SAS数据的导出和导入
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读入数据全解析
SAS数据步导入数据终极汇总——经典，一看就会一、将数据录入SAS——DATA Step / Viewtable1.Internal raw data- Datalines or Cards 命令；2.External Raw data files- Infile 命令+ Input 命令;二、将数据文件读入SAS ——DATA Step / PROC IMPORT1.将SAS文件读入SAS——data sasuser.saslin;set "F:\sas1.sas7bdat";run;proc contents data=sasuser.saslin;run;2.将其他形式文件导入成SAS ——PROC IMPORT / 直接读入其他形式文件proc import datafile = "c:\data\hsb2.sav" out= work.hsb2;run;proc contents data=hsb2;run;SAS导入数据：SAS recognizes the file type to be imported by file extension.对数据长度的限制在一些操作环境，SAS假定外部文件的纪录对最长为256（一行数据包括空格等所有字符在内的长度），如果预计读入的纪录长度超过256，可在Infile语句中使用LRECL=n 这个命令。
读入以空格作为分隔符的原始数据如果原始数据的不同变量之间是以至少一个空格作为分隔符的，那可以直接采用List方法将这些数据读入SAS。
List Input读数据非常方便，但也有很多局限性：（1）不能跳过数据；（2）所有的缺失值必须以点代替（3）字符型数据必须是不包含空格的，且长度不能超过8；（4）不能直接读入日期型等特殊类型的数据。
程序举例：INPUT Name $ Age Height;读入按列组织的数据有些原始数据的变量之间没有空格或其他分隔符，因此这样的文件不能以List形式对入SAS。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
SAS基础教程
05 SS数据处理流程
数据导入与导出
SS数据导入：从各种数据源（如Excel、 CSV、数据库等）导入数据到SS数据集
SS数据导出：将SS数据集导出到各种目标 （如Excel、CSV、数据库等）
数据导入方法：使用PROC IMPORT、 PROC SQL、DT步等方法导入数据
假设检验：对数据进行假设检验，包括t检验、方差分析等
回归分析：对数据进行回归分析，包括线性回归、多元回归等
回归分析
概念：研究自变量与因变量之间的关系 目的：预测、解释和检验数据 方法：最小二乘法、最大似然估计等 应用：经济、金融、医学等领域
聚类分析
聚类分析的定义：将相似的数据点分为不同的组或簇 聚类分析的目的：发现数据中的结构和模式，以便更好地理解和分析数据 聚类分析的方法：包括层次聚类、K-mens聚类、DBSCN聚类等 聚类分析的应用：在市场营销、客户细分、图像处理等领域有广泛应用
06 SS统计分析
描述性统计分析
描述性统计分析的 定义和目的
描述性统计分析的 方法和步骤
描述性统计分析的 常用指标和术语
描述性统计分析的 优缺点和适用场景
推论性统计分析
描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等
推论性统计分析：基于描述性统计分析，对数据进行推论性统计分析，包括假设检验、回归 分析等
数据导出方法：使用PROC EXPORT、 PROC SQL、DT步等方法导出数据
数据转换：在导入和导出过程中，可能需要 进行数据转换，如数据类型转换、数据清洗 等
数据验证：在导入和导出过程中，需要进行 数据验证，确保数据的准确性和完整性。
数据筛选与排序
SAS系统和数据分析输入输出格式
SAS系统和数据分析输入输出格式SAS（Statistical Analysis System）是一种用于数据分析的软件系统，它可以用于数据处理、统计建模、数据挖掘、报告生成等多个方面。
SAS系统提供了一套完整的数据分析工具和功能，使得用户可以方便地进行数据处理和分析工作。
在SAS系统中，数据的输入和输出格式对于数据分析是至关重要的。
正确的输入格式可以确保数据能够被正确地导入到SAS系统中进行分析，而输出格式则决定了分析结果的呈现方式和使用方式。
对于文本文件的输入，SAS系统可以通过DATA步骤或者PROC IMPORT 过程来导入数据。
在DATA步骤中，用户可以使用INFILE语句来指定输入文件路径和参数，然后使用INPUT语句来定义数据的列变量和格式。
PROC IMPORT过程则可以通过对话框或者语句方式导入数据，用户可以选择数据文件、工作表和导入选项。
