第三章 sas过程步及简单统计

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。

第三章利用窗口菜单操作和建立SAS数据集第一节利用Viewtable浏览SAS数据集一、如何打开Viewtable窗口三种方法：一是在浏览器窗口，双击需要打开的数据集图标；二是在命令框键入vt.dst.bclass；三是按照菜单操作如下：然后打开需要的数据集即可。

二、表格（Table View）和表单（Form View）显示表格（Table View）表单（Form View）三、获得Viewtable的帮助在Viewtable窗口执行下列操作：四、浏览和编辑模式浏览模式编辑模式五、查看表及变量的属性（一）表的属性（二）变量的属性（三）用标签显示表头结果如下：（四）用变量名显示表头结果如下：（五）改变列显示的宽度在Viewtable窗口，当光标在灰色的行或列表头栏移动时，光标移至栏的分隔线时，光标会变为一个双向箭头，这时按下左键拖动鼠标就能改变分隔线的位置，改变某一列的宽度或所有行的高度。

（六）隐去某些列（七）改变变量显示的次序1. 可以采用鼠标拖动表头；2. 按如下操作（八）在移动中固定左侧的列（九）用Where语句选择部分观测进行浏览第二节利用Viewtable修改与输出SAS数据集一、按某个变量的值进行排序首先进入表编辑模式，然后二、修改单元格的内容进入表编辑模式，单击某单元格，则该单元格高亮显示。

如下所示。

三、加入新的一行四、复制行五、删除已有的行六、打印输出七、输出为HTML文件第三节用Viewtable建立新的SAS数据集一、用Viewtable打开空白表键入命令vt或vt new=temp或者用如下菜单方式：二、设定变量属性三、输入数据四、利用已有表的属性建立新的数据集首先，通过键入命令vt new=temp或按如下操作打开一个空白表：然后五、以现有的表为基础新建数据集打开一个空表，然后六、SAS的其它屏幕编辑工具1. Analyst（分析员应用程序）2. Insight（交互式应用程序）第四节利用Import菜单转换外部文件为SAS数据集一、进入Import菜单二、使用导入菜单下面以将某个excel文件转换为SAS数据集为例说明。

SAS处理流程SAS (Statistical Analysis System) 是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、数据分析和报告生成功能。

下面是一般的SAS 处理流程的步骤：1. 数据准备：首先，你需要准备你要分析的数据。

这可以包括从外部数据源导入数据，或者使用SAS 的数据步骤创建数据集。

你可以使用DATA 步骤定义变量，并使用SET、MERGE 或UPDATE 语句将数据导入数据集中。

2. 数据处理：一旦数据准备好，你可以使用SAS 的数据步骤对数据进行处理。

例如，你可以使用SORT 或SQL 语句对数据进行排序，使用WHERE 或IF 语句进行条件筛选，使用BY 语句对数据进行分组，使用计算变量来创建新的变量等。

3. 数据分析：在数据准备和处理完成后，你可以使用SAS 的统计分析过程对数据进行分析。

SAS 提供了各种各样的统计分析过程，包括描述统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。

你可以选择适当的过程来分析你的数据，并根据需要设置分析选项和参数。

4. 结果展示：一旦分析完成，你可以使用SAS 的报告生成功能来展示你的结果。

你可以使用PROC PRINT 或PROC REPORT 来创建表格输出，使用PROC CHART 或PROC GPLOT 来创建图表，使用PROC TABULATE 来生成汇总报告等。

你还可以使用ODS（Output Delivery System）来将结果导出为其他格式，如HTML、PDF 或Excel。

5. 结果解释和交流：最后，你需要解释和交流你的结果。

这可能包括编写分析报告、制作幻灯片或图表，或与他人讨论你的分析结果。

SAS 提供了丰富的输出选项和格式，帮助你有效地解释和共享你的结果。

需要注意的是，SAS 处理流程可以根据具体的分析需求和数据特点进行调整和定制。

上述步骤提供了一般的指导，但具体的流程可能因项目和分析目的而异。

sas教程：第一章统计软件中的数据录入格式统计分析是科研中的必要环节，统计软件则是进行统计分析的利器。

但是，在计算机已逐渐普及的今天，统计软件却仍让人感到几分神秘：除了大型统计软件都还没有中文版这一原因，统计软件在许多小的方面也有自己的特点，往往就是这些小地方就会让许多人深入宝山而空返。

今天我们就来谈谈使用统计软件时一个最基本而又非常重要的问题－－数据录入格式。

简言之，我们平时往往用表格的形式来记录数据，这并无不妥。

问题在于当进行统计分析时，如果我们直接将数据按平时记录的格式来进行分析，那就很可能不得其门而入－－因为大多数统计软件对数据格式都有着特定的格式要求，下面我们就举一些常见的情况来解释这一问题。

1. 单组或多组数据平时我们多记录成" 第1组、第2组、第3组... " 等等，如表一左侧所示。

样本含量相等或不等。

主要用于成组资料比较的t、F或秩和检验等。

这种记录格式姑且称为统计表格格式，在各种统计软件中，该数据通用的分析格式如表一右侧所示，我们把这种格式称为统计分析格式。

表一①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.4 0.62 0.2 0.5 0.73 0.3 0.84 0.9样本量 3 2 4②统计分析格式1 , 0.11 , 0.21 , 0.32 , 0.42 , 0.53 , 0.63 , 0.73 , 0.83 , 0.9看出来区别了吗？统计分析格式中第一列为“分组变量”，指示所在的组号；第二列为原始数据。

