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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。
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中用于对数据集行列互换的方式SAS中用于对数据集行列互换的方式在SAS中，我们经常需要对数据集进行行列互换，以便更好地进行数据分析和处理。
SAS提供了多种方法来实现这一目的，本文将介绍其中两种常用的方法。
方法一：使用PROC TRANSPOSEPROC TRANSPOSE是SAS中用于对数据集进行行列互换的过程。
它可以将数据集中的行转换为列，或将列转换为行。
PROC TRANSPOSE的语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset; BY variable;ID variable;VAR variable;RUN;其中，DATA参数指定要转换的数据集，OUT参数指定转换后的数据集名称。
BY参数指定按照哪个变量进行分组，ID参数指定要转换的列变量，VAR参数指定要转换的值变量。
例如，我们有一个数据集sales，其中包含了不同地区的销售额数据：data sales;input region $ sales;datalines;North 1000South 2000East 1500West 1800;我们可以使用PROC TRANSPOSE将其行列互换，代码如下：proc transpose data=sales out=transposed_sales;var sales;run;运行后，我们得到了一个新的数据集transposed_sales，其中包含了转换后的数据：变量名 | North | South | East | West-------|-------|-------|------|------sales | 1000 | 2000 | 1500 | 1800方法二：使用DATA步骤除了PROC TRANSPOSE，我们还可以使用DATA步骤来实现数据集的行列互换。
具体方法是将原始数据集中的每一列作为新数据集中的一行，代码如下：data transposed_sales;set sales;array sales_array(*) sales;do i=1 to dim(sales_array);region=scan(vname(sales_array(i)),1,'_');sales=sales_array(i);output;end;drop i sales:;run;在这个代码中，我们首先使用SET语句将原始数据集sales读入，然后使用ARRAY语句将sales变量存储到一个数组sales_array中。
第一次作业学号：6 姓名：何斌年级专业： 10级统计1班指导老师：肖莉1. 以下数据是调查15个学生是否学过四门课程（记为A、B、C、D）的资料，0表示没有学过，1表示已学过。
0 0 0 1 m 1 1 0 0 f0 0 1 0 m 0 0 0 1 f0 1 1 0 f 1 1 0 0 m1 0 1 1 m 0 0 0 0 m0 1 1 0 f 1 1 1 1 f1 0 0 1 f 0 0 1 1 m1 0 1 1 m 1 0 1 1 f1 0 1 0 f(1)对这组资料创建一SAS数据集，然后按男女分别生成两个SAS数据集。
(2)建立一新变量NEW：先把是否学过4门课程的资料看成4 个元素的向量，并作为一个4位二进制数，然后转换为十进制数作为NEW的值。
比如：（1011）可化为1*23+0*22+1*21+1*20=11。
然后创建一个包含新变量和四门课得分的SAS数据集；并按NEW值从小到大的次序排列后输出。
(3)请统计一下15个学生中学过A、B、C、D四门课的各有多少人，并把结果存为SAS数据集后并打印输出。
解答如下:(1)SAS程序如下所示:options nodate nonumber;data a1;input A B C D sex$@@;cards;0 0 0 1 m 1 1 0 0 f0 0 1 0 m 0 0 0 1 f0 1 1 0 f 1 1 0 0 m1 0 1 1 m 0 0 0 0 m0 1 1 0 f 1 1 1 1 f1 0 0 1 f 0 0 1 1 m1 0 1 1 m 1 0 1 1 f1 0 1 0 f;run;data man women;set a1;select (sex);when ('m') output man;when ('f') output women;end;run;proc print data=a1;title'------总数据集------';run;proc print data=man;title'------男生数据------';run;proc print data=women;title'------女生数据------';run;得到结果如下:图1图2图3（2）SAS程序如下所示：data a2;set a1;drop sex;new=A*(2**3)+B*(2**2)+C*(2**1)+D; run;proc sort data=a2;by new;run;proc print data=a2;title'------加入了new变量------'; run;得到结果如下所示：图4（3）SAS程序如下所示：data a3;set a1;drop sex;run;proc print data=a3 noobs;title'------各科目总学习人数------';sum A B C D;run;得到结果如下所示图52. 试用概率函数计算正态分布N （3，9）的分布函数F （X ）。
