3.2 SAS统计分析系统
常用的统计学软件及特点
常用的统计学软件及特点《常用的统计学软件及特点》概述：统计学软件在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。
随着大数据时代的到来，统计学软件的功能越来越强大。
本文将介绍一些常用的统计学软件以及它们的特点和优点。
1. SPSS（统计软件包 for 社会科学）：SPSS是一个广泛使用的统计软件，特点是功能强大且易于使用。
它提供了丰富的数据处理、数据转换、数据可视化和统计分析功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以通过SPSS进行各种统计分析，如描述统计、推断统计、回归分析和因子分析等。
此外，SPSS还支持数据导入和导出，与其他应用程序的集成也非常方便。
2. SAS（统计分析系统）：SAS是另一个广泛使用的统计软件，以其强大的统计分析能力和数据管理功能而闻名。
SAS提供了一系列的工具和过程，可以应对大规模数据集的处理和分析。
它支持多种数据格式，可以通过编程语言进行自定义分析，并且可以在不同平台上运行。
SAS还具有数据挖掘和数据可视化的功能，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。
3. R：R是一个开源的统计学软件，被广泛认可为数据分析和统计建模的首选工具之一。
R拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包，用户可以通过适当的包来满足自己特定的分析需求。
R提供了强大的统计函数和图形功能，可以进行各种数据处理、统计分析和可视化操作。
与其他商业软件不同，R是免费的，并且在学术界和研究领域得到了广泛的应用。
4. Python：虽然Python本身不是一款专门的统计学软件，但它的数据处理和统计分析功能得到了广泛的认可。
Python具有简洁且易于学习的语法，内置了许多处理数据和进行统计分析的库，如NumPy、SciPy和Pandas等。
由于Python在机器学习和人工智能领域的强大应用，它也成为了数据科学家和统计学家的常用工具之一。
总结：统计学软件在数据分析和统计建模中起着重要的作用。
SPSS和SAS是功能强大、受欢迎的商业软件，适用于各种统计分析任务。
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析1.单因素设计一元定量资料差异性分析1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。
1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计一元定量资料t检验成组设计定义：设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。
再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。
在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件：独立性、正态性和方差齐性。
1.4.成组设计一元定量资料Wilcoxon秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。
1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。
这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。
在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
SAS系统和数据分析SAS系统简介
第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。
目前已被许多国家和地区的机构所采用。
SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。
它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。
在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。
因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。
通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。
数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。
利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。
从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。
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的基本统计分析
SAS的基本统计分析SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中，我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析：描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析：推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。
4.多元分析：多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析：非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
