SAS统计分析及应用_制作统计图表_
SAS统计分析及应用
运行此程序，只要用鼠标单击工具栏的提交（Submit）
图标 ，或用Run菜单下的Submit命令，或者直接按 下F8键（Windows XP)或者F6（Windows 7)，就可运 行程序。如果选中某一段程序，然后进行调用，则 系统只执行被选中的部分。
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。
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。
二、安装SAS
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表，实际上一个SAS数据集有时也称作一 个表。在数据库术语中一个观测称作一个记录，一个变量称作一个域。
在C0401数据集中：
有 5个观测，分别代表5个学生的情况， 每个学生有5个数据， 分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、平均分
此数据集有5个变量， 变量名依次为NAME、SEX、MATH、CHINESE和AVG
libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa; input x @@; cards;
12345 ; proc print; var x; run; quit; • 第1句就是一个环境设置语句，其作用是设定一个逻辑库，逻
辑库名称为a, • 第2～6句构成数据步，其功能是新建一个数据集，数据集名称
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
SAS画图【好资料】
SAS软件与统计应用教程
STAT
2.3.2 分类变量的图形表示
分类变量也可以通过图形直观地描绘出它们各类的数 量和所占比例，常用的有条形图、饼图和马赛克图。
1. 条形图
条形图(Bar Chart)给出分类变量取每个值的频数，如 图2-26所示为变量R_ID取值的条形图。
SAS软件与统计应用教程
STAT
proc gchart data = mylib.sryzc; PIE3D Income; run;
结果如图所示。
SAS软件与统计应用教程 STAT (4) 画环形图 使用 donut 关键字可以画环形图，例如，画出数据集 mylib.sryzc中地区(R_ID)变量的环形图的代码如下：
proc gchart data = mylib.sryzc; donut Income/subgroup =R_ID; run;
马赛克图(Mosaic Plot)一般不对单个变量作，而是对 两个分类变量来作。这种图的好处是直观显示了两个变 量每种取值组合的观测个数和比例，如图2-28所示。
SAS软件与统计应用教程
STAT
2.4.3 编程绘制统计图
SAS可以把存贮在SAS数据集中的数
据以图形的方式形象直观地显示出
来。在SAS/GRAPH模块的支持下， SAS可以作散点图、曲线图、直方图 、扇形图、三维曲面图、等高线图 、地图，等等。
SAS软件与统计应用教程
STAT
也可以分地区绘制家庭总收入对家庭编号的连线图 （图2-49右），代码如下：
SAS软件与统计应用教程
STAT
3. 散点图
比如家庭的收入和支出情况的数据，这里家庭总收入是 一个变量，而家庭总支出是第二个变量。希望通过图形 了解收入和支出的关系，这时可以用一个变量为横坐标 （如家庭总收入），另一个为纵坐标（这里是家庭总支 出 ） 来 作 图 （ 图 2-24 ） 。 这 种 图 称 为 散 点 图 (Scatter Plot)。
sas数据分析
sas数据分析标题：SAS数据分析与决策支持引言：在当今信息化的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行有效地整理和分析已经成为企业面临的挑战。
SAS作为一个强大的数据分析工具，通过其丰富的功能和灵活的应用，为企业提供了一种有效的决策支持方法。
本文将详细介绍SAS数据分析的概念、应用和优势，以及它如何为企业决策提供支持。
一、SAS数据分析的概念SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析软件，它通过收集、整合、管理和分析数据，帮助用户在决策过程中作出有效的预测和判断。
SAS数据分析可以应用于各个领域，包括市场营销、金融风险评估、医疗保健、生物信息学等。
二、SAS数据分析的应用1. 市场营销决策支持：SAS数据分析可以帮助企业对产品销售进行预测和监测，分析市场竞争对手的策略，并优化企业的市场定位和营销策略。
2. 金融风险评估：SAS数据分析可以对金融数据进行建模和分析，帮助金融机构评估风险、监控市场波动，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗保健决策支持：SAS数据分析可以通过分析大量的医疗数据，辅助医疗机构提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效率和病人满意度。
4. 生物信息学研究：SAS数据分析可以处理大规模的生物数据，帮助生物学家解决基因组学、蛋白质组学等领域的问题，加速科学研究的进展。