对于Excel文件的输入，PROC IMPORT过程同样可以很方便地将数据导入到SAS系统中。
在数据输入之后，SAS系统中的数据可以采用两种不同的存储方式，即SAS数据集和SAS视图。
SAS数据集是一种独立于数据源的数据存储方式，它可以被完全加载到存储器中，方便用户进行数据处理和分析。
而SAS视图则是一种基于数据源的虚拟表格，它不占用存储空间，只有在需要数据时才从数据源中获取。
用户可以通过DATA步骤或者PROCSQL语句来创建SAS数据集和SAS视图。
在数据分析之后，SAS系统中的数据可以通过多种方式进行输出。
最常见的输出方式是创建报告和导出结果。
SAS系统提供了PROC REPORT和PROC TABULATE等过程，可以帮助用户根据数据的特点和要求生成不同样式的报告。
用户可以通过对话框或者语句方式设置报告的格式、样式和输出路径。
此外，SAS系统还支持将结果输出到外部文件，例如文本文件、Excel文件、PDF文件等。
用户可以通过DATA步骤或者PROC EXPORT过程将数据导出到指定的文件中。
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。
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。
SAS数据的导入、导出及树状图的保存
SAS数据的导入、导出及树状图的保存
数据的导入及导出
1数据的导入
1.1如图所示选择文件中的导出数据；
1.2点击导出数据后出现以下的对话框，在两个对话框中分别选择SASHELP,和class,然后点击下一步。
1.3点击next后，出现以下窗口，继续点next；
1.4然后出现以下对话框，点击browse
1.5然后选中多元数据文件包
1.6然后命名为数据集1，点击保存；
1.7然后点击保存-OK-finish，即完成了数据集的导出
2数据的导入
2.1选择文件-导入数据即出现以下对话框
2.2点击next-browse选中数据集1进行导入
2.3点击打开-ok-next出现以下对话框，将导入的文件命名为paper，选择finish，
3树状图的保存
3.1点击树状图-单击右键-文件-导出图像
3.2点击导出图像-出现下图-命名为树状图保存即可。
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过程步操作基础
推断性统计分析
01
推断性统计分析
通过样本数据推断总体特征，对 总体参数进行估计和检验，从而 对总体做出科学推断。
02
推断性统计分析的 步骤
1.确定研究问题；2.选择合适的 统计方法；3.收集样本数据；4. 进行统计分析；5.结果解释和推 断。
03
推断性统计分析的 常用方法
t检验、方差分析、回归分析、卡 方检验等。
01
文本格式
如CSV、TXT等，适合于与其他软件 或系统进行数据交换。
电子表格格式
如Excel、OpenOffice等，适合于数 据分析与可视化。Biblioteka 0302数据库格式
如SQL、Access等，适合于存储在 数据库中。
统计报告格式
如PDF、DOC等，适合于生成统计 报告或文档。
04
数据保存路径选择
本地存储
SAS过程步的分类
总结词
SAS过程步可以根据其功能和应用场景分为多种类型 。
详细描述
根据其功能和应用场景，SAS过程步可以分为多种类型， 如数据输入/输出过程步（如`INPUT`和`OUTPUT`）、 数据转换过程步（如`IF`、`WHERE`、`SET`等）、数据 筛选过程步（如`WHERE`）、数据分组和汇总过程步 （如`GROUP BY`、`SUM`等）、数据标签和格式化过 程步（如`LABEL`、`FORMAT`）等。这些过程步在数据 处理过程中起着不同的作用，能够完成各种复杂的数据 处理任务。
THANKS
SAS过程步操作基础
目录
Contents
• SAS过程步概述 • 数据输入与处理 • 数据分析与可视化 • 数据输出与保存 • SAS过程步进阶操作
01 SAS过程步概述
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。
数据分析-SAS导入导出
数据分析—SAS数据导入导出鉴于市面上SAS基础知识学习资料较多，在这里不过多介绍。
现分享自己在SAS软件学习和使用过程中总结的相关数据导入导出常见问题，与大家分享。
导入csv、xlsx文件（import语句）PROC IMPORT DATAFILE="E:\xxxxxx\export.csv"out=test;run;a)导入的数据如字段名称为中文可能无法展现字段名称（var1/var2…）解决方法-设置变量名为任意值options validvarname=any;PROC IMPORT DATAFILE="E:\xxxxxx\export.csv"out=test;run;b)编码格式问题导致的导入数据乱码获得SAS编码（其实是通过启动时加载配置文件决定的，nls）启动后无法修改。
