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一、SAS 基础SAS的全称为统计分析系统（Statistical Analysis System SAS），是当今国际上最著名的数据分析软件之一。
20世纪60年代末由美国北卡罗来纳州州立大学的几位教授开始研发，1975年创建美国SAS研究所。
之后，推出的SAS系统，经过30多年的不断发展与完善，目前已成为大型集成应用软件系统，是当前国际上较为流行、并且具有权威性的统计分析软件之一。
广泛应用于金融、医药卫生、通信和教育科研等领域，完成统计、图表分析、时间序列分析等工作。
SAS是一个庞大的系统，它由许多模块组成，每个SAS模块都是由很多可执行的文件组成，它们被称之为SAS过程（SAS PROCEDURE）。
我们在调用SAS过程解决具体问题时，通常需要用SAS语言编写一段程序，通过它建立起我们与SAS系统之间的联系，我们称之为SAS程序（SAS PROGRAM）。
应用SAS的关键就是要写出满足各种统计要求的SAS程序，编写程序的前提条件是我们要对SAS语言有较详细的了解，这一点对初学者来说有一定困难。
虽然，近年来随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，在视窗版本的SAS中也逐渐提供了一些不需要编程就能进行数据管理、分析和绘图等功能，但是，SAS的编程方法在实际应用的过程中仍然是非常重要的。
许多学习SAS的人员通过自己的实践总结出一条经验，即“了解一些重要的基本概念，掌握一些重要语句的命令格式，使用和修改相关SAS书中或前人已写好的SAS程序，使其成为适合分析现有数据资料的新程序。
”这样可以使SAS的应用化繁为简、事半功倍。
一、启动SAS在Windows环境中，从开始菜单的程序文件夹中找到SAS 系统文件夹，从中启动SAS 系统。
或者将SAS.EXE 的快捷方式放到桌面上，然后双击SAS.EXE 启动。
二、SAS语言：SAS 系统强大的数据管理能力、计算能力、分析能力依赖于作为基础的SAS 语言。
SAS 语言是一个专用的数据管理与分析语言，它的数据管理功能类似于数据库语言（如FoxPro），但又添加了一般高级程序设计语言的许多成分，以及专用于数据管理、统计计算的函数。
一、sas入门实验一：SAS入门一、认识sas系统窗口。
二、SAS程序样例：1-1.sas三、建立逻辑库1、用菜单方式建立逻辑库mysas，子目录为D: /sas20122、用程序方式建立逻辑库mysas：1-2.sas四、根据下表建立数据集stua：1、用Viewtable表建立数据集mysas.stua。
2、编写程序建立数据集mysas.stua：Libname mysas “D: /sas2012”;Data stua;INPUT NAME $1-12 SEX $ AGE HIGHT WEIGHT;datalines;ZHANG HONG F 18 176 75 85 86WANG XING M 19 163 55 80 73LI NING F 17 169 70 90 93Run;3、用导入Excel表格的方法，利用菜单方式，建立数据集mysas. stua。
（1）在D盘下，建立一个excel文件stua。
（2）按照菜单的导入向导，建立数据集mysas.stua。
（3）保存导入Excel文件，建立数据集的程序，以便下面用。
4、用导入Excel表格的方法，利用程序方式，建立数据集stua。
PROC IMPORT OUT= STUADATAFILE= "D:stua.xls"DBMS=EXCEL2000 REPLACE;SHEET=“1";GETNAMES=YES;RUN;五、导出SAS数据集，变成EXCEL文件。
操作上一题的数据集mysas.stua，导出变成EXCEL文件。
（1）菜单方式（2）程序方式六、一些小程序：1、排序：1-3.sas 、1-3-1.sas2、理解数据集的导入程序、导出程序。
excel数据导入程序数据集文件导出程序3、更改变量名。
1-4.sas4、增加变量。
1-5.sas5、保留或删除变量。
1-6.sas6、筛选记录。
1-7.sas七、纵向合并和横向合并1、建立逻辑库mysas，子目录为D: /sas20032、用Viewtable表在逻辑库mysas中，建立数据集a、b、c、d。
SAS 初识（学习笔记）1自顶向下的设计，自底向上的运行2 SAS程序由一个数据步data work.filenam ; ....... run;若干执行步proc print ....... run;proc KEYword ...... run;可归纳为DATA步和PROC步两个部分。
DATA步生产、整理数据报表编写，文件管理、信息检索等都在DATA中完成。
PROC步分析数据管理数据、生成报告和图表及对数据排序等在PROC中完成。
3 SAS语句通常以SAS关键字开头，以分号(;)结束4 SAS数据集是一个由SAS创建并且处理的文件，是一个包含数据值的特殊结构性文件。
数据必须以SAS数据集的形式存在才能用SAS程序和一些DA TA步语句处理。
SAS数据集由描述信息部分，包括一般信息和变量信息用contents 过程浏览proc contents DATA=SAS-data-set ;run;数据值部分是由字符或数字数据值组成的表格。
用PRINT过程浏览proc print DA TA=SAS-data-set；run;数据部分是一个由字符和/或数字数据值组成的矩形表格。
