第3章 SAS统计的数据预处理
手把手教你使用SAS进行数据分析
手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。
本篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。
第一章：SAS基础本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。
首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。
安装完成后，可以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。
此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保存和导入数据集。
第二章：数据处理与清洗数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。
首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。
然后，会讲解如何进行数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。
最后，会介绍如何处理缺失值，包括插补和删除处理。
第三章：数据探索和可视化数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如何使用SAS进行数据探索和可视化。
首先，会介绍如何计算和描述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。
然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。
第四章：统计分析统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。
首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。
然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。
第五章：预测建模预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。
首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。
然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。
SAS统计应用基础(第三讲)共4讲
3.1 SAS数据集的基本格式
3.1.1 数据集的基本结构
一个SAS数据集就是一个数据文件，用来存放相应的变量 设置和具体变量值，是一个标准的关系型数据库中的二维 表格。 ①表格中的每一行就是一条记录，也称为观测 (observation)
②表格中每一列代表一个变量(variable)<数据库术语中
3.1.2 数据集的描述部分
1.数据集名称
在遵循相应操作系统的文件名规则的前提下，有如下规定： ①必须由英文字母或下划线开始 ②名称中可包含数字、字母和下划线 ③长度可以是1－32个字符 长度可以是1－8个字符 对各类不同对象的命名均适用。 如：逻辑库名、数据集名、数组 名、宏名等
SAS 7.0版以后 SAS 6.12版以前
日期型
例如，日期型数值存储的都是从1960年1月1日到该日期的天数。
数值型变量：SAS默认长度8位。8位的浮点存储方式对 变 量 长 度
大多数应用已经足够。
字符型变量：SAS默认长度8位。不够用，可以对量
的设定加以更改，最大长度可达32K。
3.1.3 数据集的数据部分
没有太多特殊的地方。需要强调的是对缺失值的处理
1、数据的格式化读入
FORMAT variables <format> <DEFAULT-default>; Variables 为希望指定输出格式的变量名称，随后的format用于指定具体的输 出格式。最后面的default选项则用于指定为给定格式的变量的默认输出格式。 Data temp; Format x 6.3 y 5.1; Input x y; Cards; 11 22.22 ; Proc print; Run;
SAS统计与数据分析实用技巧
SAS统计与数据分析实用技巧Chapter 1: 引言数据分析在当今信息时代扮演着重要角色，而SAS统计工具是业界广泛使用的数据分析软件。
本文将介绍一些SAS统计与数据分析的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。
Chapter 2: 数据管理与准备在开始数据分析前，合理、有效地管理和准备数据至关重要。
这一章节将重点介绍SAS中的数据导入、数据清洗和变量管理等技巧。
例如，我们可以使用PROC IMPORT命令将不同格式的数据导入SAS环境，再运用数据清洗技巧（如缺失值处理、异常值检测等）提高数据质量。
Chapter 3: 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，也是数据探索的第一步。
我们将介绍如何使用SAS进行常见的描述性统计分析，包括求均值、标准差、中位数等。
同时，还能通过PROC UNIVARIATE命令生成直方图、箱线图等图表，以直观展示数据的分布特征。
Chapter 4: 数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的环节，它能帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。
