SAS基础

一、SAS介绍1.SAS软件是由SAS公司开发的集数据仓库、大规模数据处理、数据挖掘、统计分析、图表制作、网页连接等为一体的计算机软体系统。

SAS是专业的统计分析软件，它对表格数据进行操作和统计分析比用Matlab更方便更专业。

2.SAS, SPSS, EXCEL 区别都能用于处理数据和统计分析，高级程度：SAS > SPSS > EXCELEXCEL一一侧重表格（办公），只能处理一些简单的数据分析，公式丰富，一般多用于计算（统计分析结果不全面）；SPSS——专业统计分析软件，界面菜单式操作，简单易学，缺点是通用性不好（处理同样的数据，也要重复点菜单）；SAS一一更专业统计分析软件，代码编程实现（通用性好），大多用于金融、医药等领域，用于大企业的数据分析，缺点是较难学。

3.要学好SAS,也离不开《统计学》。

现在是大数据时代，数据挖掘、数据库维护、做数据分析，在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，成为正确决策的依据, 这对金融、保险、医药、政府等企业和部门都至关重要。

SAS学习者的就业方向有：金融，银行、保险，证券、投行、临床研究，医药开发，市场调查，政府监管和教育研究部门。

5.我适合学SAS吗？学习SAS需要懂高等数学和统计学吗？实际情况是，任何专业背景的人，都可以学习并掌握SAS, 一经学会，终生受用。

不少人听说SAS是个统计分析软件，就自认为需要懂得高深数学和统计学的人才能学习，其实这是一个误区。

SAS在创办起，其宗旨是着重于80%工作量的统计分析前的数据处理，至于统计分析一旦数据就绪，通过相应的分析模块，几乎象傻瓜相机一样，谁都可以操作运行。

如果需要的统计方法学上提高或突破，恐怕不是统计分析的日常工作，而是统计方法学的科研了。

可见学习SAS不需要具备高等数学和统计学基础，只是需要有一般逻辑思维训练基础即可。

所以，只要遵循正确的学习道路并且获得有效的指导，就可以掌握扎实的SAS编程技能和技巧，再经过一定的经验积累，您也可以成为SAS行家里手，一直有许多学中（西）医、MBA、计算机、信息管理、经济（金融）、机械自动化,甚至英语专业的朋友成功转行SAS的例子。

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。

第一章：DATA 步阐述DA TA 步是SAS 的一个关键步，正确理解其执行过程将会学习起来更方便。

1）DATA 步是一个循环，数据是一行一行地执行（与SQL 过程不同，它是对整个数据集进行操作）；2）DA TA 步在执行时，将数据放在PDV 中，在这里将数据整理成想要的格式3）有三种情况可将PDV 中的数据输出到数据集中，OUTPUT 语句，return 语句，data 步结尾（；或run;）Output 语句：此语句出现在data 步中间时，将PDV 中数据输出到SAS 数据后，继续执行直到data 步结尾。

Return 语句：将pdv 中数据输出到SAS 数据集后，返回到data 步开头，执行下一次循环。

data 步结尾（；或run;）：缺省形式，也是必须语句，否则DATA 步不完整。

相当于一个放在data 步结尾处的return 语句。

注：当一个DATA 步中含有OUTPUT 语句时，当执行到语句output 时才输出PDV 中的数据，data 步结尾处的默认输出不起作用。

4）退出SAS 数据步：stop 语句和abort 语句；其作用是退出DATA 步，并丢掉PDV 中的数据。

data aa; input ss pay; if _error_ then delete ; pi=constant('PI');/*常数pi*/ format pi 15.13; e=CONSTANT('e');/*常数e*/ datalines ; 111 100 aaa 200 444 300 run ; proc print ;run ;结果相同（只读取了第一条观测），左边在LOG 窗口显示一个提示，右边则显示一个出错信息注：abort<return|abend>,退出SaS 系统（与正常退出相同，有相关提示）。

5）DA TA 步的短路： IF expression ；（子集IF 语句）：若表达式是假，系统立即返回到DATA 步开头，继续执行下一条观测，且不处理当前观测。

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编程技术教程SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的数据分析工具和编程语言，广泛应用于统计学、商业和医学等领域。

