【精品】SAS肯氏分析共20页

sas数据分析案例SAS数据分析案例。

在实际工作中，数据分析是一项非常重要的工作。

SAS作为一种常用的数据分析工具，被广泛应用于各个行业中。

本文将通过一个实际案例来介绍SAS在数据分析中的应用。

案例背景：某电商公司希望了解其用户的购物行为，以便更好地制定营销策略和提升用户体验。

为了实现这一目标，他们收集了大量的用户购物数据，包括用户的基本信息、购买记录、浏览记录等。

数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。

这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等工作。

在SAS中，我们可以使用数据步和PROC SQL等工具来完成这些任务。

数据分析：一、用户购买行为分析。

我们可以通过对用户购买记录的统计分析，来了解用户的购买习惯和偏好。

比如，我们可以计算用户的购买频次、购买金额分布、购买时间分布等指标，从而找出用户的消费特点。

二、用户行为路径分析。

除了购买行为，用户在网站上的浏览行为也是非常重要的。

我们可以利用SAS的数据挖掘功能，对用户的浏览记录进行分析，找出用户的行为路径，了解用户在网站上的行为轨迹。

三、用户画像分析。

通过对用户的基本信息进行分析，我们可以建立用户的画像，包括用户的性别、年龄、地域分布等特征。

这些信息对于制定个性化营销策略非常有帮助。

结果呈现：在数据分析完成后，我们需要将分析结果进行可视化呈现。

SAS提供了丰富的图表和报表功能，可以将分析结果直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。

结论与建议：通过对用户购物数据的分析，我们可以得出一些结论和建议，比如哪些产品更受用户欢迎、哪些时段用户购物活跃度更高、哪些地区的用户消费能力更强等。

这些结论可以为公司的营销策略和产品推广提供参考。

总结：本文通过一个实际案例，介绍了SAS在数据分析中的应用。

SAS作为一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现商业目标。

以上就是关于SAS数据分析案例的全部内容，希望对大家有所帮助。

SAS数据分析论文关于1995-2010年城镇单位就业人员工资的分析摘要：利用SAS分析软件对城镇单位就业人员工资总额进行描述统计分析、单变量分析和回归性分析。

通过这几种数据分析我们可以从不同的角度来审视数据得到更多的有关研究对象的信息，对我们能够深入了解目标能起到积极作用，在这几个数据分析方法中尤为重要的是回归分析。

灵活运用此方法有助于我们对数据的理解。

研究步骤主要分为：收集相关的数据，进行编程录入，然后做各项分析，通过分析结果得出结论，得到研究目标。

背景介绍：在我国，将就业人员所属的单位主要分为国有单位，城镇单位以及其他类型的单位。

我国经济产业以国有单位为主，如银行业、保险业、石油化工、移动通信、电力行业、汽车、煤炭、钢铁等等。

在这些方面的发展上国家投入了大量的人力及物力来发展和建设。

城镇单位是指非国有的，具有地区代表的企业，由城镇根据当地的具体情况而建立的单位，如纺织业、渔业等等。

其他单位，主要包括私营单位，或合资企业，这些单位不由政府和单位进行过多的干涉，发展方向由企业的创建人设定，有很广泛的发展空间。

因为选择就业的单位不同，不同的企业类型有着不同的经营和管理模式，效益方面也存在很多差别，因为效益的不同，可能会对就业人员的工资情况也有着不同的影响，从而影响到就业人员的个人收入，和总体的工资总额。

因而，为了更好地了解不同的单位，是否会对工资总额带来较大的影响，作出以下分析一、数据的选取及预处理：本次分析是选取数据为1995-2010城镇单位就业人员工资总额。

数据来源于国家统计局网站中国年鉴2011。

首先运行SAS软件并在编辑器内编辑如下内容，y，x1，x2，x3，x4分别表示为年份，工资合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位工资总额。