我们将介绍如何使用SAS中的PROC SGPLOT命令绘制各种图表，包括散点图、折线图、柱状图等。
此外，还会介绍一些高级的可视化技巧，如在图表中添加标签、调整颜色和样式等，使图表更具吸引力。
Chapter 5: 统计推断统计推断是数据分析中从样本数据推断总体特征的过程。
我们将介绍如何使用SAS进行常见的统计推断分析，包括参数估计、假设检验和置信区间计算等。
通过PROC MEANS和PROC TTEST等命令，我们可以得到样本统计量和对总体特征的推断。
Chapter 6: 回归分析回归分析是一种用于探究变量间关系的强大工具，常用于预测和因果分析。
在这一章节，我们将介绍如何使用SAS进行单变量和多变量线性回归分析，包括模型建立、系数估计和模型诊断等。
通过PROC REG命令，我们可以快速得到回归分析的结果和诊断图表。
使用SAS进行数据处理和分析
使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。
SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。
本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。
第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。
在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。
通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。
第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。
在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。
通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。
第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。
通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。
第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。
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。
使用SAS进行数据分析入门指南
使用SAS进行数据分析入门指南第一章：引言1.1 数据分析的意义和应用1.2 SAS的概述和特点第二章：SAS环境的基本操作2.1 SAS软件的安装和配置2.2 SAS环境的主要组成部分2.3 SAS Studio的界面介绍2.4 数据集的创建和导入第三章：数据准备和清洗3.1 数据质量的重要性3.2 数据预处理的主要任务3.3 缺失值的处理方法3.4 异常值的检测和处理第四章：数据探索与描述统计4.1 数据的基本统计性描述4.2 单变量分析4.3 双变量分析4.4 多变量分析第五章：数据可视化5.1 数据可视化的重要性5.2 SAS中的数据可视化工具5.3 绘制直方图和散点图5.4 绘制柱状图和饼图第六章：假设检验与参数估计6.1 假设检验的基本概念6.2 单样本假设检验6.3 两样本假设检验6.4 参数估计与置信区间第七章：线性回归分析7.1 线性回归分析的基本原理7.2 模型拟合与评估7.3 多重共线性的检验与处理7.4 解释变量选择的方法第八章：分类与预测分析8.1 逻辑回归分析8.2 决策树模型8.3 随机森林模型8.4 支持向量机模型第九章：时间序列分析9.1 时间序列的基本特点9.2 季节性分析与拟合9.3 平稳性检验与差分处理9.4 ARIMA模型的拟合与预测第十章：群组分析与聚类分析10.1 K均值聚类算法10.2 层次聚类算法10.3 组合聚类算法10.4 聚类结果的评估与解释第十一章：关联规则与推荐系统11.1 关联规则的基本概念11.2 Apriori算法与频繁项集挖掘11.3 推荐系统的基本原理11.4 协同过滤算法与推荐效果评估第十二章：文本挖掘与情感分析12.1 文本挖掘的基本任务12.2 词频统计与关键词提取12.3 文本分类与情感分析12.4 主题模型与文本聚类第十三章：模型评估与选择13.1 模型评估的指标13.2 训练集与测试集的划分13.3 交叉验证的方法13.4 超参数调优与模型选择结语：本指南通过13个章节全面介绍了使用SAS进行数据分析的基本方法和技巧。
第三章SAS数据集的基本操作
–功能：
建立指定的库标记与其物理位置的连接。
– 说明：
• 库标记必须指定，见库标记的命名规则 ； • 数据源即文件夹的物理位置，一般从根目录开始指定其路径， 并用一对引号（ 或 ）引起来； • 库引擎根据创建库中数据集时的SAS版本号可选V6或V8，缺 省值是当前SAS系统所用的引擎。 例： libname dst ‘d:\dst’; run;
• INPUT语句：描述如何读取每一条观测，包括：
– 读取源文件中的数据行， – 变量的命名， – 变量的读取模式；
许振宇 山东大学数学学院 2006
• 源文件：是扩展名为.dat或.csv的文本文件，其中：
– 数据行称为记录，对应于数据集中的观测， – 一个数据行中的若干列组成一个具有特定含义的数据，称 为字段，对应于数据集中的变量 ；
– 3. 过程步的一般形式 ：
PROC 过程名 [过程选项]; 过程语句序列; RUN;
– 4. 程序步的结束：
• 遇到RUN语句或后面一个程序步开始时。 • 表示前面的语句可以提交运行了。