SAS(统计分析软件)
SAS（统计分析软件）SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的私营软件公司之一，是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
中文名统计分析系统外文名statistical analysis system缩写SAS开发北卡罗来纳州立大学地区美国同类软件SPSS, RapidMiner, KNIME,SAP目录.1软件简介.2功能模块介绍.3SAS的特点.4市场规模软件简介1966年，美国农业部（USDA）收集到巨量的农业数据，急需一种计算机化统计程序来对其进行分析。
由美国国家卫生研究院（NIH）资助的八所大学联合会共同解决了这一问题。
最终，统计分析系统(statistical analysis system)，也就是SAS应运而生，既给了SAS 公司一个响亮的名字，亦成为了公司化运作的起点。
[1]位于北卡罗来纳州首府罗利市的北卡罗来纳州立大学（NCSU）成为该联盟的领导者，因为其更为强大的大型中央处理计算机计算能力而胜出。
NCSU教职员工Jim Goodnight 和Jim Barr成为项目负责人。
Barr创建了整个架构，Goodnight则负责实施和实现架构上的各种功能特性，并拓展了系统的性能。
当NIH于1972年停止供资时，社团联盟同意为该项目提供资金，使NCSU能够继续开发维护系统运作，从而支持其统计分析需求。
[1]功能模块介绍SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。
sas8.1它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。
SAS(统计分析系统)
● 查看运行过程及出错信息
激活LOG窗口( F6 ) 黑色文字：源程序及运行情况 蓝色文字：程序运行情况说明信息 红色文字：出错信息 绿色文字：警告信息
第一章 概述 15
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 调试SAS程序
调回、修改、再执行 调回已执行的SAS程序 ： 必须激活PGM窗口。 方式一：按功能键“F4” 方式二：执行菜单命令【Locals】→【Recall text】 方式三：在命令框输入RECALL命令并执行
第一章 概述
33
5. 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）。 X+1 3 LOG(Y) PART/ALL*100 1-EXP(N/(N-1)) AGE<100 STATE='NC'丨 STATE='SC' A=B=C
第一章 概述 34
2.5 数据步流程
第一章 概述
F5 F6 F7
8
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 退出
方式1：选择关闭按钮 方式2：执行菜单命令【File】→【Exit...】 方式3：在命令框执行BYE或ENDSAS命令
第一章 概述
9
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 编写SAS程序
根据题意编写程序，在PGM窗口输入程序。
第一章 概述
3
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
1.1.1 什么是SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统 由30多个专用模块组成，包括： 1、数据库部分(Base SAS) 2、分析核心(SAS/STAT等) 3、开发呈现工具(SAS/GRAPH等) 4、分布式处理支持(SAS/ACCESS等)
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后，你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。
在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。
在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
sas 中的proc summary的简易用法
sas 中的proc summary的简易用法在SAS（统计分析系统）中，proc summary是一个非常常用的过程，用于对数据进行汇总和统计分析。
它可以帮助用户快速、准确地计算数据的各种统计量，并生成相应的汇总报告。
本文将介绍proc summary的基本用法，包括如何使用它进行简单的数据汇总和统计分析。
一、简介1.1 proc summary概述proc summary是SAS中用于汇总和统计数据的过程。
它可以对数据进行求和、平均值、中位数、标准差等统计计算，还可以生成频数表、交叉表等汇总报告。
通过proc summary，用户可以快速了解数据的整体特征，发现数据的规律和异常值，为后续的分析和建模工作奠定基础。
1.2 proc summary的优势相比于手动编写数据统计分析的代码，proc summary有以下几个显著的优势：- 简洁高效：proc summary只需要一行或几行代码，就可以完成对数据的多种统计计算，极大地提高了统计分析的效率。
- 灵活多样：proc summary支持对多个变量进行统计计算，可以通过选项参数指定不同的统计方法和输出格式，满足用户不同的统计需求。
- 结果可读性好：proc summary生成的汇总报告结构清晰，包含多种统计量和描述性统计信息，便于用户直观地理解和解释数据。