现在再回到SPSS等统计软件的菜单去，做one-way ANOVA（成组的方差分析）知道怎么选变量了吧！2. 配伍组数据平时的记录格式同上面相似。

主要用于配伍组资料比较或秩和检验等。

见表二：表二①统计表格格式序号第1组第2组第3组1 0.1 0.3 0.52 0.2 0.4 0.6样本量 2 2 2②统计分析格式1 , 1 , 0.11 ,2 , 0.22 , 1 , 0.32 , 2 , 0.43 , 1 , 0.53 , 2 , 0.6统计分析格式中第一列为“第一分组变量”，指示所在的组号；第二列为“第二分组变量”，指示在该组的序号，第三列为原始数据；3. 单组成对数据变量名分别为：X、Y，要求样本含量相等。

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。

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。

第3章数据步与数据步语句摘要：本章讲授数据步的基本概念，数据集的结构，学习数据步构成的有关语句功能及其用法。

对本章内容的学习是进行数据处理的一个前提条件，为后面编程打下基础。

§3.1 SAS数据步与数据集§3.1.1数据步数据步是产生数据集的一组语句，一个数据步可以建立一个或多个数据集，在一个SAS程序中可以有多个数据步。

数据步程序还可以对已经建立的数据集进行修改和产生输出报告。

一、数据步的基本任务⒈建立数据集：SAS按照从数据步各语句中获得的信息建立数据集，该数据集存放输出的数据，故称输出数据集。

DATA语句是数据步开始的标志，且提供数据集名。

格式如下：DATA 数据集名；⒉输入数据：把外部数据读入内存，这步取决于外部数据的来源，可分为三种情况。

①从数据步内读取数据（数据源在作业流中）：用INPUT 语句与CARDS 语句联合使用②从磁盘文件读取数据：用INFILE 语句与INPUT 语句联合使用③从已有的数据集中读取数据：用SET 语句⒊对数据进行加工：对数据进行加工处理的语句叫多，后面陆续介绍。

在此仅介绍赋值语句。

赋值语句格式：变量=算术表达式变量=字符串赋值语句功能：先计算赋值号右边的表达式的值，然后将表达式的值赋给右边的变量。

如:x=3+6⒋将组成的观察写入数据集:在完成数据加工后，将要保存的变量（及数据）组成一例观察值，写入数据集。

该操作用OUTPUT语句来完成。

二、数据步程序的三种结构根据数据源的不同，数据步程序有如下三种基本结构：⒈从数据步内读取数据（数据源在作业流中）：当数据源的数据作为程序的一部分出现在程序中时，数据步程序的格式如下：DA TA 数据集名；INPUT 变量表；[其它数据步语句；]CARDS；数据块；⒉从磁盘文件读取数据（数据源是ASCII码文件）：如果数据源是以ASCII码数据文件存储于磁盘上，SAS可以读取该数据文件中的数据来建立数据集，则数据步具有的格式如下：DA TA 数据集名；INFILE 数据文件名；INPUT 变量表；[其它数据步语句；]；执行INFILE语句时，指定的数据文件被打开，INPUT语句从打开的数据文件中读取数据。

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。

使用SAS进行统计分析与数据挖掘的入门教程第一章：SAS软件的介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析和数据挖掘软件，被广泛应用于各个行业。

它提供了丰富的功能和强大的分析工具，能够帮助用户处理和分析各种类型的数据。

SAS软件可以在Windows、UNIX和Linux等操作系统上运行，它具有良好的跨平台性，使得用户可以在不同的操作系统下进行数据处理和分析工作。

第二章：SAS的安装和配置在开始使用SAS软件之前，首先需要进行安装和配置。

用户可以从SAS官方网站上下载软件安装包，然后按照安装向导进行操作。

在安装完成后，需要进行一些配置工作，如设置SAS程序的路径、指定默认工作目录等。

这些配置可通过修改SAS配置文件来完成。

第三章：SAS基础知识与语法SAS的语法与其他编程语言略有不同，但基本上符合一般的编程规则。

在使用SAS进行统计分析和数据挖掘之前，需要掌握一些基本的SAS语法知识。

SAS语言中最基本的单位是数据集（Dataset），它是由多个数据变量（Variable）组成的二维表格。

用户可以通过SAS语言对数据集进行读取、修改和保存等操作。

第四章：数据清洗与预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和可用性。

SAS提供了多种数据清洗和预处理的函数和过程，如缺失值处理、异常值处理、数据变换和离散化等。

通过这些功能，用户可以对数据进行必要的处理和转换，使得数据更加适合进行后续的分析工作。

第五章：统计分析SAS提供了丰富的统计分析方法和工具，可以对数据进行各种常见的统计分析，如描述统计、假设检验、方差分析和回归分析等。

用户可以通过SAS语言中的统计过程（Proc）来实现这些统计分析方法。

例如，使用Proc Univariate可以进行一维描述统计分析，使用Proc Ttest可以进行双样本t检验。

第六章：数据挖掘除了传统的统计分析方法，SAS还提供了强大的数据挖掘功能。

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。

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。