许振宇 山东大学数学学院 2006
§2 有关库和逻辑文件的程序语句
• 1. 标记一个数据库
–一般形式：
LIBNAME 库标记 [库引擎] 库的实际物理地址 [选项];
许振宇 山东大学数学学院 2006
结果如下：
许振宇 山东大学数学学院 2006
§3 生成SAS数据集
• 1. 数据步（Data Step）简介
– 1.1 主要功能：
• 创建SAS数据集。 • 说明：数据必须以 SAS数据集的格式保存才能被许多SAS过程径：
• 直接在SAS系统中输入数据；import外部导入； • 用数据步（Data Step）将外部数据文件转换为SAS数据集； • 用SAS/ACESS模块访问其它数据库管理系统。
掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法
掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法第一章：SAS软件简介SAS（Statistical Analysis System）软件是一款功能强大的统计分析和数据挖掘工具。
它提供了丰富的功能模块和强大的数据处理能力，广泛应用于各个行业中的数据分析领域。
本章将介绍SAS软件的基本特点、应用领域以及安装和配置方法。
第二章：数据导入和预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，首先需要将原始数据导入SAS软件，并进行一系列的预处理操作。
本章将介绍如何使用SAS软件导入各种数据文件（如CSV、Excel、数据库等），并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理工作。
第三章：基本统计分析SAS软件提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
本章将介绍如何使用SAS软件进行基本的统计分析，包括计算各种统计指标、进行假设检验、分析方差源等。
第四章：数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策的过程。
SAS软件提供了多种数据挖掘算法和工具，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
本章将介绍如何使用SAS软件进行数据挖掘，包括选择合适的算法、调整参数、评估模型效果等。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法，SAS软件还提供了一些高级的统计分析工具，如因子分析、主成分分析、判别分析等。
这些方法可以帮助用户更好地理解数据和变量之间的关系，挖掘潜在的因素和结构。
本章将介绍如何使用SAS软件进行高级的统计分析，并提供一些案例来说明其应用。
第六章：可视化展示数据可视化是将数据以直观的图表形式展现，有助于用户更好地理解数据之间的关系和趋势。
SAS软件提供了丰富的可视化工具和图形语法，可以方便快捷地生成各种图表。
本章将介绍如何使用SAS软件进行数据可视化，并提供一些实例来说明不同图表的应用场景。
第七章：自动化和批处理对于大规模的数据分析和处理任务，手动操作无疑是非常耗时和繁琐的。
第三讲SAS的基本统计分析
一些单变量检验问题
一些单变量检验问题
结果有三个部分：两个总体的WEGIHT简单统计量，两样本均值的检验，以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等，所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等，则可使用精确的两样本t检验，看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等，则只能使用近似的两样本t检验，看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著，所以可以认为方差相等，所以我们看Equal行，p值为0.0001在0.05水平下是显著的，所以应认为男、女生的WEGIHT分数有显著差异，女生体重要低。
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。
学习使用SAS进行数据处理与分析
学习使用SAS进行数据处理与分析第一章：介绍SAS及其应用领域SAS（Statistical Analysis System）是由SAS Institute开发的一种统计分析软件。
它是一个功能强大的工具，用于数据处理、数据分析和预测建模等任务。
SAS广泛应用于各个领域，如金融、医疗、市场研究等，可以帮助用户从数据中挖掘有价值的信息。
第二章：SAS环境及基本操作在开始使用SAS之前，我们首先需要了解SAS的运行环境和基本操作。
SAS提供了多种版本，包括SAS Base和SAS Enterprise。
在Windows操作系统上，我们可以通过SAS界面进行操作，也可以通过编写SAS程序进行批量处理。
在本章中，我们将介绍SAS的安装和配置，以及SAS界面和常用的命令。
第三章：数据导入与导出数据导入是数据处理的第一步，也是最重要的一步。
SAS支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、Access等。
我们可以使用SAS提供的导入工具，也可以通过编写SAS程序进行导入。
此外，SAS还支持将处理结果导出为各种数据格式，方便与其他软件进行交互。
第四章：数据清洗与转换在实际应用中，原始数据往往存在一些问题，如缺失值、异常值、重复值等。
数据清洗是为了使数据符合分析的要求，需要进行缺失值填充、异常值处理、数据规范化等操作。
