利用SAS进行数据分析和预测建模。
SAS提供了丰富的数据分析和预测建模算法，包括统计分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析、机器学习等。
例如，对于统计分析，SAS可以进行描述性统计、方差分析、T检验等；对于回归分析，SAS可以进行线性回归、逻辑回归、多元回归等；对于聚类分析，SAS可以进行K均值聚类、层次聚类等。
《SAS软件入门教程》课件
高级统计分析
总结词
高级统计分析是在描述性统计分析和推论性统计分析基础上，运用更为复杂和高级的统 计模型和技术，对数据进行深入分析和挖掘的方法。
SAS软件开始商业化，推出 SAS/ETS、SAS/STAT等模块 。
1990年代
SAS软件开始支持互联网和分 布式计算，推出 SAS/CONNECT、 SAS/INSIGHT等模块。
1960年代
SAS软件由美国北卡罗来纳大 学开发，最初主要用于统计分 析。
1980年代
SAS软件不断扩展，推出 SAS/BASE、SAS/EIS、 SAS/IMAGE等模块。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
宏变量和宏程序
了解宏变量的定义和使用方法，掌握宏程序 的编写和调用。
自定义过程
了解自定义过程的概念和语法，掌握如何创 建和使用自定义过程。
宏编程和自定义过程的应用
通过案例演示宏编程和自定义过程在数据处 理和分析中的应用。
01
SAS软件实战案例
案例一：数据探索和可视化
总结词
通过SAS软件进行数据探索和可视化，帮助用户更好地理解数据。
使用动态图表
通过动画效果展示数据随时间的变化，使数据变化更加直观。
使用3D图表
在二维图表的基础上增加高度维度，展示更丰富的数据信息。
01
SAS编程技巧
变量处理和数据转换
变量类型
了解和正确使用不同类型的变量，如数值型、字符型 、日期型等。
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。
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软件与数学建模
成本较高
02
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兼容性不足
SAS软件的价格相对较高，可能 对一些小型企业和个人用户来说 是一笔不小的开销。
与其他一些数据分析软件的兼容 性可能不够理想，需要用户额外 注意。
sas软件未来的发展趋势
人工智能和机器学习的集成
随着人工智能和机器学习的发展，SAS软件未来可能会进 一步集成相关算法和技术，提供更加智能化的数据分析工 具。
丰富的算法库
SAS软件集成了大量的统计和机器学习算法，方便用户进行各种数学建模和数据分析。
sas软件在数学建模中的优势与不足
• 可靠的结果输出：SAS软件的结 果输出具有很高的可靠性和可重 复性，有助于用户更好地理解和 分析数据。
sas软件在数学建模中的优势与不足
Байду номын сангаас
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学习曲线陡峭
SAS软件的学习曲线相对较陡， 需要用户具备一定的统计学和编 程基础才能快速上手。
销售预测是企业制定经营计划和决策的重要依据。利用SAS软件对历史销售数据进行时间序列分析，预测未来市 场需求，为企业提前备货、调整生产计划提供科学依据，优化库存管理，降低库存成本，提高企业的运营效率和 盈利能力。
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总结与展望
sas软件在数学建模中的优势与不足
强大的数据处理能力
SAS软件提供了丰富的数据处理和分析工具，能够高效地处理大规模数据集，满足各种 复杂的数据处理需求。
1970年代
SAS开始商业化运营，并逐渐扩展到其他领域，如医学、社会科学等。
1980年代至1990年代
SAS不断发展壮大，成为全球领先的数据分析和统计分析软件。
21世纪
SAS持续创新，推出新一代的SAS Viya，将数据分析与云计算相结合， 为用户提供更强大的功能和灵活性。
快速上手使用SAS进行统计分析和建模
快速上手使用SAS进行统计分析和建模第一章：引言SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析和建模工具，广泛应用于各个领域的数据分析。