变量名称是描述部分的一部分，而不属于数据部分。
5 SAS逻辑厍是SAS文件的集合。
就是一个目录。
在使用中要通过一个引用名来识别。
SAS逻辑库分临时库和永久库，名为的work是临时库，由SAS 自动创建，随着SAS会话的结束，其中的数据文件将被删除；永久库则会保存下来。
当我们在磁盘上创建了一个文件目录并将使其做为SAS永久库时，需要使用LIBNAME语句分配一个逻辑库引用名libname x_name‘s:\workshop’；由此SAS建立了逻辑库（引用）名与操作系统上的文件目录的物理位置建立了连接。
当SAS会话结束后，逻揖库引用名与文件的物理位置之间的走接就会切断。
数据集是逻辑库中的一个SAS文件，在物理上是逻辑库对应的那个目录中的一个文件。
sas使用手册SAS（Statistical Analysis System）是一款广泛使用的统计分析软件，其使用手册对于使用者来说是不可或缺的指南。
以下是一个简短的SAS使用手册，以帮助您快速了解其基本功能和操作。
一、概述SAS是一个模块化、集成化的软件系统，主要用于数据管理、统计分析、预测建模和报告生成。
它支持多种编程语言，包括SAS语言、SAS宏语言和SAS SQL语言，使得用户可以根据自己的需求进行定制化操作。
二、安装与启动要使用SAS，您需要先将其安装到您的计算机上。
您可以从SAS官网下载适合您操作系统的安装程序，并按照屏幕提示进行安装。
安装完成后，您可以通过启动SAS Enterprise Guide或SAS Studio来使用SAS。
三、数据管理SAS提供了一系列数据管理工具，可以帮助您导入、清洗、合并和转换数据。
您可以使用DATA步来创建、修改和删除数据集，使用SQL语言进行更高级的数据查询和操作。
四、统计分析SAS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。
您可以使用PROC步来调用相应的过程，并指定所需的参数和选项。
例如，要执行回归分析，您可以编写以下代码：PROC REG DATA=your_dataset; MODELdependent_variable = independent_variable / VIF; RUN;五、模型构建与预测SAS提供了多种预测模型，包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
您可以使用PROC步来构建和评估模型，例如：PROC SVM DATA=your_dataset; CLASS target_variable; MODEL dependent_variable = independent_variable; CROSSVALIDATE; RUN;六、报告生成SAS支持将分析结果导出为各种格式的报告，包括HTML、PDF、Word等。
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入门经典超级强大-图文方差分析一、熟悉聚类过程相关理论，能够根据SAS过程对观测数据进行方差分析。
方差分析的作用：检验各因素的不同水平及水平不同组合对目标值的影响——均值(向量)是否有显著差异，以及各因素、各水平间差异的具体情况(多重比较)。
相关假设：①不同因素、不同水平、不同观测间相互独立；一般因实际问题相关背景而有所保证②数据服从(多元)正态分布；正态性检验—procunivariate…normal;③不同组之间(协)方差(阵)相同；方差齐性检验—单因素hovtet=bartlett|levene|bf|obrien二、SAS中的方差分析过程。
①平衡数据的方差分析——ANOVA过程1)单因素方差分析；2)两因素方差分析；3)某三因素方差分析；procanova;cla变量表;model因变量=自变量列表;mean效应;计算所列的效应对应因变量的均值，其选项可作各种检验，如duncanrun;quit;proc…data=数据集manova按多变量方式删除那些因变量含有缺失项的观测outtat定义一个输出数据集，其中包含平方和、F统计量等modelY=ABCY=ABCA某B交互效应Y1Y2=AB多元方差分析mean效应aplpha=0.05指定多重比较的检验水平，0.05、0.01、0.10等多重极差检验]Duncan|SNK|Regwq|[Tukey|Scheffee|Bon...②非平衡数据的方差分析——GLM过程procglm;Cla变量;model因变量=自变量列表;mean效应;计算所列的效应对应因变量的均值，其选项可作各种检验，如duncanrun;quit;data=数据集manova按多变量方式删除那些因变量含有缺失项的观测outtat定义一个输出数据集，其中包含平方和、F统计量等alpha=0.05指定各种可信区间的致信水平modelY=ABCY=ABCA某B交互效应Y1Y2=AB多元方差分析aplpha=0.05int要求GLM把截距作为一个效应进行处理，并显示与其有关的假设检验结果noint如果截距项在模型中不显著，此选项可将截距项删除三、例子1.研究4种布料对某种化学原料的吸附作用，每种布料各作5次试验，数据如下：试分析4种布料对此化学原料的吸附作用有无显著差别。
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。
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。