二、基本用法2.1 proc summary语法proc summary的基本语法如下所示：```sasproc summary data=dataset;var variable1 variable2 ...;output out=summary_data mean=mean_value sum=sum_value; run;```其中，data=dataset指定输入的数据集名称；var variable1 variable2 ...指定需要进行统计计算的变量；outputout=summary_data mean=mean_value sum=sum_value指定输出的汇总数据集和需要计算的统计量。
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。
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法
使用SAS进行统计分析和数据建模的方法1. 引言介绍SAS（统计分析系统）, 这是一个广泛使用的统计软件，它提供了丰富的统计分析和数据建模功能。
2. 数据准备描述如何准备数据，包括数据清洗、数据预处理和数据转换等步骤。
3. 描述性统计分析使用SAS进行描述性统计分析，包括计算数据的均值、中位数、方差、标准差等基本统计指标，以及绘制频率分布图、直方图等。
4. 假设检验介绍如何使用SAS进行假设检验，包括t检验、方差分析、卡方检验等常用的统计检验方法。
讲解如何设置假设并根据样本数据判断是否拒绝假设。
5. 回归分析详细说明如何进行回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，介绍如何选择适当的回归模型，并解释模型的结果。
6. 非参数统计介绍如何使用非参数统计方法对数据进行分析，例如Wilcoxon秩和检验、Mann–Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
7. 因子分析详细讲解如何使用SAS进行因子分析，包括主成分分析和因子旋转等步骤，解释如何提取因子并解释因子的含义。
8. 聚类分析介绍如何使用SAS进行聚类分析，包括层次聚类和K均值聚类方法，讲解如何选择合适的聚类数目并解释聚类结果。
9. 时间序列分析详细描述如何使用SAS进行时间序列分析，包括平稳性检验、ARIMA模型拟合、预测和模型诊断等。
10. 数据挖掘与机器学习介绍如何使用数据挖掘和机器学习方法进行预测和分类，包括决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。
11. 模型评估和验证讲解如何评估和验证统计模型的性能，包括拟合优度检验、交叉验证和ROC曲线等。
12. 结论总结使用SAS进行统计分析和数据建模的主要方法和步骤，并强调使用合适的方法来解决实际问题的重要性。
以上是使用SAS进行统计分析和数据建模的一些方法和步骤，虽然每个章节只是简要介绍了相关内容，但在实际应用中，每个章节都有更加详细和深入的讨论和分析。
了解并掌握这些方法和步骤，可以使我们更好地利用SAS进行统计分析和数据建模，为决策提供有力的支持。
3.3 SAS统计分析系统
Page 25
3.3.4 SAS编程基础
⑤ 程序的保存
*.sas SAS程序文件。
*.log LOG视窗输出文件。 *.lis OUTPUT视窗输出文件。 *.dat 纯文本格式的数据文件。 *.htm; *html; *xml 网页格式文件
⑥ 程序的打开
点击“文件”、“打开程序” 组合键：Ctrl+O
INDEX按钮 提供全部可用功能的索引
GOBACK按钮 退回主菜单 HELP按钮 启动HELP视窗
Page 32
小结
1. SAS基础
SASV9.0有十几个子窗口，初始状态下是最常用的5个子 窗口：程序编辑窗口（Editor）、运行记录窗口（Log）、 输出窗口（Output）、结果窗口（Results）和浏览器窗 口（Explorer）。
第三章计算机在食品数据统计分析中的应用
第三节 SAS统计分析系统
由NordriDesign™提供
统计软件介绍
SPSS
Statistica
SAS系统
主要内容
主要内容：
3.3.1 初识SAS 3.3.2 使用SAS
3.3.3 SAS对数据文件的管理
② Log窗口
记录程序运行的情况。
用功能键F6或选择菜单项“查看”、“日志”
程序行 黑色，以系统给出的顺序行号1 2 3...开始。忠实的记录了执行过的每 一条语句。 提 示 蓝色，以NOTE开始。提供系统或程序运行的一些常规信息，大多数 时候我们可以视而不见。
警 告 绿色，以WARNING开始。一般在程序中含有系统可以自动更正的小 错误时出现，此时会提供错误序列号。
Jim Goodnight
John Sall
SAS系统(统计分析系统)培训课件
主成分分析
探索性主成分分析
通过PROC EIGEN进行探索性主成分 分析，减少数据集的维度并揭示变量 之间的关系。
因子分析
主成分回归
通过PROC REG进行主成分回归分析 ，利用主成分作为新的自变量进行回 归。
使用PROC Factor进行因子分析，提 取公因子并解释其意义。
时间序列分析
ARIMA模型
数据导入时常见问题与解决方案
数据格式错误
详细描述：在导入数据时，经常出现数据格式错误的问题，例如日期格式不正确 、数字格式不符合要求等。解决方案是检查数据源的格式，并使用适当的输入语 句或程序来转换数据格式。
数据导入时常见问题与解决方案
数据丢失
详细描述：数据丢失问题通常是由于数据源中的缺失值或无效值引起的。解决方案是使用适当的语句或程序来处理缺失值或 无效值，例如使用`INPUT`语句中的`NULL`选项或使用`IF`语句进行条件处理。
2023-2026
ONE
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SAS系统(统计分析系 统)培训课件
REPORTING
CATALOGUE
目 录
• SAS系统概述 • SAS系统的基本操作 • SAS系统的进阶应用 • SAS系统的编程技巧 • SAS系统的常见问题与解决方案 • SAS系统的案例分析
PART 01
SAS系统概述
要点二
详细描述
