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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。
s a s基础教程(总19页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除在SAS系统中提供了大量的菜单操作，不过它灵活与强大的功能更体现在编程上，本书的实验全部是以程序完成的，所以这里对SAS的菜单操作系统不作介绍，想了解相关内容的读者可以参考其它相关SAS书籍。
在SAS程序中，对数据的分析处理可划分为两大步骤：（１）将数据读入SAS系统建立的SAS数据集，称为数据步（DATA）；（２）调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据，称为过程步（PROC）。
每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句结束。
而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN语句结束。
当有多个数据步或过程步时，由于后一个DATA或PROC语句可以起到前一步的RUN语句的作用，两步中间的RUN 语句也就可以省略。
但是最后一个的后面必须有RUN语句，否则不能运行。
SAS还规定，每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句结束的标志。
在编辑SAS程式时，一个语句可以写成多行，多个语句也可以写成一行，可以从一行的开头写起，也可以从一行的任一位置写起。
每一行输入完成后，用ENTER键可以使光标移到下一行的开头处，和我们在Windows下进行Word文档编辑相似。
例如：data zhouhm;input name $ sex$ math Chinese;cards;王家宝男 82 98李育萍女 89 106张春发男 86 90王刚男 98 1090刘颍女 80 110彭亮男 92 105；proc print data = zhouhm;proc means data = zhouhm mean;var math Chinese;run;绪 data数据步简介下面介绍SAS系统的data数据步的一般形式、常用语句以及几个常用的功能。
绪建立SAS数据集利用数据步建立SAS数据集，通常有两种方式可以输入数据：一是将数据排列在变量名串之后；二是通过外部数据文件直接读取。
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。
SAS数据分析与建模入门教程第一章：SAS数据分析与建模入门概述1.1 SAS数据分析与建模的定义SAS（统计分析系统）是一种广泛应用于数据分析和建模的软件。
它提供了强大的数据处理、统计分析和预测建模功能，被广泛应用于各个行业和学术领域。
1.2 SAS数据分析与建模的优势SAS具有以下几个优势：- 处理大规模数据：SAS可以高效地处理大规模数据，支持数据存储和访问的优化。
- 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析等。
- 数据可视化：SAS可以用图表的方式展示数据，帮助用户更好地理解和分析数据。
- 建模能力：SAS提供了多种建模方法，可以进行回归、分类、聚类等分析，帮助用户进行预测和模式识别。
第二章：SAS数据处理与清洗2.1 数据导入与导出SAS可以导入各种格式的数据，包括Excel、CSV等，通过预处理命令，可以对数据进行清洗和转换，使其符合分析需求。
同时，SAS也支持将分析结果导出到各种格式的文件中。
2.2 数据排序与筛选SAS可以对数据根据指定的变量进行排序，使数据按照一定的规则排列。
同时，SAS也提供了筛选数据的功能，可以根据指定的条件对数据进行筛选，得到满足条件的子集。
2.3 数据合并与拆分当有多个数据集需要合并时，SAS提供了多种合并方法，可以根据指定的键将不同数据集的观测值进行合并。
此外，SAS还支持将一个数据集拆分为多个子集，方便对不同部分数据进行分析。
第三章：SAS统计分析方法3.1 描述统计分析SAS可以计算和呈现各种描述统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
同时，SAS还提供了分组统计分析的功能，可以根据指定的因子对数据进行分组，并计算每个分组的统计量。
3.2 假设检验SAS提供了多种假设检验方法，可以判断样本数据是否与某个理论分布相符。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 相关分析SAS可以计算不同变量之间的相关系数，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
第一章SAS系统概况SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。
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系统。
SAS系统是一个模块化的集成软件系统。
SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。
●Base SASBase SAS软件是SAS系统的核心。
主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。
Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。
●SAS/AF这是一个应用开发工具。
利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。
SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。
●SAS/EIS该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。
该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。
利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。
●SAS/INTRNET●SAS/ACCESS该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。
第二章Base SAS软件第一节SAS编程基础SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。
SAS语句一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。
注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。
二、SAS程序一序列SAS语句组成一个SAS程序。
SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和PROC步。
这两类步骤是所有SAS程序的模块。
通常用DATA步产生SAS数据集，而用PROC 步对SAS数据集内的数据进行分析处理并输出结果。
SAS程序是在Editor窗口采用全屏幕编辑方式输入。