SAS提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行数据清洗和转换。
第五章：数据探索与可视化数据探索是数据分析的关键步骤之一。
通过统计指标、频率分布、散点图等方式，我们可以了解数据的分布情况、变量之间的关系等。
SAS提供了多种统计分析和可视化功能，如描述统计、相关分析、箱线图、直方图等，可以帮助用户深入了解数据。
第六章：数据建模在数据分析的过程中，我们往往需要基于数据构建一个模型，用于预测或分类。
SAS提供了多种建模技术，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的建模方法和建模步骤，并通过实例演示如何进行模型构建和验证。
如何操作SAS数据分析软件
如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。
本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。
第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。
SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。
SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。
用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。
SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。
用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。
第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。
SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。
第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。
SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。
用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。
第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。
第3章 SAS统计的数据预处理
19:03
32
SAS数据库与SAS数据集
① 数据集变量的命名 与SAS程序变量一致， 1）变量名最多8个字符长； 2）一般由字母、数字、下划线组成，第一个字符必须 是字母或者下划线，不能有空格； 3）特殊字符(如$，@，#)也不允许在SAS名中使用。
合法变量名如： A A1 abc name age total … SAS系统保留的特殊变量名，以下划线开始和结尾。如： _N_和_ERROR_等。
15
SAS数据库与SAS数据集
将数据依次填入右侧表中，并将表头变量A、B、C修改 成目标值（ID、literature和math）。
新 建 数 据 集 窗 口
19:03
16
SAS数据库与SAS数据集
将数据数据集保存为永久数据集fenxijia.score，完成数 据集的新建。
新 建 数 据 集 保 存 窗 口
19:03
3
新建数据库对话框
19:03
4
SAS数据库与SAS数据集
通过编程方式新建数据库 语法： libname 库名 <‘路径’>; 例如：在F:\mydocument下建立一个数
据库test。 编程：libname test „F:\mydocument‟; 结果：
19:03
5
SAS数据库与SAS数据集
定义。
19:03
45
SAS数据的预处理
设定变量值的标签 对于定性变量或浮动变量等，在SAS数据集中通常对其
变量值进行标签设置。
例如：对某家电售后服务的客户满意度调查结果为
客户 满意度
客户1
客户2
非常满意 满意
客户3 不满意
客户4
SAS软件应用指南
SAS软件应用指南第一章：SAS软件简介SAS软件是一种广泛应用于数据分析和统计建模的强大工具。
本章将介绍SAS软件的概念、历史和主要特点，为读者提供了解SAS软件的基础知识。
第二章：SAS数据处理2.1 数据导入与导出介绍如何使用SAS软件导入不同格式的数据文件，并将处理后的结果导出保存为其他格式。
2.2 数据清洗与整理详细介绍SAS软件在数据清洗和整理过程中的常用函数和技巧，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
2.3 数据合并与拆分介绍SAS软件中的数据合并与拆分操作，包括对多个数据集进行合并、压缩和拆分，以满足不同的分析需求。
第三章：SAS统计分析3.1 描述统计分析介绍如何使用SAS软件进行描述性统计分析，包括计算均值、方差、频数和百分位数等。
3.2 假设检验与推断统计分析详细介绍SAS软件中的假设检验和推断统计分析操作，包括t检验、方差分析和回归分析等常用方法。
3.3 非参数统计分析介绍SAS软件中的非参数统计分析方法，包括Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
第四章：SAS数据可视化4.1 统计图形详细介绍SAS软件中常用的统计图形绘制方法，包括直方图、散点图、箱线图和饼图等。
4.2 报表生成介绍SAS软件中的报表生成技术，包括利用PROC REPORT和PROC TABULATE生成表格和综合报表。