基于历史销售数据和市场趋势，利用SAS系统的预测分析 功能，对未来销售情况进行预测，为企业制定合理的生产 和销售计划提供依据。
2023-2026
END
THANKS
感谢观看
KEEP VIEW
REPORTING
高度的用户认可
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）。
statistical analysis system
统计分析系统统计分析系统（Statistical Analysis System，简称SAS）是一个统计分析软件，提供了广泛的数据处理、数据分析和数据可视化功能。
本文将全面、详细、完整地探讨SAS的功能和应用，包括其基本概念、数据处理与转换、统计分析和数据可视化等方面。
一、SAS的基本概念SAS是一款强大的软件工具，它主要用于数据的分析和统计。
SAS具有以下几个基本概念：1.1 数据集在SAS中，数据的基本单位是数据集。
数据集是由数据行和数据列组成的二维表格。
每一行表示一个观测值，每一列表示一个变量。
SAS中的数据集可以由数据输入、导入外部数据、合并等方式得到。
1.2 数据步和过程步SAS程序由数据步（data steps）和过程步（proc steps）组成。
数据步用于数据的处理和转换，包括数据的导入、清洗、合并等操作；过程步用于数据的分析和统计，包括描述统计、回归分析、因子分析等。
1.3 语句和语法SAS程序由一系列语句组成，每个语句以分号结尾。
SAS程序的语法严格，需要按照规定的格式书写，可以使用不同的选项和参数来实现不同的功能。
二、SAS的数据处理与转换SAS提供了丰富的数据处理和转换功能，能够帮助用户对原始数据进行清洗、合并和整理，以便后续的分析和建模。
2.1 数据导入和输出SAS可以导入各种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件、数据库表等。
同时，SAS也支持将数据导出到不同的格式，以便与其他软件进行交互。
2.2 数据清洗与处理SAS提供了多种数据清洗和处理的函数和过程，用于处理数据中的缺失值、异常值、重复值等情况。
可以进行数据筛选、排序、去重等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据合并与变换SAS可以将多个数据集合并成一个，也可以将一个数据集按照某些变量进行拆分。
此外，SAS还提供了强大的数据变换功能，如变量衍生、数据透视等，用于生成新的变量和指标。
三、SAS的统计分析SAS是一款强大的统计分析工具，提供了多种常用的统计分析方法，包括描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等。
统计软件SAS简介及程序范例课件
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t检验
• 样本平均数与总体平均数的差异显著性检验 • 配对试验资料的t检验 • 非配对试验资料的t检验
8
样本平均数与总体平均数的差异显著性检验( 例4.3)
data testt1; input x@@; differ=x-27.5; cards; 32.5 28.6 28.4 24.7 29.1 27.2 29.8 33.3 29.7 ; proc means n mean stderr t prt; run;
统计软件SAS简介及程序范例
1. SAS简介 2. 《试验统计方法》教材例题的SAS程
序及运行结果
1
1. SAS简介
SAS (Statistical Analysis System，统计分析系统) 是当今国际上著名的数据分析软件系统,其基本部 分是SAS/BASE软件。20世纪60年代末期，由美国 北卡罗纳州州立大学 ( North Carolina State University)的A. J. Barr和J. H. Goodnight两位教授 开始开发， 1975 年创建了美国 SAS 研 Institute Inc.) 。 之后，推出的 SAS 系统，始终以领 先的技术和可靠的支持著称于世，通过不断发展 和完善，目前已成为大型集成应用软件系统。
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两因素交叉分组试验单独观测值资料 的方差分析（教材【例5.5】）
data anova3;
input field method x@@;
cards;
1 1 71 1 2 73 1 3 77 2 1 90 2 2 90 2 3 92
3 1 59 3 2 70 3 3 80 4 1 75 4 2 80 4 3 82
学会使用SAS进行数据分析与统计
学会使用SAS进行数据分析与统计第一章：SAS简介与安装1.1 SAS的定义与发展历程1.2 SAS的应用领域与优势1.3 SAS的安装与配置步骤第二章：SAS基本语法与数据处理2.1 SAS数据集的创建与导入2.2 数据集的基本操作（查询、排序、合并等）2.3 数据集的转换与处理（缺失值处理、变量转换等）第三章：SAS统计分析3.1 描述性统计分析（中心趋势与离散程度测量）3.2 统计图表（直方图、散点图、箱线图等）3.3 参数检验方法（t检验、方差分析等）3.4 非参数检验方法（秩和检验、卡方检验等）3.5 回归分析（线性回归、逻辑回归等）第四章：SAS数据挖掘与建模4.1 数据挖掘的概念与方法论4.2 数据挖掘过程与流程4.3 数据探索与预处理4.4 分类与预测模型的建立4.5 模型评估与应用第五章：SAS与大数据分析5.1 大数据与SAS的关系与发展趋势5.2 大数据的存储与处理5.3 大数据分析的典型方法与应用5.4 SAS在大数据分析中的优势与应用案例第六章：SAS与业务决策支持6.1 SAS在决策支持系统中的作用6.2 基于SAS的数据驱动决策方法6.3 风险管理与预警系统的建立6.4 模拟与优化决策的实现6.5 基于SAS的智能决策系统案例分析第七章：SAS的应用案例分析7.1 金融行业中的风险控制与信用评估7.2 医疗保险领域中的疾病预测与费用预测7.3 零售行业中的用户行为分析与精准营销7.4 制造业中的质量控制与生产优化7.5 市场调研与品牌分析中的应用案例第八章：SAS的发展与前景展望8.1 SAS在数据科学领域的地位与作用8.2 SAS的发展趋势与技术创新8.3 SAS对于人才发展的需求8.4 对于SAS未来的个人职业规划建议总结：本文分析了SAS的基础语法与数据处理、统计分析、数据挖掘与建模、大数据分析、业务决策支持以及应用案例等多个方面。