本文将介绍如何快速上手使用SAS进行统计分析和建模。
我们将按照不同的步骤和技巧，逐步介绍如何运用SAS进行数据处理、描述统计、假设检验、回归分析以及模型建立与评估等。
第二章：数据处理在使用SAS进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行处理。
这包括数据清洗、格式转换、合并和抽样等操作。
通过使用SAS的数据步骤（Data Step）和数据流程（Data Flow）技术，我们可以对数据集中的缺失值、异常值等进行处理，保证数据的准确性和完整性。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的基础，通过对数据的基本特征进行分析，我们可以获得关于数据集的详细信息。
SAS提供了丰富的描述统计分析方法，包括均值、方差、相关系数、频率分布等。
我们可以使用PROC MEANS、PROC UNIVARIATE、PROC FREQ等过程来进行描述统计分析，并得到直观的统计图表。
第四章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于验证研究假设的合理性。
SAS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
我们可以使用PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC CORR等过程来进行假设检验，并得出显著性结论，进一步推断总体参数。
第五章：回归分析回归分析是用于研究变量之间关系的重要方法，旨在构建预测模型和解释变量之间的关系。
SAS提供了强大的回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
我们可以使用PROC REG、PROC LOGISTIC、PROC GLM等过程来进行回归分析，并获取模型的系数、拟合优度等统计结果。
第六章：模型建立与评估模型建立与评估是统计建模的关键环节，通过选择合适的变量和建立合理的模型，我们可以对数据进行预测和推断。
SAS数据分析与建模入门教程
SAS数据分析与建模入门教程第一章：SAS数据分析与建模入门概述1.1 SAS数据分析与建模的定义SAS（统计分析系统）是一种广泛应用于数据分析和建模的软件。
它提供了强大的数据处理、统计分析和预测建模功能，被广泛应用于各个行业和学术领域。
1.2 SAS数据分析与建模的优势SAS具有以下几个优势：- 处理大规模数据：SAS可以高效地处理大规模数据，支持数据存储和访问的优化。
- 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析等。
- 数据可视化：SAS可以用图表的方式展示数据，帮助用户更好地理解和分析数据。
- 建模能力：SAS提供了多种建模方法，可以进行回归、分类、聚类等分析，帮助用户进行预测和模式识别。
第二章：SAS数据处理与清洗2.1 数据导入与导出SAS可以导入各种格式的数据，包括Excel、CSV等，通过预处理命令，可以对数据进行清洗和转换，使其符合分析需求。
同时，SAS也支持将分析结果导出到各种格式的文件中。
2.2 数据排序与筛选SAS可以对数据根据指定的变量进行排序，使数据按照一定的规则排列。
同时，SAS也提供了筛选数据的功能，可以根据指定的条件对数据进行筛选，得到满足条件的子集。
2.3 数据合并与拆分当有多个数据集需要合并时，SAS提供了多种合并方法，可以根据指定的键将不同数据集的观测值进行合并。
此外，SAS还支持将一个数据集拆分为多个子集，方便对不同部分数据进行分析。
第三章：SAS统计分析方法3.1 描述统计分析SAS可以计算和呈现各种描述统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
同时，SAS还提供了分组统计分析的功能，可以根据指定的因子对数据进行分组，并计算每个分组的统计量。
3.2 假设检验SAS提供了多种假设检验方法，可以判断样本数据是否与某个理论分布相符。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 相关分析SAS可以计算不同变量之间的相关系数，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