4.3 数据可视化技巧提供一些在SAS软件中进行数据可视化时的技巧和注意事项，包括颜色选择、坐标轴调整和标签添加等。
第五章：SAS编程与自动化5.1 SAS语言基础介绍SAS软件中的基本编程语言，包括数据步和过程步的基础知识，帮助读者理解和编写SAS程序。
5.2 宏编程与自动化详细介绍SAS软件中的宏编程技术，包括宏变量、宏程序和宏语言的应用，以实现SAS程序的自动化处理。
5.3 批处理与调度介绍如何使用SAS软件进行批处理和调度操作，以提高工作效率和自动化数据处理流程。
SAS软件及统计应用教程3
μ1 -
t=
X Y ( 1 2 ) S w 1 n1 + 1 n 2
~ t ( n1 + n 2 2 )
X Y ± tα 2 ( n1 + n 2 2 ) S w 1 n 1 + 1 n 2
Sw = ( n1 1) S + ( n2 1) S n1 + n2 2
n
2
n n ∑(X i X )2 ∑(X i X )2 i =1 , i =1 2 2 χ α 2 (n 1) χ 1α 2 ( n 1)
SAS软件与统计应用教程 SAS软件与统计应用教程
STAT
正态总体参数的各种置信区间见表3-1。 正态总体参数的各种置信区间见表 。
被估参数
STAT
4. 总体比例与比例差的置信区间
实际应用中经常需要对总体比例进行估计， 实际应用中经常需要对总体比例进行估计，如产品的 合格率、大学生的就业率和手机的普及率等。 合格率、大学生的就业率和手机的普及率等。记π和P分 和 分 别表示总体比例和样本比例， 则当样本容量n很大时 别表示总体比例和样本比例 ， 则当样本容量 很大时 一般当nP和 均大于5时 （一般当 和n(1 – P)均大于 时，就可以认为样本容量 均大于 足够大） 样本比例P的抽样分布可用正态分布近似 的抽样分布可用正态分布近似。 足够大）， 样本比例 的抽样分布可用正态分布近似 。 总体比例与比例差的置信区间如表3-2所示 所示。 总体比例与比例差的置信区间如表 所示。
SAS软件与统计应用教程 SAS软件与统计应用教程
STAT
第三章 区间估计与假设检验
3.1 区间估计与假设检验的基本概念 3.2 总体均值的区间估计与假设检验的 总体均值的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.3 总体比例的区间估计与假设检验的 总体比例的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.4 总体方差的区间估计与假设检验的 总体方差的区间估计与假设检验的SAS实现 实现 3.5 分布检验
使用SAS进行数据挖掘与统计分析技巧
使用SAS进行数据挖掘与统计分析技巧第一章：介绍SAS软件及其应用领域SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于数据挖掘、数据处理和统计分析等领域。
本章将介绍SAS软件的概述、应用领域以及一些常用的SAS功能。
第二章：SAS基本操作及数据准备在使用SAS进行数据挖掘和统计分析之前，首先需要了解SAS 的基本操作和数据准备工作。
本章将介绍如何运行SAS软件、创建和管理数据集、导入和导出数据、数据清洗和缺失值处理等相关技巧。
第三章：数据预处理与变量选择数据预处理是进行数据挖掘和统计分析的重要步骤。
本章将介绍如何进行数据缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准化等预处理技术。
同时，还将探讨如何进行变量选择，以提高模型的准确性和可解释性。
第四章：常用的数据挖掘技术SAS提供了丰富的数据挖掘技术，能够帮助分析人员从大量数据中挖掘出有价值的信息。
本章将介绍常用的数据挖掘技术，包括分类和回归分析、聚类分析、关联规则挖掘以及文本挖掘等，并结合实例演示如何使用SAS实现这些技术。
第五章：统计分析方法及应用统计分析是了解数据分布、发现规律和得出结论的重要手段。
本章将介绍常用的统计分析方法，包括假设检验、方差分析、卡方检验和回归分析等，并结合实例演示如何使用SAS进行统计分析，并解读分析结果。
第六章：SAS与其他数据挖掘工具的整合除了SAS软件本身提供的功能外，还可以将SAS与其他数据挖掘工具进行整合，以扩展分析的能力和应用范围。
本章将介绍如何使用SAS进行数据交互和整合，包括使用SAS与R、Python 和Excel等工具进行数据交互和集成分析。
第七章：高级技术与应用实例在掌握了SAS的基本操作和常用技巧后，我们可以进一步学习一些高级技术和实际应用案例，以解决更复杂的问题。
本章将介绍SAS的高级数据处理技术，如宏语言编程、SQL查询和图形分析等，并结合实例演示其应用。
使用SAS进行数据分析的步骤
使用SAS进行数据分析的步骤第一章：引言数据分析是现代商业和科学领域中不可或缺的一部分。
它可以帮助我们从数据中获取有价值的信息和见解，用以支持决策制定和问题解决。
而SAS（Statistical Analysis System）作为一种流行的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍使用SAS进行数据分析的步骤，并以实例来说明每个步骤的具体操作。
第二章：数据准备一个成功的数据分析过程必须以正确的数据准备开始。
首先，收集所需数据，并确保数据的完整性和准确性。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
接下来，对数据进行变量选择和变换，以便更好地适应后续的分析需求。
第三章：探索性数据分析在进行正式的统计分析之前，我们需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本特征和潜在关系。