三、SAS数据分析的优势1. 数据整合能力：SAS可以集成多种类型的数据，并通过其强大的数据处理功能进行统一管理和整合，使得数据的利用更加高效和便捷。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以通过这些方法和模型对数据进行深入分析和挖掘，从而发现数据背后的规律和关联。
3. 可视化分析：SAS提供了强大的可视化分析功能，可以通过图表、图像和地图等形式呈现数据分析结果，帮助用户更加直观地理解和解释数据。
4. 高性能计算：SAS具备较强的计算能力，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务，加速数据分析和决策过程。
sas统计分析系统
03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等， 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标，常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法，能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析，如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序，实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告，满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行， 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作，以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程， 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形， 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来，方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛，可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面，帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析，如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
SAS统计分析软件
学习资源与社区交流
学习资料
利用SAS官方文档、教程和案例， 深入学习SAS统计分析软件的使 用方法和技巧。
社区交流
加入SAS社区或相关论坛，与其 他SAS用户交流经验、分享心得， 共同提高统计分析能力。
参加培训课程
参加SAS官方培训课程或认证考 试，提升对SAS软件的掌握程度 和应用能力。
THANKS FOR WATCHING
与excel的比较
数据处理能力
Excel在数据处理方面相对较弱，不支持大规模数据集。
统计分析方法
SAS提供了更多的统计分析方法，包括高级统计和机器学习方法。
编程语言
SAS使用SAS语言进行编程，而Excel使用VBA语言。
可视化能力
Excel具有强大的可视化能力，包括图表和图形。
与python数据分析的比较
神经网络与深度学习
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成，通过训 练来学习输入数据与输出数据之间的映射关系。在SAS中，可以使用PROC NLP或自定义过程来实现神经网络模型。
深度学习
深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来学习更加复杂 的特征表示和映射关系。在SAS中，可以使用第三方插件或自定义过程来实现 深度学习模型。
贝叶斯网络
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模 型，用于表示随机变量之间的条件独 立关系。在SAS中，可以使用PROC BAYES或PROC MCMC等过程来构建 贝叶斯网络模型。
贝叶斯推断
贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心，它 基于贝叶斯定理和先验信息来更新对 未知参数的信念。在SAS中，可以使 用PROC BAYES或PROC MCMC等过 程来进行贝叶斯推断。
SAS统计分析及应用_制作统计图表_
CV=<颜色>
设置点的颜色
black,red,green,blue,cyan,magenta,gray,pink,orange,brown,y
ellow
H=<n><单位>
设置点的大小 单位取值：cell,cm,pct,pt,in
POINTLABEL I=<连线方式>
在点附近标明 Y轴值
设置连线方式
none,join,spline,needle
PROC GCHART DATA=<数据集名>; <图形关键字><变量名>/<选项列表>;
RUN;
图形关键字
block hbar hbar3d vbar vbar3d
图形类型
方块图 水平条形图 三维水平条形图 垂直条形图 三维垂直条形图
图形关键字
pie pie3d donut star
图形类型
饼图 三维饼图 环形图 星型图
run;
7
绘制散点图和连线图
GPLOT
【例】绘制函数y=sin(x), y=cos(x)的连线图