SAS企业级数据分析与建模指南
SAS企业级数据分析与建模指南第一章：SAS软件介绍与安装SAS（Statistical Analysis System）是世界上著名的商业统计分析软件之一，被广泛用于企业级数据分析与建模。
本章将介绍SAS软件的基本特点、功能和应用领域，并讲解如何正确安装SAS软件以及配置开发环境。
第二章：SAS数据准备与清洗在进行数据分析与建模之前，需要对原始数据进行准备和清洗。
本章将详细介绍SAS中如何读取各种数据源（如Excel、SQL Server、Oracle等），以及常用的数据清洗技术（如缺失值处理、重复值处理、异常值检测等），并给出实例演示。
第三章：SAS数据探索与可视化数据探索与可视化是数据分析的重要一环，它可以帮助我们更好地理解数据的分布和规律，从而为后续的模型建立提供参考依据。
本章将介绍SAS中常用的数据探索技术（如描述统计分析、频率分析、相关分析等）以及数据可视化技术（如直方图、散点图、箱线图等），并给出实际案例分析。
第四章：SAS数据建模与预测数据建模是SAS的核心功能之一，它可以帮助企业从大量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。
本章将介绍SAS中常用的数据建模方法（如线性回归、逻辑回归、决策树等）以及预测技术（如时间序列分析、聚类分析等），并演示如何使用SAS进行建模和预测。
第五章：SAS模型评估与优化模型评估与优化是数据建模过程中不可或缺的环节，其目的是评估模型的准确性和稳定性，并通过优化参数和算法提高模型性能。
本章将介绍SAS中常用的模型评估指标（如准确率、召回率、AUC等），以及模型优化技术（如网格搜索、交叉验证等），并给出实例讲解。
第六章：SAS数据挖掘与机器学习数据挖掘与机器学习是SAS强大功能的体现，它可以帮助企业从复杂的数据中发现潜在的模式和规律，实现智能化决策和预测。
本章将介绍SAS中常用的数据挖掘技术（如聚类分析、关联规则挖掘、文本挖掘等），以及机器学习算法（如支持向量机、随机森林等），并通过案例演示如何应用于实际问题。
SAS软件第1讲使用入门
点击“确定”按钮 ，SAS将自动将数 据导出到指定格式 的文件中。
数据导入与导出的常见格式
Excel格式
支持将数据从Excel工作簿中导入或导出到Excel工作簿中。
01
CSV格式
支持将数据从CSV文件中导入或导出到 CSV文件中。CSV格式是一种纯文本文 件格式，以逗号分隔不同字段。
02
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数据库格式
提供常用功能的快速 访问按钮，方便用户 快速执行操作。
编辑器窗口
用于编写和编辑SAS 程序代码的区域。
查看器窗口
用于显示SAS程序的 输出结果和图形。
菜单栏和工具栏的使用
菜单栏
通过点击菜单项，可以选择要执行的操作。例如，点击“文件”菜单可以打开 文件或保存文件等操作。
工具栏
通过点击工具栏上的按钮，可以直接执行相应的操作，无需通过菜单选择。例 如，点击“运行”按钮可以直接执行当前编辑器中的SAS程序。
在弹出的对话框中选择数 据源类型，如Excel、CSV、 数据库等。
点击“确定”按钮，SAS 将自动读取数据并显示在 数据集浏览器中。
导出数据的过程
点击鼠标右键，选 择“导出数据”选 项。
指定导出文件路径 和名称，并选择需 要导出的数据集范 围。
在数据集浏览器中 选择需要导出的数 据集。
在弹出的对话框中 选择导出格式，如 Excel、CSV、数据 库等。
调整查看器设置
可以通过查看器的设置选项，调整输出的显示方式和格式等 。
05
SAS软件的数据处理基础
数据集的创建与编辑
创建数据集
在SAS中，可以使用`DATA`语句创建新的数据集。例如，`DATA new_dataset; INPUT var1 $ var2 var3 var4; DATALINES; 1 A 2 B 3 C 4 D; RUN;`。
学习使用SAS进行数据挖掘和建模
学习使用SAS进行数据挖掘和建模数据挖掘和建模是当今信息时代中非常重要的技能。
对于数据科学家和数据分析师来说，掌握数据挖掘和建模技术可以帮助他们从庞大的数据集中发现有用的信息，并为企业决策提供有力的支持。
在数据挖掘和建模领域中，SAS（统计分析系统）是一个极具影响力和广泛应用的工具。
SAS是一种非常强大的数据分析软件，它提供了一套完整的工具集，可以用于数据清洗、处理、建模和预测分析。