这包括计算和绘制描述性统计指标，如均值、中位数、方差等，以及创建图表和图形，如直方图、散点图、箱线图等。
通过这些分析，我们可以对数据的分布、相关性和异常情况有一个初步的了解。
第四章：假设检验当我们想要通过数据来验证一个假设时，可以使用假设检验进行统计分析。
首先，我们需要明确研究的问题和假设，并选择适当的假设检验方法。
然后，我们将数据导入SAS，并根据所选的假设检验方法进行相应的计算和分析。
最后，根据分析结果来判断是否拒绝或接受原假设。
第五章：建立模型在一些情况下，我们希望通过建立数学模型来解释和预测数据。
在SAS中，我们可以使用线性回归、逻辑回归、时间序列分析等方法来建立模型。
首先，我们需要选择适当的变量和模型类型。
然后，我们可以使用SAS的建模工具来进行变量筛选、模型拟合和验证。
最后，我们可以评估模型拟合的好坏，并通过模型预测来进行决策支持。
第六章：结果解释和报告当我们完成数据分析时，需要将结果进行解释和报告，以便他人理解和使用。
首先，我们需要对分析结果进行解释，包括各个变量的作用和解释、模型的拟合程度、假设检验的结论等。
SAS高级统计分析教程(包括代码,超详细)
程序实现
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
程序实现
PROC CORR < options > ; BY variables ; FREQ variable ; PARTIAL variables ; VAR variables ; WEIGHT variable ; WITH variables ; RUN;
系统抽样（systematic sampling）：先把总体中的每个个体编号，然后随机选取其中 之一作为抽样的开始点进行抽样，可以想象，如果编号是随机的，系统抽样与简单随机 抽样是等价的。
程序实现
PROC SURVEYSELECT options; STRATA variables ; CONTROL variables ; SIZE variable ; ID variables;
3.EM工具插补:补缺节点(包含单一插补和多重插补)
第二章 双变量分析
培训目的： 1. 理解中心极限定理;参数估计和假设检验理论； 2. 掌握相关分析的方法； 4. 掌握列联表分析的方法.
第一节 基本理论
中心极限定理
设随机变量 X1, X2, , Xn, 相互独立，服从同一分布且具
有期望 E Xi 和方差 D Xi 2 ，则随机变量
4.1．基本理论 4.2．建模流程 4.3．数据探索 4.4. 简单线性回归 4.5. 多元线性回归 4.6．残差检测 4.7．强影响点判断 4.8．共线性诊断 4.9．模型预测
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。
第三章 SAS数据集的整理
data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if sex='f' then fef sex='m' then fee = sum(height,weight)*30; proc print; format date yymmdd10.; run;
Do -end
If 表达式 then Do; 语句组1; End; Else Do; 语句组2; End;
• Length 变量名1<$>长度 变量名2<$>长 度……..$;
SAS函数
第三章 数据加工
1.变量和观测值的选择 2.用SAS语句建立新的变量 3.SAS函数 4.循环语句和数组 5.写入SAS数据集和外部文件 6.使用Analyat菜单加工SAS数据集
1.变量和观测值的选择
• • • • Set 语句的使用 对变量的选择 对观测值的选择 按变量值对数据集排序
Set 语句的使用
大小写转化Lowcase(自变 量),upcase(自变量)
data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if upcase(sex) ='f' then fee = sum(height,weight)*20; else if sex='M' then fee = sum(height,weight)*30; proc print; format date yymmdd10.; run;
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SAS数据库与SAS数据集
变量(Variable)
数据集变量指定了数据的某一特性。在SAS数据集中， 每一列数据就是一个变量。
观测(Observation) 描述被观测对象（如一个人、一个实验动物等）的某 些特性的一系列数据值就称为一个观测。在SAS数据集中， 每一行数据就是一个观测。
SAS数据集。
例：将右图所示体检数据 建立一个SAS数据集tjsj，
并保存在jiaoxue库里。
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SAS数据库与SAS数据集
编程：
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SAS数据库与SAS数据集
程 序
运 行
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SAS数据库与SAS数据集
数据集新建结果
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SAS数据库与SAS数据集
从外源数据文件新建SAS数据集
1）利用“导入向导”新建数据集。