如尝试通过下面命令设置，会得到警告。
option encoding='utf-8';日志：因此，在导入导出的时候，我们可以指定导入或导出文件的编码。
比如要导入的csv文件为utf-8编码格式，变量名称为中文，可尝试以下代码options validvarname=any;filename nls " E:\xxxxxx\export.csv"ENCODING="utf-8";PROC IMPORT DATAFILE="E:\xxxxxx\export.csv"out=test;run;对应的utf-8编码文件导出代码为：filename export "E:\xxxxxx\export.csv"ENCODING="utf-8";PROC EXPORT DATA= TEST OUTFILE= exportDBMS=csv REPLACE;RUN;1。
sas em的操作流程
sas em的操作流程SAS EM（Enterprise Miner）操作流程SAS EM是一款强大的数据挖掘和数据分析工具，广泛应用于商业、金融、科研等领域。
以下是一份详细的SAS EM操作流程，涵盖了数据准备、模型构建、结果分析和报告生成等步骤。
一、数据准备1. 导入数据：使用SAS EM的数据导入功能，将数据文件（如CSV、Excel、SQL等）导入到SAS数据集。
2. 数据清洗：对导入的数据进行清洗，处理缺失值、异常值、重复数据等。
3. 数据转换：根据分析需求，对数据进行转换和规范化，例如重新编码分类变量、拆分训练和测试数据集。
二、模型构建1. 创建数据流：将清洗和转换后的数据组织成数据流，以便于模型构建。
2. 创建节点：在数据流中创建节点，包括预测模型（如分类、回归、聚类等）和相关分析器（如决策树、神经网络、关联规则等）。
3. 参数设置：为节点设置适当的参数，如训练参数（如随机森林、逻辑回归）、精度指标（如准确率、召回率）等。
4. 模型训练：执行训练操作，让SAS EM自动优化模型参数，并生成模型。
三、结果分析1. 模型评估：使用验证数据集评估模型的性能，如计算精度指标、绘制混淆矩阵等。
2. 特征重要性分析：使用SAS EM的特性重要性分析器，识别对模型贡献最大的特征。
3. 变量选择：使用逐步回归、LASSO等方法进行变量选择，优化模型性能。
四、报告生成1. 生成报告模板：根据需求创建报告模板，包括表格、图形、文字描述等。
2. 插入结果：将模型评估结果、特征重要性分析结果、变量选择结果等插入报告中。
3. 报告发布：将报告导出为PDF、Word或其他格式，以便于分享和存档。
总结通过以上步骤，您可以使用SAS EM进行数据挖掘和分析。
在实际操作过程中，您还需要根据具体情况进行调整和优化。
请注意，本流程仅提供了一般性指导，具体操作可能因数据和业务需求而有所不同。
建议在实施前进行充分调研和测试，以确保流程的准确性和适用性。
SAS的基础数据处理
•
1、《SAS V8基础教程》， 汪嘉冈编，中国统计
出版社（2003）。
•
2、《SAS系统Base SAS 软件使用手册》，高惠璇
等编译， 中国统计出版社（ 1997）。
•
3、《SAS系统 SAS/STAT 软件使用手册》，高惠
璇等编译， 中国统计出版社（ 1997）。
•
4、《SAS系统 SAS/ETS 软件使用手册》，高惠
•
输入命令pgm打开。
• 四、程序的编辑、读入与执行
• 1、编辑新程序
•
用增强型编辑器或程序编辑器皆可。
•
在菜单中选择 File → New 可打开新
的增强型编辑器窗口。
• 2、读入已有程序
•
方式一：在菜单中选择 File → Open
→ 文件地址 → 文件名称 → “打开”
•
方式二：在命令框中提交命令
•
一个逻辑库就是存放在同一文件夹或几个
文件夹中的一组SAS文件。
•
2、逻辑库的分类
•
（1）、临时逻辑库：
•
由SAS系统自动创建，其内容只在当前
的SAS进程中存在，名称为Work。
•
（2）、永久逻辑库：
•
由用户自己创建，其内容在当前的进程
结束后仍被保留，除Work以外的名称皆可。
•
注意：在当前进程结束后，逻辑库名的指
为左右两个，左边为逻辑库，右边为其中的
SAS文件。
•
5、复制逻辑库中的表：
•
选择表格 → 拖动至目标库 → 释放
•
6、指定逻辑库名
•
（1）、为1个物理位置设定逻辑库名：
libname 逻辑库名 ‘物理位置’ ；
sas输入输出数据的相关语句output、put、remove、replace、file、。。。
sas输⼊输出数据的相关语句output、put、remove、replace、file、。