对于初学者来说，学习和掌握SAS需要一定的时间和精力，但是一旦掌握了这项技能，将会给自己带来巨大的竞争优势。
要学习使用SAS进行数据挖掘和建模，首先需要了解SAS的基本概念和语法。
SAS的语法是一种类似于英语的数据处理语言，并且它具有很高的灵活性和可扩展性。
通过掌握SAS的语法规则，我们可以实现各种各样的数据处理和分析任务。
在学习SAS的过程中，建议初学者可以使用SAS自带的教程和示例数据集进行练习。
这些教程和示例可以帮助我们更好地理解SAS的功能和用法。
另外，还可以参考一些相关的书籍和在线教程，深入学习SAS的高级特性和应用场景。
在掌握基本的SAS语法后，我们可以开始进行数据挖掘和建模的实践。
数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式的过程，而建模是根据这些信息和模式构建数学模型，并用于预测和决策分析。
在进行数据挖掘和建模之前，我们需要先对数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常值、填补缺失值、进行数据转换等。
SAS提供了丰富的数据处理和清洗函数，可以帮助我们高效地完成这些任务。
完成数据预处理后，我们可以选择合适的数据分析和建模方法。
SAS提供了多种统计和机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
根据具体问题的需求，我们可以选择相应的算法进行建模和分析。
在建模和分析过程中，我们还需要对模型进行评估和验证。
SAS提供了各种模型评估指标和绘图函数，可以帮助我们对模型的准确性和稳定性进行评估。
通过不断优化和调整模型，我们可以获得更好的预测效果并提高决策的准确性。
SAS简明教程范文
SAS简明教程范文SAS（统计分析系统）是一种最常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、统计建模等领域。
本文将为您提供一个简明的SAS教程，介绍SAS的基本操作和常用功能。
一、SAS基础操作2.SAS程序结构：SAS程序由一系列SAS语句组成，每个语句以分号结尾。
一个完整的SAS程序由DATA步骤和PROC步骤构成。
3. 数据集的创建：在SAS中，可以使用DATA步骤来创建数据集。
通过DATA步骤，可以指定数据集的名称、变量名称和变量类型，并可以输入数据。
例如，下面的代码创建了一个名为student的数据集，并定义了两个变量，一个是姓名，一个是年龄。
```data student;input name $ age;datalines;John 20Mary 22Tom 21;run;```4.数据集的读取和查看：在SAS中，可以使用SET语句来读取已经存在的数据集。
使用PRINT和CONTENTS过程可以查看数据集的内容和结构。
```data student;set student;run;proc print data=student;run;proc contents data=student;run;```二、SAS常用功能1.数据清洗：在实际数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤。
在SAS中，可以使用IF语句、WHERE语句和DROP、KEEP子句来对数据进行筛选、删除和保留。
```data new_student;set student;if age > 20;drop age;run;```2.数据处理：SAS提供了丰富的数据处理功能，可以进行数据透视、数据合并、数据转换等操作。
-数据透视：使用PROCFREQ过程可以计算变量的频数和频率，并生成透视表。
```proc freq data=student;tables name;run;```-数据合并：使用DATA步骤和MERGE语句可以将多个数据集按照指定的变量进行合并。
SAS软件入门
要设置输出类型，可使用菜单栏=>工具=>选项=>参数 选择=>“结果”标签，进入参数选择窗口进行设置如下 图所示。
③ SAS系统按要求完成分析计算--提交程序（SUBMIT） ④ 由日志（LOG） 窗口查看程序执行的信息 / ⑤ 返回SAS程序编辑窗口(当用强化编辑窗时)或重调已提 交 的SAS程序（RECALL）,修改后再次提交 ⑥ 在输出（OUTPUT）窗口查看输出结果 ⑦ 存储有用的信息(SAS程序或计算结果).