（单位：亿元）方法一：（直接编辑内容）Data aa;Input y $ x1 $ x2 $ x3 $ x4;Cards;1995 8255.8 6172.6 1210.6 672.71996 9249.9 6893.3 1269.4 801.71997 9602.4 7323.9 1283.9 994.51998 9540.2 6934.6 1054.9 1550.71999 10155.9 7289.9 995.8 1870.12000 10954.7 7744.9 950.7 2259.12001 12205.4 8515.2 898.5 2791.72002 13638.1 9138.0 863.9 3636.22003 15329.6 9911.9 867.1 4550.62004 17615.0 11038.2 876.2 5700.62005 20627.1 12291.7 906.4 7429.02006 24262.3 13920.6 983.8 9357.92007 29471.5 16889.1 1108.1 11674.32008 35289.5 19487.9 1203.2 14598.42009 40288.2 21862.7 1273.3 17152.12010 47269.9 24886.4 1433.7 20949.7；Run;Proc print;Run;点击运行后得到如下数据输出：方法二：从外部导入数据（excel 数据导入方法）二、数据分析(一)描述统计分析：图中，col1表示工资总额的合计，col2表示国有单位工资总额，col3表示城镇单位工资总额，col4表示其他单位的工资，其他图均如此由上图分析可知：共取用了16年的数据，工资总额合计，国有单位工资总额，城镇单位工资总额，其他单位的工资总额的均值分别为19609.69，11881.31，1073.72,6624.33。

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。

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Wil coxon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分析报告：分析报告sas sas结果分析如何用sas显著性分析sas结果读取篇一：sas统计分析报告《统计软件》报告聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用班级：精算0801班姓名：张倪学号：2008111500 报告2011年11月指导老师：郝际贵成绩：目录一、背景及数据来源.................................................... 1 二、描述性统计分析.................................................... 2 三、聚类分析................................................................ 4 四、方差分析................................................................ 6 五、结果分析与结论. (8)聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用一、背景及数据来源SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。

SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。

SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。

BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。

也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。

它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。

S A S主成分分析(总19页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除SAS主成分分析分类：数据之美 2013-07-28 20:18 2343人阅读评论(0) 收藏举报目录()[-]1.主成分分析流程2.SAS主成分分析示例3.SAS主成分分析输出结果详解4.特征值和特征向量隐藏的秘密5.总结6.参考文献同事讲主成分分析，举了这么个例子：就像你选女人，有身材、相貌两个指标，如果身材、相貌都很突出，那当然很好选择；但如果两个女人，一个身材突出，一个相貌出众，看着都很喜欢，那可如何是好！这个时候通过主成分分析，汇总出一个指标，这个指标可以一定程度上代替原来的身材、相貌，这时就可以排序做出选择了。

这例子当然有很多缺陷，但至少指出了主成分分析的目的之一：减少决策变量数，也就是降维。

主成分分析的另一个目的是防范多重共线性。

实际问题往往涉及很多变量，但某些变量之间会有一定的相关性，我们希望构造较少的几个互不相关的新指标来代替原始变量，去除多重共线性，减少所需分析的变量，同时尽可能减少这一过程的信息损失。

主成分分析正是基于这样的目的而产生的有效方法。

主成分分析流程主成分分析包含以下流程：1、原始数据标准化。

2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。

3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。

4、计算主成分变量值。

5、统计结果分析，提取所需的主成分。

SAS主成分分析示例我们从实战入手，先来个简单的例子，完整体验使用SAS进行主成分分析的过程。

准备好图1所示的数据集，该数据集包含5个变量和22个观测。

其中变量num用于标识每条观测。

图1可以直接复制下面的程序完成输入：data;input num var1 var2 var3 var4;cards;1 2123 904 1256789101112131415 9016171819202122;run;我们的目的是，化简var1-var4四个变量，找出可以替代这四个变量的若干个彼此独立的新变量，也就是找出主成分。

SAS结课论文SAS是在1960年代末期由两位北卡州立大学(North Carolina State University)统计系的教授开发．第一版的SAS只含一般线性模型的分析法，而且只适用于IBM的主机；1976年成立SAS公司负责软件的发展、维护并提供相关服务．PC版本的SAS于1987年推出（V6.02），1989年推出SAS/PC(V6.04)版本；1997年下半年推出适用于多种操作系统的V6.12版本（Windows版）；2000年2月又推出SAS系统V8版本，2001年推出SAS系统V8.2版本；目前SAS最新版本为V9.01．在众多的统计软件中，SAS以运行稳定、功能强大而著称。

