SAS基础
SAS基础教程
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基本内容
1、SAS概述； 2、SAS显示管理系统； 3、SAS编程基础： SAS语句；SAS表达式；SAS常量； SAS变量；SAS算符；SAS函数； 4、DADA Step（数据步）； 5、PROC Step（过程步）； 6、常用统计分析模块。
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3.特殊字符和运算符 特殊字符包括：
圆括号( )、单引号‘ ‘、双引号“ “、美圆符号$、列指针 控制符@、行指针控制符#、冒号:、句号.、分号;等；
运算符包括：
加号+、减号-、乘号*、除号/、乘方**等，等号=、不等号 ^=、小于号<、大于号>、小于等于号<=、大于等于号>=等。
SlidDATA步包括：创建一个或几个新的SAS数据集的语句和创建数据 集所必须的运算操作语句。每个DATA步以DATA语句开头，可以包含 任意多个SAS程序语句。
一个DATA步的基本语句有： DATA语句：表示创建SAS数据集；
INPUT语句：对SAS数据集中的变量进行描述；
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PROC MEANS Data=zhili; VAR x1 x2 x3; RUN;
在这个例子中，我们看到： DATA, INPUT, CARDS, PROC, VAR, RUN是关键词； zhili是数据集名； name, x1, x2, x3是变量名； MEANS是过程名； Data=是MEANS语句中的选项。
如何调用
AF DIR FOTNOTES HELP | F1 KEYS | F9 LIBNAME LOG | F6 OPTIONS OUTPUT | F7
允许插入、编辑和提交 SAS 语句及存贮源文件 PGM | F5 允许对输出插入、浏览和修改标题 TITLES
SAS学习讲座第01节 SAS介绍及基础
一、SAS介绍1.SAS软件是由SAS公司开发的集数据仓库、大规模数据处理、数据挖掘、统计分析、图表制作、网页连接等为一体的计算机软体系统。
SAS是专业的统计分析软件，它对表格数据进行操作和统计分析比用Matlab更方便更专业。
2.SAS, SPSS, EXCEL 区别都能用于处理数据和统计分析，高级程度：SAS > SPSS > EXCELEXCEL一一侧重表格（办公），只能处理一些简单的数据分析，公式丰富，一般多用于计算（统计分析结果不全面）；SPSS——专业统计分析软件，界面菜单式操作，简单易学，缺点是通用性不好（处理同样的数据，也要重复点菜单）；SAS一一更专业统计分析软件，代码编程实现（通用性好），大多用于金融、医药等领域，用于大企业的数据分析，缺点是较难学。
3.要学好SAS,也离不开《统计学》。
现在是大数据时代，数据挖掘、数据库维护、做数据分析，在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，成为正确决策的依据, 这对金融、保险、医药、政府等企业和部门都至关重要。
SAS学习者的就业方向有：金融，银行、保险，证券、投行、临床研究，医药开发，市场调查，政府监管和教育研究部门。
5.我适合学SAS吗？学习SAS需要懂高等数学和统计学吗？实际情况是，任何专业背景的人，都可以学习并掌握SAS, 一经学会，终生受用。
不少人听说SAS是个统计分析软件，就自认为需要懂得高深数学和统计学的人才能学习，其实这是一个误区。
SAS在创办起，其宗旨是着重于80%工作量的统计分析前的数据处理，至于统计分析一旦数据就绪，通过相应的分析模块，几乎象傻瓜相机一样，谁都可以操作运行。
如果需要的统计方法学上提高或突破，恐怕不是统计分析的日常工作，而是统计方法学的科研了。
可见学习SAS不需要具备高等数学和统计学基础，只是需要有一般逻辑思维训练基础即可。
所以，只要遵循正确的学习道路并且获得有效的指导，就可以掌握扎实的SAS编程技能和技巧，再经过一定的经验积累，您也可以成为SAS行家里手，一直有许多学中（西）医、MBA、计算机、信息管理、经济（金融）、机械自动化,甚至英语专业的朋友成功转行SAS的例子。
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，
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。
《SAS基础教程》课件
THANKS
感谢观看
点图
用于展示大量数据 点，常用于散点图 和热力图等。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据，直观 展示数据差异。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
箱线图
用于展示数据的分 布和异常值。