DATA SinCos; DO X=-2*3.14 TO 2*3.14 BY 0.2; Y1=SIN(X);Y2=COS(X); OUTPUT; END;
goptions reset=symbol; title "sin(x) and cos(x)" ;
【例】用图描述数据集 sashelp.cars中，车的重量与车速的关系 。 proc gplot data=sashelp.cars ; plot weight*MPG_Highway; run;
【例】按性别分组绘制体重随身高变化的散点图。
SAS软件及部分常用功能简介
使用适当的颜色和字体，使图表更加美观和 专业。
动态数据可视化
交互式图表
允许用户通过点击或拖动来交互地查看数据。
时间序列动画
展示随时间变化的数据趋势。
动态更新
随着数据的改变，图表能够自动更新。
数据筛选
允许用户根据特定条件筛选数据，并实时反 映在图表上。
05
编程与自定义功能
SAS编程语言基础
SAS软件及部分常用功能简介
• SAS软件概述 • 数据导入与处理 • 统计分析功能 • 数据可视化功能 • 编程与自定义功能
01
SAS软件概述
SAS软件简介
SAS（Statistical Analysis System）软件是由美国北卡罗来纳大学于1966年开发的统计分析软件，最初 主要用于农业领域的数据分析。经过多年的发展，SAS已成为全球领先的数据分析和统计分析解决方案提 供商。
SAS软件采用模块化设计，用户可以根据需要选择不同的模块进行数据处理、统计分析、数据挖掘、 预测建模等。
SAS软件的特点与优势
强大的数据处理能力
SAS提供了丰富的数据导入、导出和转换工具，支持多种 数据格式和数据库系统，能够高效地处理大规模数据集。
灵活的数据挖掘功能
SAS的数据挖掘工具能够帮助用户发现隐藏在数据中的模 式和关联，支持多种数据挖掘算法，如决策树、神经网络 、聚类等。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比 例。
03
02
折线图
用于展示时间序列数据或连续变量 的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
04
图表制作与美化
选择数据
确保数据准确无误，是制作图表的基础。
SAS软件应用之统计图
GPLOT过程步
SAS系统中采用GPLOT过程步绘制线图。 GPLOT过程步的语法格式如下： PROC GPLOT [ DATA=<数据集名> [选项] ] ; PLOT <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; PLOT2 <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; SYMBOLn [选项]; BY <变量名列>; RUN;
统计图制作的一般原则
根据资料性质和分析目的正确选用适当的 统计图。例如分析比较独立的、不连续的、 无数量关系的多个组或多个类别的统计量 宜选用直条图，分析某指标随时间或其它 连续变量变化而变化的趋势宜选用线图， 描述某变量的频数分别宜选用直方图，描 述或比较不同事物内部构成时用圆图或百 分条图等。
箱图
箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成 的，它由一个箱子和两条线段组成。5个特 征值依次是最大值、上四分位数、中位数、 下四分位数和最小值。通过箱线图，可以 反映出数据分布的特征。 箱线图一般有单批数据箱线图和多批数据 箱线图两种。 在SAS系统中通过UNIVARAITE过程步就 可以绘制箱线图。
统计图制作的一般原则
统计图必须有标题、概括统计图资料的时 间、地点和主要内容。统计图的标题在图 的下方。 统计图一般有横轴和纵轴，并分别用横标 目说明横轴和纵轴代表的指标和单位。一 般将两轴的相交点即原点处定为0。 统计图用不同线条和颜色表达不同事物和 对象的统计量，需要附图加以说明。
直条图
百分条图和圆图
圆图用来表示事物内部的构成情况。必须 用相对数，且各项之和为100％，图中各扇 形面积表示数量的大小，将360度圆心角看 成100％，把每一部分所占的百分数折算成 圆心角的度数，根据圆心角的度数就可画 出代表各部分数量大小的扇形来。百分条 图是以矩形总长度作为100％，将其分割成 不同长度的段来表示各构成的比例。圆图 和百分条图适合描述分类变量的各类别所 占的构成比。
sas的boxplot过程
SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种用于数据分析的强大工具，其提供了丰富的统计分析功能。
在SAS中，boxplot（箱线图）是一种用于展示数据分布情况的常用图形。
本文将介绍SAS中绘制boxplot的过程，并对其进行详细解析。
一、准备数据在使用SAS进行boxplot分析之前，首先需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含了某一变量的数据集，如下所示：```data input_data;input x ;datalines;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10;run;```以上示例中，我们创建了一个名为input_data的数据集，并输入了一组变量x的取值。
在实际应用中，我们需要根据具体需求导入相应的数据集。
数据准备完成后，接下来就可以开始绘制boxplot了。