历史：最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制， 并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。 在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软 件系统。统计软件界的巨无霸 用户：全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，遍及 金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域 。 安装：数学院 ftp://202.113.29.4 9.1 版本
SAS工作界面*---重要功能键：F5,F6,F7, CTL+E
命 令 行
菜单栏 工具栏
功能窗口
窗口条
两类菜单栏
菜单栏的下拉菜单 弹出菜单
操作：点菜单栏中的按钮
操作：相应窗口点鼠标右键
工具栏
工具=>定制=>“定制”
资源管理器窗口工具栏
编辑器窗口工具栏
命令行*
在命令行中输入SAS命令可以快速完成一些SAS任务类 型: BYE退出; CLEAR 清除指定的窗口中的内容; END退 出当前窗口; FILE "filename"存储到指定文件; HELP帮 助; INCLUDE "filename“; 引入指定文件; KEYS进入 KEYS窗口; LIBNAME确认SAS数据库的内容; LOG进入 LOG窗口; NUMS打开和关闭文本编辑器的数字区; OPTIONS进入OPTIONS窗口; OUTPUT进入OUTPUT窗 口; PROGRAM进入PROGRAM; RECALL调出上次执行 的程序; SUBMIT提交一段程序
01SAS软件入门
第一步：文件=>导入数据，选择导入数据文件的类型，和导 出程序一样，选择excel相关格式。然后点选next。
第二步：进入到选择导入数据文件的画面，选择刚刚导 出的文件class.xls，如图所示。
第三步：进入到选择table的画面，这里选择下拉列表中的“sheet1”。 如图所示。
第四步：选择要导入的数据文件所在的逻辑库及文件名称，这 里选work临时库和class文件名。
数据集导入和导出（SAS数据集与EXCEL表转换）
数据集的导出*
例：导出SASHELP逻辑库下CLASS文件到EXCEL
第一步：点选文件=>导出数据，进入选择输出数据文件界面，通过 下拉菜单选择要导出文件的逻辑库名称和数据文件名称。
第二步：点选next，进入到选择输出格式界面。通过下拉菜单选择想 要输出的格式：Microsoft Excel workbook，然后点选next.
第五步：进入到Import Wizard画面，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，如不想存储则直接点击Finish按钮。 这里将程序命名为“PGM2”，并放于桌面。
生成的sas程序
打开产生的程序文件，如下所示：
SAS系统安装32位与64位的说明
由于SAS软件安装要求区分32位操作系统与64位操 作系。64位操作系统需要安装64位的SAS软件 ,同时 SAS与Excel之间转换引擎也需要64位 ，亦即如果要成 功导入与导出文件，需要64位的office软件。因此，在 安装前要先查看操作系统是多少位的，再进行安装。 最新操作系统多是64位的，因此，建议office软件 也使用64位，以便能够顺利实现文件与SAS文件的转 换。
SAS窗口操作
文件浏览及操作
学会使用SAS进行统计分析和数据建模
学会使用SAS进行统计分析和数据建模第一章：引言SAS（统计分析系统）是一种强大的统计分析和数据建模工具，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。
本文将介绍SAS的基本使用方法以及其在统计分析和数据建模中的应用。
第二章：SAS基础知识在开始使用SAS进行统计分析和数据建模之前，有必要掌握一些SAS的基础知识。
包括安装和配置SAS软件、了解SAS界面、学习SAS的基本语法和数据处理等。
本章将介绍这些基础知识，帮助读者能够熟练运用SAS。
第三章：数据准备和清洗在进行统计分析和数据建模之前，需要进行数据准备和清洗工作。
本章将介绍如何读取和导入各种类型的数据文件（如CSV、Excel等），掌握SAS的数据处理函数和技巧，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
第四章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据分布和特征的基础，它可以通过计算均值、方差、分位数等指标来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态。
本章将介绍如何使用SAS进行描述性统计分析，包括计算基本统计指标、制作数据可视化图表等。
第五章：假设检验和推断统计假设检验和推断统计用于对样本数据进行推断性分析，通过对比样本数据与总体假设之间的差异来进行统计判断。
本章将介绍SAS中的常用假设检验方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等，以及推断统计方法，包括置信区间估计和回归分析等。
第六章：数据建模数据建模是统计分析的核心内容，通过建立统计模型来描述和预测变量之间的关系。
本章将介绍如何使用SAS进行数据建模，包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等，以及模型诊断和评估。
第七章：时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据中趋势、周期和季节性变化的方法。
本章将介绍SAS中的时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数、ARIMA模型等，以及时间序列预测和模型选择。
第八章：附加技巧和应用案例除了上述内容外，SAS还提供了一些附加技巧和应用功能，如数据转换和重塑、分组汇总和交叉表格生成、高级图形和报表制作等。