图表制作与美化
01
色彩搭配
选择合适的颜色，使图表更加美观 和易于理解。
图表布局
合理安排图表元素的位置，使其更 加紧凑和有序。
03
02
字体和标签
使用清晰易读的字体，添加必要的 标签和说明。
数据标记和提示
使用数据标记和提示，帮助读者更 好地理解数据。
04
动态图表与交互式图表
动态图表
通过动画效果展示数据随时间或其他变量的 变化过程。
交互式图表
允许用户通过交互操作来筛选和查看特定数 据。
可视化交互性
提供交互式控件，使用户能够与图表进行互 动，探索数据。
SAS的发展历程
总结词
SAS经历了从简单统计分析工具到复杂数据管理、分析平台的演变。
详细描述
SAS最初是一个简单的统计分析工具，用于处理和分析数据。随着技术的发展和用户需求的增加，SAS不断扩展 和改进，逐渐发展成为一个功能强大的数据管理、分析和可视化平台。
SAS的应用领域
总结词
SAS广泛应用于各个领域，如金融、医疗 、市场调研等。
数据驱动的动态可视化பைடு நூலகம்
根据实时数据动态更新图表，展示数据的实 时变化。
05
SAS编程基础
SAS编程语言简介
要点一
总结词
SAS编程语言是一种用于数据管理、分析和报表生成的高 级编程语言。
SAS编程基础
第一章：DATA 步阐述DA TA 步是SAS 的一个关键步，正确理解其执行过程将会学习起来更方便。
1）DATA 步是一个循环，数据是一行一行地执行（与SQL 过程不同，它是对整个数据集进行操作）；2）DA TA 步在执行时，将数据放在PDV 中，在这里将数据整理成想要的格式3）有三种情况可将PDV 中的数据输出到数据集中，OUTPUT 语句，return 语句，data 步结尾（；或run;）Output 语句：此语句出现在data 步中间时，将PDV 中数据输出到SAS 数据后，继续执行直到data 步结尾。
Return 语句：将pdv 中数据输出到SAS 数据集后，返回到data 步开头，执行下一次循环。
data 步结尾（；或run;）：缺省形式，也是必须语句，否则DATA 步不完整。
相当于一个放在data 步结尾处的return 语句。
注：当一个DATA 步中含有OUTPUT 语句时，当执行到语句output 时才输出PDV 中的数据，data 步结尾处的默认输出不起作用。
4）退出SAS 数据步：stop 语句和abort 语句；其作用是退出DATA 步，并丢掉PDV 中的数据。
data aa; input ss pay; if _error_ then delete ; pi=constant('PI');/*常数pi*/ format pi 15.13; e=CONSTANT('e');/*常数e*/ datalines ; 111 100 aaa 200 444 300 run ; proc print ;run ;结果相同（只读取了第一条观测），左边在LOG 窗口显示一个提示，右边则显示一个出错信息注：abort<return|abend>,退出SaS 系统（与正常退出相同，有相关提示）。
5）DA TA 步的短路： IF expression ；（子集IF 语句）：若表达式是假，系统立即返回到DATA 步开头，继续执行下一条观测，且不处理当前观测。
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。
2.SAS基础_表达式及函数简介
变量类型转换
字符自动转换为数值（无法转换为数值时，取缺失值）
data; X=1; /*X为数值变量 */ Y=’10’; /*Y为字符变量 */ X=Y; /*将字符变量赋值给一个数值变量时， 自动将字符变量Y转换为数值变量 */ run; data; X=1; /*X为数值变量 */ Y=’10’; /*Y为字符变量 */ Z=X+Y; /*算术表达式中有字符变量时，自动将字符变量Y 转换为数值变量 */ run;
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创建变量
使用赋值语句
Data a; x=1; run;/*数据集a中有个变量x，值为1，为数值型*/
使用INPUT语句
Data b; Input x $ y z; Datalines; Aaa 23 45 ; Run; /*创建三个变量，x为字符型，y、z为数值型*/
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二 SAS函数的参数
参数类型 • 变量名 • 常数 • 函数
• 表达式 函数及其参数类型举例。
函数举例 Max(X,Y); X=Repeat(‘---‘, 20); Least＝Min(sum(of x1-x10),y) ； 参数类型 变量名X，Y 常数 变量名和函数
SAS表达式及函数简介
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SAS表达式