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SAS数据的预处理
在数据区域单击右键，或点击表格最左上角的 ，选 择“移至第一个”或“移至最后”菜单，弹出变量位置调整 对话框。
选择拟移 动的变量，点
击“确认”， 完成变量顺序 调整。
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SAS数据的预处理
变量次序调整结果：
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பைடு நூலகம்
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SAS数据的预处理
也可点击“编辑\窗口\工具”， 打开窗口编辑“工具”，选择“抓 取”工具后直接对变量栏进行拖动， 也可实现对变量位置的调整。
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SAS数据的预处理
SAS数据的预处理除了前面讲过的数据输入外，还包括 数据的整理、合并、分拆、变换。 数据整理 SAS系统对数据的整理功能介绍以“交互式数据分析” 模块为例来进行，包括： 1）对变量排序 2）调整变量在数据集中的顺序 3）调整变量格式 4）设定变量值的标签 5）增加或删除变量或观测值 6）生成数据子集
SAS数据库的删除
在SAS资源管理器的逻辑库窗口中选中待删除的数据库，
通过菜单命令删除数据库
单击鼠标右键，再选择“删除”菜单项，即可弹出删除数据
库确认对话框，点击“确认”即可。
通过编程方式删除数据库
语法：libname 数据库名; 如：删除SAS系统中的数据库test。编程如下：
libname test;
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新建数据库对话框
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SAS数据库与SAS数据集
通过编程方式新建数据库
语法： libname 库名 <‘路径’>; 例如：在F:\mydocument下建立一个数
据库test。 编程：libname test „F:\mydocument‟;
结果：
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SAS数据库与SAS数据集
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SAS数据库与SAS数据集
① 数据集变量的命名 与SAS程序变量一致， 1）变量名最多8个字符长； 2）一般由字母、数字、下划线组成，第一个字符必须 是字母或者下划线，不能有空格； 3）特殊字符(如$，@，#)也不允许在SAS名中使用。
合法变量名如： A A1 abc name age total … SAS系统保留的特殊变量名，以下划线开始和结尾。如： _N_和_ERROR_等。
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SAS数据库与SAS数据集
数据集(Dataset)
是指存放在SAS数据库中经SAS结构化过的数据文件， 扩展名为“.sas7bdat”。
SAS数据集的分类： 临时数据集：存放在临时数据库work中，系统关闭时会被
清除。 永久数据集：存放在永久数据库中的数据集。
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SAS数据库与SAS数据集
出现工作表选择对话框，选择相应工作表后确认。
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SAS数据库与SAS数据集
选择 逻辑库和
数据集名 称，点击 “Finish” 完成数据 集的新建。
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SAS数据库与SAS数据集
或点击“Next”进入导入程序的保存。
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SAS数据库与SAS数据集
确认数据集导入新建的成功。
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SAS数据的预处理
调整变量输出格式
因为SAS数值型变量包括数字、日期、时间等多种数据， 不同的数据表达的方式通常不同，在“交互式数据分析”程 序中，可以对变量值的形式进行多种定义。
方法： 选择“编辑\输出 格式”菜单，其中提供 了8种数值型数据显示 格式，同时还可在 “other”选项中进行自 定义。
SAS数据集的调用：
在SAS系统中，每一个数据集都可以用一个二级名字标 记，第一级为库名，第二级为数据集名，中间用“.”相连。
如：work.test jiaoxue.example
等。
调用永久库中的数据集时，应当指明该数据集所在的库 名。如：jiaoxue.li1 shiyan.cp 等。 调用临时库中的数据集时，可只用数据集名。如：test
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SAS数据库与SAS数据集
② SAS变量的类型
数值型：数字、时间、日期 字符型：字母、符号、文字（后跟“$”符号） ③ 缺失值 SAS数据集的矩阵式结构要求每个观测的每个变量值
都必须存在，因此如果某个数据值缺失，系统会自动补 上一个缺失值。对于数字型变量，缺失值显示为一个点 “.”，而对于字符型变量，缺失值显示为空格“ ”。