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中contents的操作过程SAS（统计分析系统）是一种强大的数据分析和统计建模工具。
在SAS中，contents是一项重要的操作过程，它提供了有关SAS数据集的详细信息，例如数据表的名称、变量名称、变量类型、变量长度和缺失值等。
在本文中，我们将逐步回答有关SAS中contents操作的各个方面。
第一步：导入数据集在使用SAS进行数据分析之前，首先需要导入数据集。
SAS可以从各种不同的数据源中导入数据，包括Excel电子表格、文本文件以及数据库文件等。
一旦数据集被成功导入，就可以使用contents命令查看该数据集的详细信息。
第二步：使用contents命令一旦数据集被成功导入，我们可以使用SAS中的contents命令来获取关于该数据集的信息。
contents命令的基本语法如下：SAScontents data=dataset;其中，dataset是指已导入的数据集的名称。
第三步：获取数据集的基本信息一旦执行了contents命令，SAS将生成一个包含有关数据集的信息的报告。
该报告提供了许多有用的信息，例如数据集的名称、观测数量、变量数量等。
第四步：变量信息报告的下一个部分提供了有关数据集中每个变量的详细信息。
它包含以下内容：- 变量名称：数据集中每个变量的名称。
- 变量类型：变量的数据类型，如字符型、数值型等。
- 变量长度：变量所占的字节数。
- 格式：应用于变量的格式，用于定义变量的外观显示方式。
- 标签：变量的标签，用于提供关于变量含义的描述。
- 输入格式：用于读取变量的输入格式。
- 缺失值：变量中存在的缺失值的定义。
- 输出格式：用于将变量写入输出数据集的格式。
第五步：观测值摘要接下来的部分提供了关于数据集中观测值的摘要信息。
它包括以下内容：- 数据集中每个变量的最小值、最大值和中位数。
- 数据集中每个变量的缺失值和非缺失值的数量。
- 每个变量的唯一值数量。
第六步：数据集选项SAS的contents命令还提供了一些选项，可以用于进一步探索数据集。
目录
SAS 数据集操作
2014年03月28日
1.合并
2.删选，修改
3.查询
PPT 模板下载：/moban/
1
数据集的合并：
（1）纵向合并：添加或合并样本变量
（2）横向合并：添加或合并(指标)变量
（1）数据集纵向合并:可以添加或合并样本变量
形式:
data 合并后数据名;
set 数据名1 数据名2 ;
run;
例：将名为male、female 的两个数据集纵向合并成一个名为total 的数据集data total;
set male female;
proc print data=total;
run;
/*若male 与female 变量名不同则total 的变量名为两者之并,数据值以缺失值形式出现*/
（2）数据集横向合并：添加或合并(指标)变量
形式:
data 合并后数据名;
merge 数据名1 数据名2 ;
by 共有变量名;
run;
例：将名为dataONE 和data TWO 的两个数据集按共有变量pid 横向合并成数据集total2
(以下程序以data total2 名义保存)
data one;
input pid sex$ age; cards;
101 m 54
105 w 36
102 m 43
104 w 45
;
data two;
input pid weight height; cards;
105 54 163
102 63 174
103 57 173
104 45 156
;
proc sort data=one;/*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/
by pid; /* 排序语句proc sort data=被排序变量所在数据集名; by 被排序变量名;排序时默认数值由小到大字母由先而后*/
proc sort data=two; /*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/
by pid;
/*以下为合并过程*/
data total2; /*合并后数据名*/
merge one two; /*形式: merge 被合并数据集名1 被合并数据集名2; */
注意输出结果中的缺省值,输入数据时若有缺省分量一定要以. 表示,否则SAS 会将该行数据自行删除*/
by pid;
proc print data=total2;
run;
2（1）数据集的数据的删选拆分
if…then output 选择(或delete 删除)(else output…)例：数据表E25
data E26;
set E25;/* 注: 调用sas 数据集中数据E25*/
if sex=’m’then output;/*等同于if sex=’w’then delete;*/
proc print data=E26;
run;
/*若要拆分成名为male、female 的两个数据集则可用以下方法*/
data male female;
set E25;
if sex=’m’then output male;
else output female;
proc print data=male female; /*在output 窗口输出名为male、female 的两．个．数据集*/
run;
经数据删选得数据表E26
经数据分拆得数据表male 与female
（2）数据集的复制与修改例：C9501.XLS
①数据集复制
②修改
③用UPDATE 语句更新数据集
例：UPDATE 语句更新数据集
3运用PROC SQL 查询数据
用PROC SQL最简单的用法如下：
PROC SQL;
SELECT 第一项,第二项,......,第n项
FROM 数据集
WHERE 观测选择条件
RUN;
按观测条件查询：
查询结果排序：
联合查询：
查询结果转存：
THANK YOU
2014年03月27日
徐洋东。