二、绘制boxplot在SAS中，我们可以使用proc boxplot语句来绘制boxplot。
具体的语法格式如下：```proc boxplot data=input_data;plot x;run;```以上代码中，我们通过proc boxplot指定了待分析的数据集为input_data，并指定要绘制boxplot的变量为x。
在实际应用中，我们也可以根据需要添加其他参数，如指定分组变量、添加标签等。
三、结果解析绘制完成后，我们可以对得到的boxplot进行解析和分析。
boxplot 通常包括了五个重要的统计量，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。
通过这些统计量，我们可以直观地了解数据的分布情况，包括了中位数的位置、数据的离散程度等。
boxplot还可以帮助我们识别异常值（outliers）。
异常值通常被定义为明显偏离大部分数据的数值，它们可能是数据采集或输入中的错误，也可能代表了真实的特殊情况。
通过boxplot，我们可以快速地发现异常值，并根据具体情况进行处理。
sas实验报告
sas实验报告1. 实验目的本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。
2. 实验过程2.1 数据清洗在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。
首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。
通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。
我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。
2.2 数据分析接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。
通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：2.2.1 数据的概览我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。
同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。
2.2.2 变量的相关性分析我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。
通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。
2.2.3 因素分析我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。
通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。
3. 实验结果通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。
同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。
4. 结论本次SAS实验不仅增强了我们对数据分析的理论知识和实践能力，还将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。
我们将继续学习和掌握各种数据分析工具和方法，为公司的发展提供更好的支持和帮助。
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件系统。
它提供了一系列强大的工具和功能，使得用户能够高效地进行数据处理、统计分析和预测模型建立。
本文将介绍SAS 的操作方法和界面特点，帮助读者更好地理解和使用这一工具。
一、SAS的安装与启动1. 安装SAS软件：首先，确保你已经获得合法的SAS软件安装包，并双击运行安装程序。
按照提示一步步完成安装过程即可。
2. 启动SAS软件：安装完成后，在桌面上可以找到SAS的启动图标，双击打开即可进入SAS系统。
二、SAS界面概述SAS的界面由多个组件构成，包括主窗口、编辑器、日志窗口、输出窗口等。
下面将简要介绍每个组件的作用和特点。
1. 主窗口：主窗口是SAS的核心界面，提供了整体控制和操作SAS系统的功能。
从主窗口可以进行数据输入、处理、分析和结果展示等操作。
2. 编辑器：编辑器是用于编写SAS程序代码的工具。
用户可以在编辑器中书写自己的分析代码，然后将其提交给SAS系统运行。
3. 日志窗口：日志窗口显示了SAS系统的运行信息，包括程序的执行过程、错误提示和警告信息等。
在日志窗口中可以查看和调试程序运行过程中的问题。
4. 输出窗口：输出窗口用于显示SAS程序的结果和图形。
在运行完成后，结果将会在输出窗口中展示，便于用户进行结果分析和查看。
三、SAS操作方法1. 数据读取与处理：在SAS中，可以使用多种方式读取数据，包括导入本地数据文件、从数据库中提取数据、直接生成模拟数据等。
读取数据后，可以使用SAS提供的数据处理函数进行格式转换、缺失值处理、重编码等操作。
2. 统计分析：SAS拥有丰富的统计分析功能，可用于描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等多个领域。
用户可以通过调用相应的SAS函数，快速完成对数据的统计分析。
3. 数据可视化：SAS提供了多种绘图函数，用于生成各类图表和图形。