数学建模SAS软件入门
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(2)
SAS系统是由众多模块组成的系统。其中Base SAS模块是SAS 系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户 可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。 · Base SAS Base SAS作为SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境 管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。Base SAS 为SAS系 统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对 数据进行操作。Base SAS能够制作从简单列表到比较复杂的统计 报表。 Base SAS可进行基本的描述性统计及其相关系数的计算， 进行正态分布检验等。
1 SAS系统简介
1.1 SAS系统(1)
(1)SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来 纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件 研究所，正式推出了SAS软件。 (2)SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的 功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部 分和核心功能。 (3)SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。 (4)经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家 机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、 生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(3)
· SAS/GRAPH SAS/GHAPH可将数据及其包含着的深层信息以多种图形生动地 呈现出来，如直方图、圆饼图、星形图、散点相关图、曲线图、 三维曲面图、等高线图及地理图等。SAS/GHAPH提供一个全屏幕编 辑器，提供多种设备程序，支持非常广泛的图形输出设备以及标 准的图形交换文件。 · SAS/ASSIST SAS/ASSIST为SAS系统提供了面向任务的菜单界面，借助它可 以通过菜单系统来使用SAS系统其它产品。它自动生成的SAS程序 既可辅助有经验的用户快速编写SAS程序，又可帮助用户学习SAS。
SAS软件基础(一)
第一个问题是读取的数据在执行到最后写入数据集之前 保存在哪里？input 语句执行后， SAS 将读取的数据暂 时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的 语句可以对暂存在 内存缓冲区中的变量值进行修改，到 最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不 能在 当前 data 步中再修改。 第二个问题，在 data 步中间使用 return 语句会怎么样？ 自然是按照用户的意思进行执行， 当遇到 return 语句 时就重新执行数据步，读取下一条观测值，而跳过 return 后面的语句。 第三个问题，在 data 步中间使用 output 语句呢？那么 程序会在执行到 output 语句那里 就把放在内存缓冲区 里面的观测值写入数据集，而不是等到整个 data 步执 行完了再写入。
4.2 数值常数(numeric)
数值常数就是指在 SAS 语句中的数字，可 以包含数字、小数点、符号和特殊记号 E， 如， 1, -5, +49, 1.23, 01, 1.2E23, 0.5E-10 等等 注意：若一个数值常数大于 10E32-1，则必 须表示成科学计数法。
4.3 日期、时间和日期时间数值常数 (data, time, and ห้องสมุดไป่ตู้atetime)
在 SAS 中，可以使用 4 种缩写的变量形式： (1)数字系列 如果有一系列变量是这样定义的，相同的 名字后面加上一个连续的数字，就可以采 用数字 系列的缩写，如 x1, x2, x3, …, xn 可以缩写为 x1-xn
(2)变量名系列 变量名系列就依赖于变量在 SAS 数据集中出现 的顺序，如 x--a 就表示从 x 变量开始一直到 a 变量结束这 一系列变量，结合自动变量就可以更加灵活的 使 用变量列表，如 x-numeric-a 表示从 x 变量开始到 a 变量结束之 间的所有数值型变量， x-character-a 表示从从 x 变量开始到 a 变量结 束之间的所有字符型变量
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张正军 南京理工大学 (2007年5月)
1 SAS系统简介
1.1 SAS系统(1)
(1)SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来 纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件 研究所，正式推出了SAS软件。 (2)SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的 功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部 分和核心功能。 (3)SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。 (4)经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家 机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、 生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。