SAS作为一种功能强大的数据分析与统计工具，在各行各业的实际应用中发挥着重要的作用。
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3.2.1 初识SAS
2 SAS的版本介绍
SAS(V1)
20世纪60年代 Jim Goodnight, John Sall 。
1976年
SAS公司成立。
SAS(V6.02)
1987年
推出PC版本的
SAS(V6.12) SAS(V9. 2)
1997年 2009年
推出适用于Windows的
第三章计算机在食品数据统计分析中的应用
第二节 SAS统计分析系统
由NordriDesign™提供
统计软件介绍
SPSS
Statistica SAS系统
STATA
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EViews
主要内容
主要内容：
3.2.1 初识SAS 3.2.2 使用SAS 3.2.3 SAS对数据文件的管理 3.2.4 SAS编程基础 3.2.5 SAS/ASSIST视窗简介
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3.2.4 SAS编程基础
② 书写规则
SAS语句以一个关键词开始，以“；”结束；每一数据步 都是以DATA语句开始，每一过程步则是以PROC语句开 始。由DATA、INPUT、CARDS语句组成。输入字母可 以是大小写或混用，语句中每个词及数字间用空格分隔， 每个语句用“；”结束。每行可输入多个语句。CARDS 语句后的数据项要另起一行，数据输入后以空格句加“；” 结束。
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3.2.5 SAS/ASSIST视窗简介
1 ASSIST视窗的启动
启动：单击“解决方案”、“ASSIST(T)”。 说明： Primary Menu：主菜单 TUTORIAL：教学程序 DATA MGMT ：数据库管理 GRAPHICS ：绘图 DATA ANALYSIS ：统计分析 INDEX ：全部可用命令的索引 EXIT ：退出
Jim Goodnight
John Sall
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3.2.2 使用SAS
1 SAS的启动
① 点击“开始”、“程序”、“The SAS System for Windows”
② 如果桌面有快捷方式图标， 双击SAS.EXE图标
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3.2.2 使用SAS
2 SAS界面
菜单栏 命令框
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DATA<数据集名>; INPUT<变量名1>[$]<变量名2>[$]…<变量名k>[$]; CARDS;
d11 d12 ...d1k d21 d22 ...d2k ...... ; RUN; 说明： ① DATA语句指定要建立的SAS数据名，通常包括逻辑库名，缺省则建立临时库。 ② INPUT语句中，必须给出有效的变量名和变量类型。 ③ DATA、INPUT和CARDS三个关键词缺一不可，CARDS后面的数据行，应与INPUT 后面的变量名一一对应。 ④ INPUT语句的末尾增加行停留符“@@”，以便接着读入后续的数据。
3.2.4 SAS编程基础
3 过程步简介
SAS过程步的一般形式
PROC <过程名> [DATA=<输入数据集名>] [<选项>]; <过程语句>/<选项>； <过程语句>/<选项>；
RUN;
说明：
PROC语句的选项是可选的，用来规定过程运行的一些设置，如果有多个选 项，则用空格分开。DATA=也是可选的，默认情况下使用最近生成的数据集。 过程步语句一般以某一个关键字开头，如VAR、BY、TABLES、WEIGHT 等。如果有选择项，通常写在斜杠后
④ 程序的提交
方法如下： ① 单击热键F8 ② 选择“运行”、“提交” ③ 单击工具栏上的“提交”
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3.2.4 SAS编程基础
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3.2.4 SAS编程基础
⑤ 程序的保存
*.sas SAS程序文件。 *.log LOG视窗输出文件。 *.lis OUTPUT视窗输出文件。 *.dat 纯文本格式的数据文件。 *.htm; *html; *xml 网页格式文件
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3.2.2 使用SAS
① Editor窗口
增强型编辑器，可以用不同颜色显示程序的不同部分，并 对SAS命令的语法进行检查。 用功能键F5或选择菜单项“查看”、“增强型编辑器” 可以同时打开多个编辑窗口
RECALL | F4：将运行过的程序调回到 PGM窗口
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3.2.2 使用SAS
② Log窗口
记录程序运行的情况。 用功能键F6或选择菜单项“查看”、“日志”