SAS提供了许多强大的功能和技术，帮助用户进行数据处理、数据分析和报表生成等工作。

本教程将介绍一些常用的SAS编程技术，帮助读者快速掌握SAS的使用方法。

1.SAS语言基础SAS语言基础是学习SAS编程的基础。

了解SAS语言的语法和规则非常重要。

SAS语言的基本结构包括数据步（data step）和过程步（procedure step）。

数据步用于数据导入、转换和保存，过程步用于数据分析和报表生成。

学习SAS语言的关键是熟悉SAS语句的使用方法，如DATA语句、SET语句、IF语句等。

2.数据处理技术数据处理是SAS编程的一项核心任务。

SAS提供了丰富的数据处理功能，如数据导入、数据清洗、数据转换和数据合并等。

学习SAS的数据处理技术对于处理大量数据非常有用。

例如，使用INPUT语句将外部文件导入SAS数据集，使用FORMAT语句设置数据格式，使用RENAME语句修改变量名等。

3.数据分析技术数据分析是SAS编程的另一个重要任务。

SAS提供了许多数据分析技术，如描述性统计、回归分析、聚类分析和时间序列分析等。

学习SAS的数据分析技术对于理解数据和发现数据中的规律非常有用。

例如，使用PROCMEANS进行描述性统计分析，使用PROCREG进行线性回归分析，使用PROCCLUSTER进行聚类分析等。

4.报表生成技术报表生成是SAS编程的另一个重要任务。

SAS提供了强大的报表生成功能，可以生成各种类型的报表，如表格、图表和交互式报表等。

学习SAS的报表生成技术对于将分析结果呈现给他人非常有用。

例如，使用PROCREPORT生成表格报表，使用PROCGCHART生成图表报表，使用PROCTABULATE生成交互式报表等。

5.宏编程技术宏编程是SAS编程的高级技术。

sas有两种语句：数据步和过程步。

在sas中，通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。

数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。

过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。

例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。

逻辑库：由一组sas文件组成。

sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。

sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。

sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。

建立sas逻辑库：用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名，sas-data-library是逻辑库对应的物理地址，engine：引擎名称。

libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat，对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库；指它的内容只在启动sas时存在，退出sas时内容完全被删除。

系统默认的临时逻辑库为work，引用临时库中的文件时，可以不加库名work。

永久逻辑库：它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留，直到再次修改或删除。

sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。

引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。

例如：sashelp.Abmfolder库引擎：是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。

每个sas逻辑库都对应一个库引擎。

sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。

SAS基础与金融计算4引言本文档旨在介绍SAS（Statistical Analysis System）及其在金融计算中的基础应用。

SAS是一种广泛使用的统计分析软件，其功能强大，能够进行数据的处理、分析和可视化。

在金融领域，SAS被广泛应用于风险管理、投资组合分析、量化交易等方面。

本文将介绍SAS的一些基础知识，并结合金融计算的实例进行说明。

第一部分：SAS基础知识1. SAS语言基础SAS语言是一种类似于英语的编程语言，用于描述数据的处理和分析过程。

以下是一些基础的SAS语言元素：•数据集（Data Set）：SAS中的数据存储在数据集中，每个数据集由变量和观测组成。

•数据步（Data Step）：数据步是SAS程序中用来对数据进行处理的基本单位，包括数据导入、数据转换等操作。

•过程（Procedure）：过程是SAS程序中用来进行数据分析的模块，比如描述统计、线性回归等。

•语句（Statement）：语句是SAS程序的最小执行单位，每个语句以分号结尾。

2. SAS数据集操作SAS提供了丰富的数据集操作函数，可以对数据集进行增删改查等操作。

以下是一些常用的数据集操作：•创建数据集：使用data语句可以创建一个新的数据集，并定义其中的变量。

•导入数据：使用import语句可以从外部文件导入数据到SAS中的数据集。

•数据过滤：使用where语句可以对数据进行条件过滤，只选择满足条件的观测。

•数据排序：使用sort语句可以对数据集按照指定的变量进行排序。

•数据合并：使用merge语句可以将两个或多个数据集按照共有的变量合并成一个数据集。

3. SAS统计分析SAS提供了各种统计分析的过程，可用于探索数据的特征、分析数据之间的关系等。

以下是一些常用的统计分析过程：•描述统计：使用proc means过程可以计算数据的基本统计量，比如均值、方差等。

•数据分组：使用proc freq过程可以对数据按照指定的变量进行分组统计。

SAS课件第讲基本知识1. 引言SAS（Statistical Analysis System）是一种通用的统计分析软件，被广泛应用于数据处理、数据管理和数据分析领域。