SAS表达式是由一系列算符和运算对象形成的一个指令集，它 被执行后产生一个目标值。 运算对象是SAS变量和SAS常数；算符是特殊的运算符、函数 和括号。
表达式分为简单表达式和复合表达式。 下列式子都是表达式。 X+1 3 LOG(X) LOG10(X) P/A*100 1-EXP(N/(N-1)) A=B=C STATE=‘CA’
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基础-文档资料
§1.4 SAS程序简介
SAS SAS程序的结构
数据步—DATA 通过指定数据集名称、 定义数据集结构（变量名、变量类型等） 和读入原始数据来建立SAS数据集；
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S理A和S
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/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）ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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。
•14
·SAS/ITSV IT Service Vision（ITSV）是企业的全面IT服务的性能评
引言
SAS
SAS系统是数据处理和统计领域的国
际标准软件之一，是世界领先的数据分 析和信息系统；
SAS 系统已经被成功应用于120多个
国家和地区的31，000多个机构中，直 接用户超过3，500，000人。
•1
SAS 被评为“最佳数据仓库 /商业智能解决方案供应商”
在DM Review杂志2000年度“最佳数据仓库/ 商业智能解决方案供应商”选举当中，SAS领 先于Microsoft、 IBM 和Oracle等著名厂家, 名列榜首。这是SAS连续两年荣获该项荣誉。
《SAS基础培训课程》课件
SAS与Excel的比较
总结词
数据处理能力
详细描述
Excel在处理小型数据集方面快速简便，而SAS则具有强大的数据处理能力，可以处理大型数据集，并 进行复杂的数据转换和分析。
SAS与Excel的比较
总结词
编程语言特性
详细描述
Excel主要通过界面操作进行数据处理 ，而SAS是一种编程语言，具有更灵 活和强大的数据处理能力，适合需要 自动化和定制化数据处理流程的用户 。
SAS与Excel的比较
总结词
数据可视化
VS
详细描述
Excel在数据可视化方面功能强大，提供 了丰富的图表类型和可视化效果，而SAS 的可视化功能相对较弱，但可以通过与其 他软件包集成实现强大的可视化效果。
SAS软件由多个模块组成，每个模块都有特定的功能和特点，可以根据用户的需 求进行选择和使用。
SAS的发展历程
SAS成立于1976年，由美国北 卡罗来纳大学的两位统计学教授 开发，最初是为了解决统计分析
中的数据存储和检索问题。
随着计算机技术的发展，SAS逐 渐发展成为一个功能强大的统计 分析软件包，并不断推出新版本
SAS与Python的比较
总结词
数据处理能力
详细描述
SAS和Python都具有强大的数据处理能力，可以处理 大型数据集并进行复杂的数据转换和分析。Python还 提供了数据读取和写入的功能，可以方便地与其他数据 源进行交互。
SAS与Python的比较
总结词
定制化与扩展性
详细描述
SAS和Python都具有强大的定制化和扩展性，可以通过编程实现复杂的分析流程 和控制流程。Python还提供了大量的第三方库和工具，可以方便地扩展其功能 和应用范围。
SAS基础知识
sas有两种语句：数据步和过程步。
在sas中，通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。
数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。
过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。
例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。
逻辑库：由一组sas文件组成。
sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。
sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。
sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。
建立sas逻辑库：用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名，sas-data-library是逻辑库对应的物理地址，engine：引擎名称。
libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat，对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库；指它的内容只在启动sas时存在，退出sas时内容完全被删除。
系统默认的临时逻辑库为work，引用临时库中的文件时，可以不加库名work。
永久逻辑库：它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留，直到再次修改或删除。
sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。
引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。
例如：sashelp.Abmfolder库引擎：是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。
每个sas逻辑库都对应一个库引擎。
sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。
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。
(人力资源管理)sas基础
为了便于分析，用户可能需要将数据整理成特定的格式或结构。 SAS提供了多种数据组织工具，如`PROC DATASETS`和`PROC SQL`，用于重新排列、分组和汇总数据。
基础统计分析
描述性统计
SAS提供了多种描述性统计函数，如 `MEAN`、`SUM`、`STD`等，用于计 算数据的均值、总和、标准差等统计 指标。
简化流程
通过SAS，可以将人力资源管理的流程进行整合，实现流程的自动 化和简化，提高工作效率。
快速查询和分析
SAS提供了快速查询和分析数据的功能，能够快速生成报表和图表， 帮助管理者快速了解人力资源状况。
提升数据分析质量
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准确的数据处理
SAS具有强大的数据处理功能，能够确保数据的 准确性和完整性，提高数据分析的质量。
深入的洞察力
通过SAS的分析功能，可以深入挖掘数据背后的 原因和趋势，提供更深入的洞察力。
3
可信度高的分析结果
由于SAS具有强大的数据处理和统计分析能力， 其分析结果具有很高的可信度，能够为决策提供 有力支持。
促进决策科学化
数据驱动决策
利用SAS进行数据分析， 可以帮助管理者做出基于 数据的决策，提高决策的 科学性和准确性。
解自己的绩效表现。
招聘流程可视化
利用SAS的可视化工具，企业可 以直观地展示招聘流程的各个环 节，方便对招聘过程进行监控和
管理。
03 SAS基础操作
数据导入与导
数据导入
SAS支持多种数据源，如Excel、CSV、数据库等。通过使用`INPUT`语句，用 户可以从外部数据源读取数据，并按照预定的格式将其存储在SAS中。
数据导出
SAS允许用户将数据导出到多种格式，如Excel、CSV、数据库等。使用 `OUTPUT`语句，用户可以将SAS中的数据导出到指定的数据源。
sas课件第讲基本知识
SAS课件第讲基本知识1. 引言SAS（Statistical Analysis System）是一种通用的统计分析软件，被广泛应用于数据处理、数据管理和数据分析领域。
本课件将介绍SAS的基本知识，包括SAS 的起源和发展、SAS的应用领域、SAS的主要特点以及SAS的安装和配置。
2. SAS的起源和发展2.1 起源SAS起源于上世纪60年代，最初是由北卡罗来纳州立大学开发的一个统计分析系统。
起初，SAS主要用于大规模的数据处理和统计分析，随着时间的推移，SAS逐渐发展成为一个全面的数据处理和分析平台。
2.2 发展在过去的几十年里，SAS经历了快速的发展，成为全球最受欢迎的数据分析软件之一。
SAS的发展主要得益于其强大的功能和灵活性，同时也得益于SAS公司对产品研发和技术支持的不断投入。
3. SAS的应用领域SAS在各个行业和领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、营销、制造业等。
下面将介绍SAS在几个典型领域的应用。
3.1 金融在金融领域，SAS被广泛用于风险管理、信用评级、欺诈检测等方面。
SAS提供了一系列的数据处理和分析功能，可以帮助金融机构更好地理解和管理风险，提高运营效率。
3.2 医疗在医疗领域，SAS被用于疾病预测、临床试验分析、医疗资源管理等方面。
SAS可以帮助医疗机构从大量的医疗数据中发现规律和趋势，为医疗决策提供科学依据。
3.3 营销在营销领域，SAS的应用主要集中在市场调研、客户细分和推荐系统等方面。
SAS可以帮助企业分析大量的市场数据，了解消费者需求和行为，从而制定更有效的营销策略。
3.4 制造业在制造业领域，SAS被用于供应链管理、质量控制和生产优化等方面。