SAS作图详细教程
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说明：
过程步都是以PROC语句开始，后面紧跟过程名， 用以区分不同的过程步。
尖括号中的内容是可选项，省略时对应的系统默 认值如下：
处理最近建立的数据集； 处理所有变量（对于一个计算过程步处理所有数值变
量）； 处理数据集中的所有观测。
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§2 制作散点图和连线图
数n。
SAS作图详细教程
标签和主刻度的字符属性 ：
C = 颜色：设置字符颜色； F = 字体：设置字符字体； H = n<单位>：设置字符高度； R = 角度：设置单个字符的旋转角度，单位是度，逆时针方
向为正。 A =角度：设置整个字符串的旋转角度。 J = LEFT | CENTER | RIGHT：设置字符串的对齐方式。
注意：绘制高分辨率的统计图非常耗费系统资源，因此当我们 提交作图语句时，SAS系统只是把它们送入程序缓冲区。只有当 用户打开GRAPH窗口时，程序才真正执行，绘出统计图。然后 此过程步处于驻留状态，系统可以继续执行所提交的语句，从 而实现了用户和系统之间的交互操作。结束驻留状态的方法有： （1）提交另一个程序步；（2）提交QUIT语句。
SAS作图详细教程
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§1 SAS程序的过程步
SAS的过程步可看作是已经编写好的子程序， 用户可以在需要的时候调用它们。
过程步的一般形式：
PROC 过程名 <DATA = 数据集名> <选项>; 过程的专用语句描述; <VAR 变量序列;> <WHERE 条件表达式;> <BY 变量序列;>
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3．散点图和连线图的修饰
SAS中的描述性统计过程
SAS中的描述性统计过程SAS是一种强大的统计分析软件，提供了丰富的描述性统计分析过程。
这些过程可以帮助统计分析师对数据进行总体的描述和了解。
下面将详细介绍SAS中的描述性统计过程及其应用。
一、数据准备在进行描述性统计之前，需要准备数据。
SAS可以导入各种格式的数据集，如SAS数据集、CSV文件、Excel文件等。
导入数据后，可以使用SAS的数据步骤对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、变量转换等。
这样可以确保数据的质量和完整性。
二、数据探索1.频数统计SAS提供了PROCFREQ过程来计算变量的频数、百分比和交叉表。
可以使用该过程来了解变量的分布情况、缺失值情况和数据异常情况。
通过频数统计，可以发现数据集中的异常值或需要进一步处理的特殊情况。
2.描述性统计SAS中的PROCMEANS和PROCSUMMARY过程可计算变量的均值、标准差、最大值、最小值、中位数等描述性统计量。
这些统计量可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
此外，我们还可以使用PROCUNIVARIATE过程来绘制直方图、箱线图和正态概率图，以更直观地了解数据的分布情况。
3.相关分析SAS提供了PROCCORR过程来计算变量之间的相关系数。
通过相关分析，可以了解变量之间的线性关系强度和方向。
PROCCORR还可以生成相关矩阵和散点图，帮助我们观察变量之间的关系。
4.排序和排名SAS提供了PROCRANK过程来对变量进行排序和排名。
排序可以帮助我们找出变量中的异常值或极端值。
排名可以用于对变量进行等级分类，如将考试成绩按照从高到低进行排名。
5.缺失值处理SAS提供了多种方法来处理缺失值，如删除带有缺失值的观测、使用均值或中位数代替缺失值、使用插补方法进行缺失值估计等。
可以使用PROCMEANS、PROCUNIVARIATE和PROCMI过程对缺失值进行处理。
三、数据汇总和报告1.数据表汇总SAS中的PROCTABULATE和PROCREPORT过程可以生成数据表和报告。
SAS系统和数据分析SAS数据库
SAS系统和数据分析SAS数据库SAS（Statistical Analysis System）系统是一种专业的统计分析软件，它由全球最大的私人软件公司SAS Institute开发。
SAS系统提供了一套完整的工具和功能，用于数据管理、数据预处理、统计分析、数据挖掘、预测建模和报告生成等各个环节。
它被广泛应用于学术研究、市场调查、医学研究、金融分析、企业决策等领域。
SAS系统具有强大的数据管理能力。
它可以处理大规模的数据集，支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等，并且可以对数据进行高效的检索、排序、过滤和变换操作。
此外，SAS系统还提供了一系列的数据管理功能，如变量创建、缺失值处理、数据合并和拆分等，使用户能够高效地管理和整理数据。
SAS系统还具有丰富的统计分析功能。
它提供了各种统计分析方法和模型，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。
这些功能能够帮助用户发现数据背后的规律和关联，深入分析数据的特征和趋势，并且进行相应的模型建立和预测。
SAS系统的统计模块非常全面，满足了不同领域和行业对于统计分析的需求。
除了统计分析，SAS系统还提供了强大的数据挖掘功能。