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1.2 SAS系统模块(7)
· SAS/QC SAS/QC为全面质量管理提供了一系列工具。它也提供一套全屏幕菜 单系统引导用户进行标准的统计过程以及试验设计。SAS/QC提供了多种 不同类型控制图的制作与分析。Pareto图（排列图）可用于发现需优先 考虑的因素，Ishikawa图（鱼骨图）可用于直观地进行因果分析。 · SAS/ETS SAS/ETS提供丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系 统和进行预测的有力工具。它提供方便的模型设定手段、多样的参数估 计方法。 · SAS/OR SAS/OR提供全面的运筹学方法，是一种强有力的决策支持工具。它 辅助人们实现对人力、时间以及其它各种资源的最佳利用。 SAS/OR包含 通用的线性规划、混合整数规划和非线性规划的求解，也为专门的规划 问题提供更为直接的解决办法，如网络流问题、运输问题、分配问题等。
1 SAS系统简介
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1.2 SAS系统模块(9)
· SAS/IntrNet SAS/IntrNet为SAS Web应用提供了数据服务和计算服务，包括 htmSQL，它为一UNIX Web服务器的CGI程序，使得能通过支持Web浏览器 动态查询SAS数据或外部的关系型数据库；SAS ODBC Driver使得能通过 支持ODBC的Windows Web服务器来访问SAS数据；SAS Driver for JDBC使 得可以通过Java applet来查询SAS数据； SAS/IntrNet Application Dispatcher使得可以通过Web浏览器动态地递交SAS程序到SAS应用服务器 执行，并将结果返回浏览器。 · SAS/GIS SAS/GIS集地理位置系统功能与数据的显示分析于一体。它提供层次 化的地理信息，每一层可以是某些地理元素，也可与用户定义的主题 （例如：人口、产值等）相关联。用户可交互式地缩小或放大地图，设 定各层次显示与否，并利用各种交互式工具进行数据显示与分析。
1 SAS系统简介
1.1 SAS系统(3)
(8)SAS系统是从大型机上的系统发展而来，在设计上也是完全针对专业用户 进行设计，因此其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，并 且在编程操作时需要用户最好对所使用的统计方法有较清楚的了解，非 统计专业人员掌握起来较为困难。 (9)SAS极为高昂的价格和只租不卖的销售策略使得实力不足的个人和机构只 能对他望而却步。 (10)SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部 分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据 管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模 块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它 除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS 系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构 成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便 地进行。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(5)
· SAS/ACCESS 为了对众多不同格式的数据进行查询、访问和分析，SAS/ACCESS提 供了与目前许多流行数据库软件的接口，利用SAS/ACCESS，可建立外部 其它数据库的一个统一的公共数据界面。SAS/ACCESS提供的接口是透明 的和动态的。用户不必将此文件当作真正存储着数据 的SAS数据集一样 使用，而只需在SAS中建立对外部的描述(即VIEW)文件，便可将此文件当 作真正存储着数据的SAS数据集一样使用。对一些经常使用的外部数据， 可以利用SAS/ACCESS将数据真正提取进入SAS数据库。 SAS/ACCESS 提供 的接口是双向的，既可将数据读入SAS，也可在SAS中更新外部数据或将 SAS数据加载到外部数据库中。目前，SAS/ACCESS支持的数据库主要有： IML－DL/I, SQL/DS, DB2, ADABAS, Rdb, ORACLE, Sybase, INGRES, Informix, DBF/DIF, ODBC等。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(4)
· SAS/AF SAS/AF是一个应用开发工具。用户使用SAS/AF可将包含众多 功能的SAS软件作为方法库，利用 SAS/AF的屏幕设计能力以及SCL 语言的处理能力来快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF也 了采用了OOP(面向对象编辑)技术，使用户可方便快速开发各类具 有图形用户界面(GUI)的应用系统。 · SAS/EIS SAS/EIS是决策工具，也是一个快速应用开发工具。SAS/EIS 完全采用新兴的面向对象的编程模式(OOP)。EIS以生动直观的方 式(图或表)将关键性或总结性信息呈现给使用者。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(2)