index: output put replace file infile没⼈任何规定的输出语句，sas系统会输出pdv当前观测到主数据集原先的位置output语句： TIPS： 1：当output没有规定数据集名字时，把当前观测《也就是⼀⾏数据》输出到data步后⾯的所有数据集的末尾<注意是所有数据集>意味着纵向合并，当规定数据集名字时，把pdv当前观测输出到output规定的数据集末尾。
2：在有output语句和run语句同时存在的data步⾥⾯，pdv只会执⾏output的结果到正在被创建的数据集，⽽执⾏run语句的结果是pdv会清空所有的变量为缺失。
3：如果⼀个output语句出现在程序语句中间，⽆论有没有被执⾏，后⾯的语句都将继续被执⾏，但是不会输出结果到正在被创建的输出数据集，⽽是会持续清空pdv中所有变量值(使⽤retain性质的语句除外). 4：sas中有implicit output和explicit output,在每⼀轮data循环后，sas会默认的将pdv中的数据写⼊数据集，这就是implicit output,还有⼀类是⽤户明确写的output语句，也就是explicit output，当明确规定后，隐式的output就不会再执⾏了。
5：output是将数据输⼊数据集，put是将数据输⼊⽂件或⽇志*需求：输出by组的最后⼀⾏观测值并将上⼀⾏的y值输出;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x;run;data res;set a;by x;retain rt; *如不⽤retain，下⾯的put能输出正确的值，但是运⾏到run后会⾃动清空，这样output的结果集中rt都会为缺失值;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;put rt=;run;proc print data=res noobs;*由⼀个输⼊数据⾏输出多条观测;data a;input id x1-x3;cards;101102030102405060;run;data b;set a;x = x1; output;x = x2; output;x = x3; output;output;run;data c1 c2;*根据条件选择输出; set sashelp.class; if _n_ le 7 then output c1; else output c2;run;*输出每个by组的最后⼀条观测和倒数第⼆条的y值;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x; run;data b;set a;by x;retain rt;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;run;/*读⼊第⼀条观测值时,rt被置为0,last.x为0不执⾏,rt=10,执⾏run,retain的rt保留在pdv中，因为output和run同时存在时run不会输出数据，只有output执⾏的时候rt才会被输出,当读⼊第⼆条观测的时候output也不执⾏，但是这时的rt是保留的第⼆条观测值的y，当读⼊第三条观测的时候output执⾏，顺便输出pdv中的rt，这时的rt是倒数第⼆条观测值的rt，还没有进⾏赋值*/remove语句If you specify no argument, the REMOVE statement deletes the current observation from all data sets that are named in the DATA statement.remove和delete和if⼦句都能起到获取部分数据集的效果，但是delete和if都perform only on physical但是remove既可以logical也可以physical,对于不同的引擎。
SAS学习系列03.导入数据Ⅰ
03. 导入数据ⅠSAS读取的数据的方法主要有以下几种：1. 直接输入；表格形式输入数据，可以定义变量、设置属性；程序编辑器data步中直接输入；2. 从原始数据文件中创建一个SAS数据集；data步可以读取任何形式的原始数据文件，也可以用导入向导（Import Wizard）、导入过程（IMPORT procedure）3. 将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集；如果安装SAS/ACCESS模块，可以用导入过程和导入向导将Excel、Lotus、dBase和Access文件导入SAS数据集4. 直接读取其他软件的数据集；SAS/ACCESS产品可以不用转换数据格式读取数据库管理系统，包括ORACLE,DB2,INGRES和SYBASE的数据；使用Excel engine、Access engine和SPSS engine来读取其数据（一）直接输入1.打开【工具】——【表编辑器】，在表编辑器窗口以表格形式输入数据，可以定义变量、设置属性。