数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。
SAS系统提供了多种数据挖掘技术和算法，包括聚类分析、分类与回归树、关联规则挖掘、神经网络等。
这些算法能够帮助用户挖掘隐含在数据中的信息和规律，发现决策所需的关键变量和因素，支持企业决策和优化业务流程。
此外，SAS系统还具有丰富的数据可视化和报告生成功能。
用户可以利用SAS系统创建各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，以直观的方式展示数据的分布和变化。
同时，SAS系统还支持自动化报告生成，用户可以根据需要自定义报告的格式和内容，并且可以将报告导出为各种格式，如PDF、HTML等，以便于与他人共享和交流。
除了SAS系统本身的功能，SAS还开发了一套全面的数据库管理系统，即SAS数据库（SAS Data Management）。
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作图详细教程
例6：设置如下坐标轴：
axis1 label=(f=complex c=blue h=3pct) c=magenta w=3 minor=none;
axis2 label=(a=-90 r=90 f=complex c=blue h=3pct 'Part Per Million') c=magenta w=3;
直线
SPLINE
光滑的样条曲线
NEEDLE 通过点的并且垂直于横坐标轴的直线
SMnn RL<CLInn>
绘制不经过散点的样条曲线。nn曲线光滑性与拟合度的 折衷，取值：00~99。
线性回归直线，CLInn：另外绘制预测值的置信区间曲线， nn：置信区间大小。
RQ
二次曲线
RC
三次曲线
18
精选ppt
CI = 颜色：设置连线的颜色。
SAS作图详细教程
1
精选ppt
§1 SAS程序的过程步
SAS的过程步可看作是已经编写好的子程序， 用户可以在需要的时候调用它们。
过程步的一般形式：
PROC 过程名 <DATA = 数据集名> <选项>; 过程的专用语句描述; <VAR 变量序列;> <WHERE 条件表达式;>
<BY 变量序列;> RUN;
4） SAS系统提供的2类字体：
硬字库：由操作系统提供的字库；
软字库：由SAS系统提供的字库。
注意：软字库的字体名直接输入即可，而硬字库的 字体名两端需加引号。
24
精选ppt
获得想用的字体名： 1）在命令框中输入FONTLIST并提交； 2）在屏幕上出现的Select Font（选择字体）对话框中选择；
第一章SAS基础
SAS统计分析及应用武汉大学第一章SAS 基础1.1 1.2 1.3 1.4SAS简介SAS常用工作窗口数据集的新建和编辑SAS对数据文件的管理1.1 SAS简介SAS统计分析系统SAS 的全称是Statistical Analysis System （统计分析系统）SAS 公司官网：http//: 。
SAS 的客户遍及全球145个国家；《财富》全球100强企业中97家是SAS 客户(2017年)。
全球约83,000个企业、政府和大学都是SAS 客户；总部：North Carolina, USA;中国的研发中心分布在北京、上海、广州和深圳和台湾。
40多年来，一直占据着统计软件的高端市场，用户遍及金融、医药卫生、防御安全、政府和教育科研等领域。
产品多元化多版本：SAS9.4SAS Viya全新开放云平台SAS University Edition和SAS OnDemand for Academics可免费用于非商业用途多界面：SAS Windows界面SAS Studio网页版界面：－－SAS University Edition和SAS OnDemand for Academics均使用该界面功能模块化有30多个功能模块。
Base SAS模块是SAS系统的基础，所有其他模块必须与之结合起来使用。
包含用于数据管理的编程语言、用于数据分析与报表的过程、用于管理SAS 文件的过程、宏指令、帮助菜单以及用于文本编辑和文件管理的窗口环境。
Base SAS 系统具有完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现的功能。
SAS/ACCESS 为了对众多不同格式的数据进行查询、访问和分析，提供了与目前许多流行数据库软件的接口。
0102可访问任意格式、任意类型的原始数据，包括变长记录、二进制文件、无格式的数据，甚至是包含混乱或缺失数据的文件。
可直接访问某些厂商的文件，如SPSS 、BMDP 和OSIRIS 文件。
对于其他格式的文件，可以使用SAS/ACCESS 模块，它可以如同访问SAS 内部数据一样访问外部数据。
--SAS系统和数据分析散布图折线图和层次图
第二十课散布图、折线图和层次图SAS系统中绘制散布图、折线图和层次图，使用PROC PLOT过程和PROC GPLOT过程。
PROC PLOT过程是用来画易生成的低分辨率的图形，输出在OUTPUT窗口。
而PROC GPLOT过程是用来生成订制的、高分辨率的图形，输出在GRAPH窗口，并且还可以对输出的图形进行编辑修改。
一、PROC PLOT过程使用PLOT过程可以在两个不同的坐标系中对两个变量作散布图、折线图、半对数图和层次图。
用于数据处理中，直观地了解数据的变化趋势和数据间的相互关系等。