程序行 黑色，以系统给出的顺序行号1 2 3...开始。忠实的记录了执行过的每 一条语句。 提 示 蓝色，以NOTE开始。提供系统或程序运行的一些常规信息，大多数 时候我们可以视而不见。 警 告 绿色，以WARNING开始。一般在程序中含有系统可以自动更正的小 错误时出现，此时会提供错误序列号。 错 误 红色，以ERROR开始。
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3.2.5 SAS/ASSIST视窗简介
2 ASSIST视窗的使用
ELEMENTARY按钮 提供基本的统计分析，如描述、相关、频数表 REGRESSION 按钮 提供线性回归、Logstic回归和时间序列回归统计 ANOVA 按钮 提供方差分析、非参数检验和t检验 MULTIVARIATE按钮 提供主成分分析等多元分析方法 QUALITY CNTL按钮 进入质量控制模块 TIME SERIES按钮 提供时间序列分析功能 DATA MGMT按钮 与主菜单的该按钮相同，进入数据库管理模块 INDEX按钮 提供全部可用功能的索引 GOBACK按钮 退回主菜单 HELP按钮 启动HELP视窗
选择菜单项“查看”、“SAS资源管理器”
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3.2.2 使用SAS
5 状态栏
显示当前的工作状态，提示相关操作。 SAS界面的状态栏中显示当前工作目录，双击此处可以更改
当前工作目录。
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3.2.2 使用SAS
6 SAS退出的五种方法
① 单击“文件”、“退出”。 ② 单击关闭按钮 ③ 单击标题栏图标，选择“关闭” ④ 组合键Alt+F4 ⑤ 命令框键入BYE，然后回车
工具栏 编辑窗口
3.2.2 使用SAS
1. 菜单栏
SAS菜单栏是动态的，其内容随不同窗口而不同。
小黑三角，表示该菜单项有次级菜单 灰色，表示该命令现在不可用 三点，表示有对话框选项
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3.2.2 使用SAS
2. 命令框
与DOS状态下的命令行相对应。主要用于与SAS较早版 本的兼容，可以再这里键入SAS的显示管理命令。
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3.2.1 初识SAS
1 简介
SAS(Statistical Analysis System) 是由美国北卡罗来纳州的SAS institute 公司开发的一种统计软件，它被广泛应 用在商业、科研领域。
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3.2.1 初识SAS
Company History
SAS ("sass") once stood for "statistical analysis system" and was created in the early 1970s by Jim Goodnight, John Sall and other NC State University colleagues to analyze agricultural-research data. When demand mushroomed, SAS Institute was founded in 1976 to develop and sell the software. After evolving into the world's leading provider of software and services for business analytics, the company dropped "Institute" from its name and bcame SAS (which is no longer an acronym).
建立新的逻辑库
在SAS资源管理器中，单击工具按钮“新建逻辑库”或右键菜单中选 择“新建”。
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3.2.3 SAS对数据文件的管理
2. SAS的名字
对所有SAS的名字有以下命名规则：
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; ④ SAS逻辑库名最多用8个字符；数据集和变量的名字最多用
⑥ 程序的打开
点击“文件”、“打开程序” 组合键：Ctrl+O
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3.2.4 SAS编程基础
2 数据步简介
建立SAS数据集 利用数据步建立SAS数据集，有两种方式可以输入数据： 一是将数据排列在变量名之后； 二是指定一个外部数据文件供读取。
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3.2.4 SAS编程基础
第一种方式的一般语法：
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3.2.2 使用SAS
4. 子窗口
SASV9.0有十几个子窗口，初始状态下是最常用的5个子 窗口：程序编辑窗口（Editor）、运行记录窗口（Log）、 输出窗口（Output）、结果窗口（Results）和浏览器窗 口（Explorer）。
通过点击工作区下方的标签可以切换窗口 可以通过清除命令清除窗口中的信息
32个字符。
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3.2.4 SAS编程基础
1 SAS程序概述
SAS语言，也称为SCL语言(SAS Component Language) 能执行完整功能的SAS语句组成的序列称为SAS程序。