本课件将介绍SAS的基本知识，包括SAS 的起源和发展、SAS的应用领域、SAS的主要特点以及SAS的安装和配置。

2. SAS的起源和发展2.1 起源SAS起源于上世纪60年代，最初是由北卡罗来纳州立大学开发的一个统计分析系统。

起初，SAS主要用于大规模的数据处理和统计分析，随着时间的推移，SAS逐渐发展成为一个全面的数据处理和分析平台。

2.2 发展在过去的几十年里，SAS经历了快速的发展，成为全球最受欢迎的数据分析软件之一。

SAS的发展主要得益于其强大的功能和灵活性，同时也得益于SAS公司对产品研发和技术支持的不断投入。

3. SAS的应用领域SAS在各个行业和领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、营销、制造业等。

下面将介绍SAS在几个典型领域的应用。

3.1 金融在金融领域，SAS被广泛用于风险管理、信用评级、欺诈检测等方面。

SAS提供了一系列的数据处理和分析功能，可以帮助金融机构更好地理解和管理风险，提高运营效率。

3.2 医疗在医疗领域，SAS被用于疾病预测、临床试验分析、医疗资源管理等方面。

SAS可以帮助医疗机构从大量的医疗数据中发现规律和趋势，为医疗决策提供科学依据。

3.3 营销在营销领域，SAS的应用主要集中在市场调研、客户细分和推荐系统等方面。

SAS可以帮助企业分析大量的市场数据，了解消费者需求和行为，从而制定更有效的营销策略。

3.4 制造业在制造业领域，SAS被用于供应链管理、质量控制和生产优化等方面。

SAS可以帮助制造企业优化供应链流程，提高产品质量和生产效率，降低成本。

4. SAS的主要特点4.1 数据处理能力强SAS具有强大的数据处理能力，可以处理大规模的数据集。

SAS提供了丰富的数据处理函数和过程，可以对数据进行清洗、转换、合并等操作。

sas基础知识SAS基础知识SAS（Statistical Analysis System）是一种用于统计分析和数据管理的软件套件。

它提供了一系列功能强大的工具，可用于数据的读取、处理、分析和可视化。

本文将介绍SAS的基础知识，包括其应用领域、常用功能以及数据处理流程等。

一、SAS的应用领域SAS广泛应用于各个领域，如医疗、金融、市场营销、社会科学等。

在医疗领域，SAS可用于临床试验数据的分析和统计，帮助研究人员评估药物的疗效和安全性。

在金融领域，SAS可以进行风险管理和信用评估，帮助金融机构做出合理的决策。

在市场营销中，SAS 可以进行客户细分和推荐算法，帮助企业实现精准营销。

二、SAS的常用功能1. 数据管理：SAS可以读取各种类型的数据文件，并进行数据清洗、转换和整合。

它支持多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。

此外，SAS也提供了强大的数据查询和排序功能。

2. 数据分析：SAS具有丰富的统计分析功能，包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。

用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行数据分析，并生成相应的报告和图表。

3. 数据可视化：SAS可以通过图表和图形的方式直观地展示数据分析的结果。

用户可以根据需要选择不同的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。

此外，SAS还支持交互式图表，用户可以通过交互操作来探索数据。

4. 编程能力：SAS具有强大的编程能力，用户可以使用SAS语言来编写程序实现复杂的数据分析任务。

SAS语言简洁易学，具有丰富的语法和函数库，方便用户进行自定义的数据处理和分析。

三、SAS的数据处理流程1. 数据准备：首先，用户需要准备数据，包括收集数据、整理数据以及检查数据的完整性和准确性。

SAS支持多种数据源的读取，用户可以通过SAS语言或图形界面来导入数据。

2. 数据清洗：在数据准备阶段，用户需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

SAS提供了一系列函数和工具，可以快速进行数据清洗和转换。

SAS统计分析及应用武汉大学第一章SAS 基础1.1 1.2 1.3 1.4SAS简介SAS常用工作窗口数据集的新建和编辑SAS对数据文件的管理1.1 SAS简介SAS统计分析系统SAS 的全称是Statistical Analysis System （统计分析系统）SAS 公司官网：http//: 。

SAS 的客户遍及全球145个国家；《财富》全球100强企业中97家是SAS 客户(2017年)。

全球约83,000个企业、政府和大学都是SAS 客户；总部：North Carolina, USA;中国的研发中心分布在北京、上海、广州和深圳和台湾。

40多年来，一直占据着统计软件的高端市场，用户遍及金融、医药卫生、防御安全、政府和教育科研等领域。

产品多元化多版本：SAS9.4SAS Viya全新开放云平台SAS University Edition和SAS OnDemand for Academics可免费用于非商业用途多界面：SAS Windows界面SAS Studio网页版界面：－－SAS University Edition和SAS OnDemand for Academics均使用该界面功能模块化有30多个功能模块。

Base SAS模块是SAS系统的基础，所有其他模块必须与之结合起来使用。

包含用于数据管理的编程语言、用于数据分析与报表的过程、用于管理SAS 文件的过程、宏指令、帮助菜单以及用于文本编辑和文件管理的窗口环境。

Base SAS 系统具有完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现的功能。

SAS/ACCESS 为了对众多不同格式的数据进行查询、访问和分析，提供了与目前许多流行数据库软件的接口。

0102可访问任意格式、任意类型的原始数据，包括变长记录、二进制文件、无格式的数据，甚至是包含混乱或缺失数据的文件。

可直接访问某些厂商的文件，如SPSS 、BMDP 和OSIRIS 文件。

对于其他格式的文件，可以使用SAS/ACCESS 模块，它可以如同访问SAS 内部数据一样访问外部数据。