它的一般形式为：Porc Plot DA TA=数据集</选项列表> ;Plot 纵坐标变量Y*横坐标变量X……</选项列表>;Run ;1.PROC PLOT语句PROC PLOT语句中的选项列表主要分成三类：有关图形的坐标轴选项、有关外观的选项和有关图形大小的选项。
其中，图形大小的两个选项较为常用：●VPCT=百分比列表——规定产生图形在垂直方向占一页的百分比。
例如，VPCT=33表示这张输出图占一页的33%，即占一页的1/3，所以一页可以纵向打印3张图。
VPCT=50 25 25表示每一页在纵向打印3张图，第一张占全页的一半，第二和第三张各占1/4页。
VPCT=200表示要求输出图占2页的长度。
●HPCT=百分比列表——规定产生图形在水平方向占一页的百分比。
2.PLOT语句PLOT语句里首先要规定数据集中的哪两个变量作为图形中的垂直变量和水平变量，以及在图形中用于画点的作图字符。
PLOT语句的几种使用格式如下：plot y*x ；plot y*x =’+’；plot y*x=符号变量；plot y*x $ 标记变量=’+’；plot y*x=’+’b*a=’*’ /overlay；第一条语句作图符号用缺省形式，依次用英文大写字母A、B、C…Z作为作图符号。
当观测的条数较多时，低分辨率图不可能画出所有观测的点，所以当图中的某一点表示有一条观测的点时，用作图符号A表示；当图中的某一点表示有二条观测的点时，用作图符号B表示；以此类推。
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第四章制作统计图表
4.1 4.2
4.4SGPLOT过程制图GPLOT制作点线图
制作三维图和茎叶图
4.3GCHART过程制图4.5FREQ 频数统计表
4.2 GPLOT制作点线图
平面的散点图是以数据集中某两个变量为纵坐标和横坐标，一个观测对应一个点，多个观测构成一幅平面散点图。
点按
一定方式用线相连，则构成连线图。
主要表示：
–一个变量随另一个变量的变化；
–变量之间的关系；
–数据值的分布。
绘制散点图和连线图
GPLOT
PROC GPLOT DATA=<数据集名>;
PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];
[SYMBOL<N> <选项2>;]
RUN;
•选项1用来设置图形的整体特性，例如坐标轴的值、颜色，外框颜色、填充色等
选项含义说明
FRAME|NOFRAME 图形加/不加边框默认为加边框CFRAME=<颜色>图形背景色默认为白色AUTOHREF(AUTO
VREF)在水平（垂直）轴的每个主刻度处加入垂直（水平）参考线
NOAXIS 取消坐标轴及相关的图形元素
CAXIS=<颜色>设置坐标轴颜色
CTEXT=<颜色>设置与轴相关的文字颜色
HAXIS=<值列表>设置水平轴主刻度值
VAXIS=<值列表>设置垂直轴主刻度值
OVERLAY 多个图形绘在一张图中
LEGEND 显示图例
PROC GPLOT DATA=<数据集名>;PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];
[SYMBOL<N> <选项2>;]RUN;绘制散点图和连线图GPLOT
•选项2：点或连线的相关参数
选项
含义取值V=<符号>
设置点使用的符号plus,x,star,square,diamond,triangle,hash,paw,point,dot,circle CV=<颜色>
设置点的颜色black,red,green,blue,cyan,magenta,gray,pink,orange,brown,y ellow H=<n><单位>
设置点的大小单位取值：cell,cm,pct,pt,in POINTLABEL
在点附近标明Y 轴值I=<连线方式>
设置连线方式none,join,spline,needle CI=<颜色>设置连线颜色C=<颜色>设置点和线的颜色
L=<n>n 为线的序号
0-无连线,1-实线,2-虚线PROC GPLOT DATA=<数据集名>;PLOT <纵轴变量>*<横轴变量>[=<分组变量>][/<选项1>];[SYMBOL<N> <选项2>;]RUN;绘制散点图和连线图
GPLOT
GPLOT
•symbol语句为全局语句，即如果未设置symbol选项，将以最后一次设置的选项作为本次的参数。
•若要恢复初始设置，可执行以下语句：
–goptions reset=symbol;
GPLOT
【例】用图描述数据集sashelp.cars中，车的重量与车速的关系。
proc gplot data=sashelp.cars;
plot weight*MPG_Highway;
run;
【例】按性别分组绘制体重随身高变化的散点图。
proc gplot data=sashelp.class;
plot weight*height=sex;
symbol1 cv=black v=x;
symbol2 cv=blue v=dot;
run;
GPLOT
【例】绘制函数y=sin(x), y=cos(x)的连线图DATA SinCos;
DO X=-2*3.14TO 2*3.14BY 0.2;
Y1=SIN(X);Y2=COS(X);
OUTPUT;
END;
goptions reset=symbol;
title "sin(x) and cos(x)" ;
SYMBOL1 V=PLUS C=RED I=JOIN ;
SYMBOL2 V=STAR C=BLUE;
PROC GPLOT;
PLOT Y1*X=1Y2*X=2/OVERLAY;
RUN;
4.3 GCHART过程制图。