SAS可以帮助制造企业优化供应链流程，提高产品质量和生产效率，降低成本。
4. SAS的主要特点4.1 数据处理能力强SAS具有强大的数据处理能力，可以处理大规模的数据集。
SAS提供了丰富的数据处理函数和过程，可以对数据进行清洗、转换、合并等操作。
SAS基础1.1初识SAS1.2初识INSIGHT模块1.3初识“分析家”1.4SAS编程初步_OK
• ● 列名型变量(nominal variable)：列名型变量可以是数值型的，也可以是字 符型的，在INSIGHT中常起分类作用。
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• 1.2.2 INSIGHT的功能概述 • INSIGHT是一个交互式的数据探索和分析的工具，用这一模块可以： • ● 通过多窗口连动的图像和分析结果，对数据进行探索； • ● 分析单变量分布； • ● 用相关和主成分研究多变量间的关系； • ● 用方差分析和回归分析拟合变量间关系的模型； • INSIGHT的各项功能可以在菜单中找到。
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• INSIGHT的一般操作步骤为： • 1) 打开数据窗口，在数据窗口对数据表进行各种预处理； • 2) 在“Analyze（分析）”菜单中选择相应的菜单项，进行分析； • 3) 查看各种分析结果。
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• 1.2.3 数据的预处理操作 • 1. 在数据窗中移动列 • 1) 单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开数据窗菜单，选择“Move to Fir st（移到最先）”，在弹出的“Move to First”对话框中，选择欲移动到首列 的变量，单击“OK”按钮，即可将该变量移到第一列。 • 将某个变量移到最后一列（Move to Last）的操作，可类似进行。
如在Sasuser库下建立一个名为Mydata的数据集，访问的时候，要用Sasuser.myda ta。 • 如果不指明逻辑库名，则表示存储在临时逻辑库WORK中的SAS文件。
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• 2. SAS的名字 • SAS的名字（数据集名、变量名、逻辑库名等等）有以下命名规则： • 1) 由英文字母、数字、下划线组成； • 2) 第一个字符必须是字母或下划线； • 3) 不区分大、小写字母。 • 另外，SAS逻辑库名最多用8个字符；数据集和变量的名字最多用32个字符。
sas基础知识
sas基础知识SAS基础知识SAS（Statistical Analysis System）是一种用于统计分析和数据管理的软件套件。
它提供了一系列功能强大的工具，可用于数据的读取、处理、分析和可视化。
本文将介绍SAS的基础知识，包括其应用领域、常用功能以及数据处理流程等。
一、SAS的应用领域SAS广泛应用于各个领域，如医疗、金融、市场营销、社会科学等。
在医疗领域，SAS可用于临床试验数据的分析和统计，帮助研究人员评估药物的疗效和安全性。
在金融领域，SAS可以进行风险管理和信用评估，帮助金融机构做出合理的决策。
在市场营销中，SAS 可以进行客户细分和推荐算法，帮助企业实现精准营销。
二、SAS的常用功能1. 数据管理：SAS可以读取各种类型的数据文件，并进行数据清洗、转换和整合。
它支持多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。
此外，SAS也提供了强大的数据查询和排序功能。
2. 数据分析：SAS具有丰富的统计分析功能，包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行数据分析，并生成相应的报告和图表。
3. 数据可视化：SAS可以通过图表和图形的方式直观地展示数据分析的结果。
用户可以根据需要选择不同的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。
此外，SAS还支持交互式图表，用户可以通过交互操作来探索数据。
4. 编程能力：SAS具有强大的编程能力，用户可以使用SAS语言来编写程序实现复杂的数据分析任务。
SAS语言简洁易学，具有丰富的语法和函数库，方便用户进行自定义的数据处理和分析。
三、SAS的数据处理流程1. 数据准备：首先，用户需要准备数据，包括收集数据、整理数据以及检查数据的完整性和准确性。
SAS支持多种数据源的读取，用户可以通过SAS语言或图形界面来导入数据。
2. 数据清洗：在数据准备阶段，用户需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
SAS提供了一系列函数和工具，可以快速进行数据清洗和转换。