近20年来，SAS一直占据着统计软件的高端市场，用户遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。

在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件，堪称统计软件界的巨无霸。

在国际学术界有条不成文的规定，凡是用SAS统计分析的结果，在国际学术交流中可以不必说明算法，由此可见其权威性和信誉度。

SAS的功能模块:SAS系统由三十几个模块组成，其分析功能散布在几乎所有的模块之中，较为集中的具有统计分析功能的是SAS/BASE、SAS/STAT、SAS/QC、SAS/INSIGHT、SAS/ETS等一些模块，通过编程可以调用各种分析功能。

对于常用的一些统计分析方法，SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的：● INSIGHT（“交互式数据分析”）● Analyst（“分析家”）●直接编程方法一：区间分析1. 点估计和区间估计参数的估计方法主要有两种：点估计和区间估计。

点估计是用样本的观测值估计总体未知参数的值。

由于样本的随机性，不同样本观测值计算得出的参数的估计值间存在着差异，因此常用一个区间估计总体的参数，并把具有一定可靠性和精度的估计区间称为置信区间。

利用构造的统计量及样本观测值，计算得出参数的置信区间的方法称为参数的区间估计。

第一课SAS系统简介一.SAS系统1SAS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。

2SAS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。

通俗的说，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。

随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。

【问题设定】能源消耗和固定资产投资是支持一国经济增长的重要因素，而经济增长可以用国内生产总值来表示，所有一国的国内生产总值应分别与其能源消耗量及固定资产投资有正的相关性。

选取中国1980年到2000年各年的国内生产总值、能源消耗量和全社会固定资产投资的数据作为样本。

[分析与解答]国内生产总值Y和能源消耗量E的关系可以用一元线性函数表示为：Y=β0+β1E 其中β1应大于0国内生产总值Y和能源消耗量E及固定资产投资额I的关系可以用二元线性函数表示为：Y=β2+β3E＋β4I 其中β3、β4应大于0<!--[if !supportLists]-->1．<!--[endif]-->名称：国内生产总值单位：亿元人民币<!--[if !supportLists]-->2．<!--[endif]-->名称：能源消耗量单位：万吨标准煤<!--[if !supportLists]-->3．<!--[endif]-->名称：全社会固定资产投资额单位：亿元人民币<!--[if !supportLists]-->4．<!--[endif]-->一元线性方程：Y=β0+β1E + ε二元线性方程：Y=β2+β3E＋β4I +ε[SAS程序]proc print data=homework;title "Table: Y Data";run;proc gplot data=homework;plot Y*E=1;symbol1 v=dot I=none c=black;title "Scatter Point Plot";run;proc gplot data=homework;plot Y*I=1;symbol1 v=dot I=none c=black;title "Scatter Point Plot";run;proc gplot data=homework;plot Y*year=1 E*year=2 I*year=3/overlay; symbol1 v=dot I=line c=blue;symbol2 v=dot I=line c=black;symbol2 v=dot I=line c=red;title "Time series Plot";run;proc reg data=homework;model Y=E;output out=outcome p=y1;title "Regression";run;proc reg data=homework;model Y=E I;output out=outcome p=y1;title "Regression";run;data simula;merge homework outcome;keep y1 Y E;run;proc gplot data=simula;plot Y*E=1 y1*E=2/overlay;symbol1 v=dot I=none c=blue;symbol2 v=dot I=r c=black;title "Simulation Plot ";run;[程序说明]一元回归结果<!--[if !supportLists]-->l <!--[endif]-->经济合理性检验：β0=0.95863 > 0能源对经济增长的贡献率大于0，故此回归结果符合经济理论解释变差占总变差的82.61%，即拟合值对观测值的拟合程度达到82.61%，故此回归结果拟合优度较好。