（略）2.data步中直接输入（例如SAS介绍及基础篇中的例1）（二）用导入向导（Import Wizard）读取文件步骤：1.打开【文件】——【导入数据】，调出导入向导窗口；2.选择要导入的数据类型；3.指定要导入的文件位置，SAS默认第一行存放变量名，从第二行开始存放数据（Options可以改变这种默认选择）；4.选择数据集要存放的地址，并为数据集命名；5.（可选）创建一个proc import语句，可以执行它再次导入这个数据。
（三）从外部文件导入数据一、读取空格或分隔符分开的数据语法：data 数据集名;infile ‘文件路径+文件名’ <可选参数>;input变量1 变量2 …;注：infile语句告诉SAS外部数据的存放路径和文件名；示例：data students;infile'c:\MyRawData\Studens.dat' DLM = ',';input Name $ Age Height;注：这是创建临时数据集work.students，若要创建永久数据集，需要指定二级数据集名称。
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数据集的导入
SAS数据集的导⼊
数据集的导⼊
第⼀步：点选⽂件=>导⼊数据，
第⼀步：
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，然后点击next：
第⼆步：进⼊到“选择导⼊数据⽂件”窗⼝，选择⼀个要导⼊的⽂件：
第三步：进⼊到“选择table”窗⼝，可以选择下拉列表的“1”；
第四步：选择要导⼊的数据⽂件所在的逻辑库及⽂件名称，例如，这⾥选择work临时库和test⽂件名，
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，点击“⼯具”，选择“SAS资源管理器”，点击“WORK”，就可以看到我们导⼊的数据“test".
另⼀种⽅法，可以⾃⼰编写程序，导⼊数据：。
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SAS数据导出导入
经常导入和导出的数据格式包括：文本文件（txt格式）、纯数据文件（dat格式）、EXCEL文件（xls格式）、ACCESS文件（mdb格式）；程序如下：
一、导入导出文本文件（txt格式）、纯数据文件（dat格式）；其实都是导入导出DLM文件（*.*），需要指定分隔符号。
如下（以txt为例，dat同样）：
1.TAB分割，第一行为变量名
PROC IMPORT OUT= WORK.a
DATAFILE= "D:\cha\1.txt"
DBMS=TAB REPLACE;
GETNAMES=YES;
DATAROW=2;
RUN;
PROC EXPORT DATA= WORK.
OUTFILE= "D:\"
DBMS=TAB REPLACE;
RUN;
2.SPACE分割，第一行为变量名
PROC IMPORT OUT= YANG.WORD
DATAFILE= "D:\a\word.txt"
DBMS=DLM REPLACE;
DELIMITER='20'x;
GETNAMES=YES;
DATAROW=2;
RUN;
PROC EXPORT DATA= WORK.AA
OUTFILE= "C:\b.txt"
DBMS=DLM REPLACE;
DELIMITER='20'x;
RUN;
二、导入导出EXCEL文件（xls格式）程序如下：
PROC IMPORT OUT= WORK.ALLWORD
DATAFILE= "F:\cc.xls"
DBMS=EXCEL REPLACE;
SHEET="Sheet1$";
GETNAMES=YES;
RUN;
PROC EXPORT DATA= WORK.A
OUTFILE= "D:\export1.xls"
DBMS=EXCEL REPLACE;
SHEET="nameofsheet";
RUN;
三、导入导出ACCESS文件（mdb格式）程序如下：
PROC IMPORT OUT= WORK.aa
DATATABLE= "username"
DBMS=ACCESS REPLACE;
DATABASE="D:\all\userinfo.mdb";
RUN;
PROC EXPORT DATA= WORK.A
OUTTABLE= "export1"
DBMS=ACCESS REPLACE;
DATABASE="D:\example.mdb"; *must be an exsited database; RUN;。