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。
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2.逐步型回归
(1)向前法
proc reg data=salesion=forwardsle=0.15;
run;
(2) 向后法
proc reg data=sales;
model y = x1 x2 x3/selection=backwardsls=0.15;
procinsightdata=g;
scattery x1 x2 x3*y x1 x2 x3;
run;
(2)Collinearity Diagnostics
proc reg data=goutvif;
modely=x1 x2 x3/collin; /*noint collin*/
可以在结果中右击选择，亦可在fit-output框中选择，查看顺序：condition number→variance proportion→variance inflation (Parameter Estimates)
第五章回归方程（自变量）的选择
1.准则： (越小越好),Adjusted （越大越好，与前面等价）, , AIC
proc reg data=sales;
model y = x1 x2 x3/selection=Adjrsq Cp Aic;
plot cp.*np./ vaxis=0 to 7 by 1 haxis=0 to 7 by 1 cmallows=blue;
proc print data=b;
run;
5.主成分估计
procprincompdata=gout=resultprefix=z;（将主成份命名为z，输出就是z1,z2···）
varx1-x3;
run;
注：以习题5.3为例
第四章假设检验与预测
1.模型的显著性检验
2.回归系数的显著性检验
3.失拟检验
run;
datab;
tquant=tinv(0.975,13);//13=n-p-1
run;
proc print data=b;
run;
(2)DW检验
proc reg data=sales;
model y = x1 x2 x3/DW;
run;
查表，在5%显著性水平下，当回归变量个数 ，数据量 时， ， ， ，拒绝原假设，即误差项正相关。
convenientparameter=2alpha=0.0001)=identity(x1-x3);
run;
也可以:
Proc transreg data=g;
Model boxcox(y/lamda=-2 to 2 by 0.005)=identity(x1-x3);
Run;
3.共线性分析
(1)散点图
5.生成数据集：out=influence;
6.变量中心化和标准化：
Proc standarddata=g out=resultmean=0（中心化）std=1（标准化）print;
var x1 x2 x3;
run;
第三章多元线性回归——参数估计
1.回归诊断
(1)残差分析
残差图不均匀→方差不相等→对Y做变换，直至无任何明显趋势。
也可以：
Proc reg data=g;
Model y=x1 x2 x3/collinoint;
Run;
4.岭估计
proc reg data=goutvifoutest=bridge=0 to 2 by .01;
modely=x1 x2 x3/noprint;
plot / ridgeplot;
run;
(2)影响分析Cook’s D
诊断统计量 异常大，说明第i号数据对回归估计影响很大。如检查无误的，应从原始数据中剔除它。（与 对应）
2.Box-Cox变换（正态变换）
proctransregdata=g;
modelBOXCOX(y/lamda=-2 -1 -0.5 to 0.5 by 0.005 1 2
基本操作
1.连续输入多组数据：inputy x1 x2 x3 @@;
2.散点图：plot y*x;
3.带约束：restrict x2=0.75*x1, x3=0.625*x1;
4.输出结果：output R=Residuals(残差)Student=Standardized/*学生化内残差*/ Rstudent=RStudentized/*学生化外残差*/H=Hii CookD=d out=influence;
procrsregdata=sales;
model y = x1 x2 x3/lackfit;
run;
4.异常点的检验
(1)均值漂移
查表，或者借助以下程序，在5%显著性水平下， 可以看到只有 ，拒绝原假设（无漂移），所以第17号数据为异常点。
proc reg data=sales;
model y = x1 x2 x3;
run;
(3)逐步法
proc reg data=sales;
model y = x1 x2 x3/selection=stepwise sle=0.15 sls=0.15;