SAS系统是由众多模块组成的系统。其中Base SAS模块是SAS 系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户 可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。 · Base SAS Base SAS作为SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境 管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。Base SAS 为SAS系 统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对 数据进行操作。Base SAS能够制作从简单列表到比较复杂的统计 报表。 Base SAS可进行基本的描述性统计及其相关系数的计算， 进行正态分布检验等。
1 SAS系统简介
1.1 SAS系统(2)
(5)SAS是由大型机系统发展而来，其核心操作方式就是程序驱动， 经过多年的发展，现在已成为一套完整的计算机语言，其用户界 面也充分体现了这一特点：它采用MDI（多文档界面），用户在 PGM视窗中输入程序，分析结果以文本的形式在OUTPUT视窗中输出。 使用程序方式，用户可以完成所有需要做的工作，包括统计分析、 预测、建模和模拟抽样等。 (6)初学者在使用SAS时必须要学习SAS语言，入门比较困难。 (7)SAS的Windows版本根据不同的用户群开发了几种图形操作界面， 这些图形操作界面各有特点，使用时非常方便。但是由于国内介 绍他们的文献不多，并且也不是SAS推广的重点，因此还不为绝大 多数人所了解。
1 SAS系统简介
1.3 SAS基本运行环境介绍
SAS的基本运行环境是一个交互式用户界面，被称为显示管 理系统（DISPLAY MANAGER）。 进入显示管理系统（DISPLAY MANAGER）可看到以下三个主要 窗口 PROGRAM EDITOR窗口：编写SAS程序的文本编辑器(F5)； LOG窗口：显示有关程序运行的信息(F6)； OUTPUT窗口：显示有关程序的输出(F7)。 显示管理系统命令可通过直接输入命令、按功能键、使用下 拉菜单、工具栏四种来实现。文本编辑行命令：发布在文本编辑 器的数字区，进行文字编辑工作，进入这个窗口由显示管理系统 命令‘NUM’控制，用‘END’命令可以退出当前窗口。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(6)
· SAS/STAT SAS/STAT覆盖了所有的实用数理统计分析方法，是国际统计 分析领域的标准软件。 SAS/STAT提供了十多个过程，可进行各种 不同模型或不同特点数据的回归分析，如正交回归/面回归、响应 面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方 法。可处理的数据有实型数据、有序数据和属性数据，并能产生 各种有用的统计量和诊断信息。在方差分析方面， SAS/STAT为多 种试验设计模型提供了方差分析工具。另外，它还有处理一般线 性模型和广义线性模型的专用过程。在多变量统计方面， SAS/STAT为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提 供了许多专用过程。SAS/STAT还包含多种聚类准则的聚类分析方 法。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(10)
· SAS/ITSV IT Service Vision（ITSV）是企业的全面IT服务的性能评估和管理的 软件，这些IT服务包括计算机系统、网络系统、Web服务器和电话系统等。 ITSV将不同来源的数据进行整理和组织，存放于性能数据仓库中，用GUI 或批处理的方式产生组织任意层面的报告。系统程序员及网络工程师能 借此识别、研究并解决有关问题，业务分析人员能借此制定资源管理的 总体策略，CIO和数据中心经理能借此定期地得到所需的IT运作的汇总和 分析报告。 · SAS/CFO Vision SAS/CFO Vision用于财务整合和报告，内部包含了会计知识，为日 常财务工作提供了现成的程序，并提供了访问所有主要数据源的接口。 它主要用于；访问财务和非财务的有关住处整合财务数据，通过一个财 务信息仓库来管理业务结构，通过财务报告和分析帮助理解财务的结果， 并在组织内交流关键的业务结果信息。
1 SAS系统简介
1.2 SAS系统模块(1)
SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在 BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功 能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、 SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析 模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计 语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、 SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。SAS有一个智能 型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个 统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对 数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提 供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生 成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。