数据分拆与合并 数据分拆
SAS数据库与SAS数据集
2）利用analyst（分析家）新建数据集
启动SAS系统，选择“解决方案\分析\分家析”，启动数 据集新建窗口。
新 建 数 据 集 窗 口
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SAS数据库与SAS数据集
将数据依次填入右侧表中，并将表头变量A、B、C修改 成目标值（ID、literature和math）。
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SAS数据的预处理
设置好后，点击“确定”，完成数据排序。
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SAS数据的预处理
同样，上例也可以用编程方式进行排序。
程序及其运行过程
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SAS数据的预处理
编程排序结果：
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SAS数据的预处理
调整变量在数据集中的顺序 启动“交互式数据分析”程序，打开“jiaoxue.score” 数据集。
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SAS数据的预处理
对变量排序 启动“交互式数据分析”程序，打开“jiaoxue.score” 数据集。
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SAS数据的预处理
在数据区域单击右键，或点击表格最左上角的 择“排序”菜单，弹出变量排序对话框。
选择拟排序
，选
变量，点击“Y” 确认。默认排序 方式为“升序 非格式化”，可 选定后点击下方 转换按键修改。
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SAS数据的预处理
在数据区域单击右键，选择“抽取”，系统默认生成一 个“jiaoxue.score1”新数据集。
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SAS数据的预处理
点击“文件/保存”，弹出保存数据对话框，选择数据 库，修改数据集名称为“work.score2” ，完成数据子集的 生成。
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SAS数据的预处理
永久库：可由用户自己定义，系统自带永久库有SASUSER、 SASHELP，库内文件可永久保存。
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SAS数据库与SAS数据集
SAS数据库的新建
通过菜单命令新建数据库
1）单击常用工具栏上的“新建逻辑库”按钮 2）在命令框中输入“dmlibassign”命令
3）在SAS资源管理器的逻辑库窗口中单击鼠标右键，再选 择“新建”菜单项，均可启动新建数据库对话框。
量或观测值时，只需单击待删除的变量名或观测值的样本号， 然后选择“编辑\删除”菜单，即可完成。
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SAS数据的预处理
删除已有数据集中变量，也可以通过编程来实现。
例如：删除上例中在“jiaoxue.score”中新增的变量“A”。 编程如下：
编程1
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编程2
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SAS数据的预处理
删除结果
或 work.test 均是指临时库中的test数据集。
引入SAS数据库的主要意义就是简化编程、方便引用数据集。
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SAS数据库与SAS数据集
SAS数据集的创建：
利用窗口操作系统模块新建数据集 利用SAS编程新建数据集 外源数据的导入
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SAS数据库与SAS数据集
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SAS数据的预处理
编程如下： 显示结果1：
显示结果2：
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SAS数据的预处理
增加或删除变量或观测值
在“交互式数据分析”程序中，要在已有数据集中增加 变量或观测值，只需在相应的数据格上输入数值即可。
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SAS数据的预处理
在“交互式数据分析”程序中，要删除已有数据集中变
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SAS数据的预处理
设定变量值的标签
对于定性变量或浮动变量等，在SAS数据集中通常对其
变量值进行标签设置。
例如：对某家电售后服务的客户满意度调查结果为
客户
满意度 变量值
客户1
非常满意 1
客户2
满意 2
客户3
不满意 3
客户4
非常不满意 4
客户5
不满意 3
将表中数据建立一个新的SAS数据集“jiaoxue.manyidu”。