当程序输入完毕后，就可以提交给SAS系统执行，在菜单中选择Submit或按F3键都可以运行程序，也可以只提交一部分语句。
LOG窗口显示程序执行过程中记录的信息，它包括执行的语句，生成的数据集中变量的个数及记录的个数，每一步花费的时间及出错信息等。
SAS过程产生的输出显示在OUTPUT窗口。
SAS数据集SAS数据集相当于其它数据库系统的表（Table）；每一行称为一个观测，相当于其它数据库系统的一条记录；每一列称为一个变量。
SAS的变量只有两种类型：数值型和字符型；变量的长度缺省时为8个字节，用关键字LENGTH定义变量长度；可以对变量的输入、输出格式进行定义，用关键字INFORMA T、FORMAT来分别定义；还可以给变量加标签，标签是一个代替变量名的描述性标识，可以在一些确定的SAS过程中代替变量名被打印出来，用关键字LABEL定义。
SAS数据集在系统中以文件的形式存在，扩展名是.sas7bdat。
每次启动SAS系统后，系统自动开辟一个库名为WORK的临时存贮区，用来存贮DATA 步或其它过程生成的临时数据集。
一旦退出SAS系统，这个临时存贮区就被删除，其中所有的临时数据文件也被删除。
为了创建永久的数据集，必须给这个数据集规定存贮的地方和名字两部分，第一部分称为库标记或逻辑库名（Libref），它总是使用LIBNAME语句把库标记和一个目录联系起来，用来指示数据集存贮的地方。
例如：libname develop ‘d:\projects\develop\data’develop.t_itemsum表明数据集t_itemsum存贮在‘d:\projects\develop\data’目录下。
tmp 或work.tmp表明数据集tmp存贮在临时存贮区中。
SAS表达式和SAS函数SAS语言的表达式与其它过程语言略有不同。
SAS语言中数值型变量的缺失值是一个小数点（.），字符型变量的缺失值是空（′′）。
在一个四则运算的表达式里面，如果有一个缺失值，那么整个运算的结果就是’.’；如果用户不想让缺失值参加算术运算，可使用SAS的样本统计函数，如SUM（），MEAN（）等。
如果除法运算的除数为0，那么运算的结果也是’.’。
表示时间的变量在数据集里经常被定义为数值型，0代表的是1960年1月1日，1代表的是1960年1月2日，-1代表的是1959年12月31日，以此类推。
我们可以用FORMA T 定义时间的输出格式，如：yymmdd10.这种格式显示的时间形式如’2001-05-01’。
时间常数可以表示成'01MAY2001'd的形式，如：if occdate=’ 01MAY2001’d。
算符’| |’连接两个字符值，连接算付不清里开头和结尾的空格，如：如果itemid=’622 ’，itemname=’ 逾期贷款’，那么itemid | | ‘.’| | itemname=’ 622 .逾期贷款’。
如果要去掉空格，就要使用SAS函数TRIM和LEFT，trim(left(itemid)) | | ‘.’| | trim(left(itemname))=’ 622 .逾期贷款’。
下面是一些常用的函数：字符函数：TRIM(s)：去掉s尾部空格；LEFT(s)：字符串s的表示式采用左对齐，即去掉s开头的空格；SUBSTR(s,p,n)：从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符的子串。
LENGTH(s)：给出字符串s的长度；INDEX(s,s1)：搜寻字符串s1在字符串s中的位置；INPUT(s,informat)：字符s的输入格式为informat ，如：INPUT(‘1960-01-01’,yymmdd10.)=0；PUT(s,format)：将s 按format的格式输出，如：PUT(0,yymmdd10.)=’1960-01-01’，结果一定为字符型；SYMPUT(‘x1’,x2)：把x2的值赋给宏变量x1SYMGET(‘x’)：取得宏变量x的值；时间和日期函数：DA TE( )：取当前日期；DA TETIME( )：取当前日期和时间；YEAR(date)、MONTH(date)、QTR(date)、DAY(date)：分别取date表示的年、季度、月份、日。
INTX(in,from,nu)：按给定的时间间隔in—年（year）、季度（qtr）、月份（month）、日（day），从日期from，推算出nu个时间间隔后的日期的第一天。
如：PUT(INTNX(‘qtr’,INPUT(’1960-02-01’,yymmdd10.),2),yymmdd10.)=’1960-07-01’第二节DATA步（数据步）DA TA步是用DA TA语句开始的一组SAS语句，用来创建SAS数据集。
本小节将介绍一些在DATA步中常用的SAS语句。
创建SAS数据集及输出文件或报表1.数据在作业流中就是用SAS语句从作业流中输入数据来产生SAS数据集。
一般的形式为：DATA 语句；/*给出要产生的数据集的名字*/ INPUT 语句；/*对每个变量给出名字及类型*/（用于DATA步的其它SAS语句）CARDS；/*标志数据行开始*/[数据行]；例：data tmp;input sex $ x1-x3;cards;F 1 2 3M 4 5 6 ;2.数据来自外部文件从磁盘上读入数据文件产生SAS数据集。
一般的形式为：DATA 语句；/*给出要产生的数据集的名字*/ INFILE 语句；/*打开包含数据的外部文件*/INPUT 语句；/*对每个变量给出名字及类型*/（用于DATA步的其它SAS语句）RUN；例：data tmp;infile ‘c:\f1.dat’；input sex $ x1-x3;z=(x1+x2+x3)/3;run;3.数据来自其他SAS数据集由已存在的数据集创建新的数据集。
DATA 语句；/*给出要产生的数据集的名字*/SET | MERGE | UPDATE| MODIFY语句；/*给出已存在的数据集的名字*/（用于DATA步的其它SAS语句）RUN；例：data tmp;set tmp;if sex=’F’;run;4.把SAS数据集转换为外部数据文件或输出报表产生外部数据文件或在打印机上输出报表。
DATA _NULL_；/*_NULL_意味着不产生数据集*/INPUT和CARDS | INFILE 语句或者SET | MERGE | UPDA TE| MODIFY语句；/*为输出提供数据*/ FILE 语句；/*输出报表或存贮文件*/PUT 语句；/*要输出的变量*/（用于DATA步的其它SAS语句）RUN；例：data _null_;set tmp;file ‘c:\f1.dat’; (或者file ‘prn’;)put x1 x2;run;二、DATA步流程三、用在DATA步的文件操作语句１．D ATA语句和SET语句DATA语句表示一个数据步的开始，并给出正在创建的数据集的名字。
SET语句给出用来创建新的数据集的已存在的数据集的名字。
例：data year1999 year2000 year2001;set year qtr month;if year=1999 then output year1999;else if year=2000 then output year2000;else if year=2001 then output year2001;run;２．M ERGE语句（合并语句）MERGE语句是把两个或两个以上的数据集中的观测合并为新生数据集中的一个观测。
例：data data3;merge data1(in=in1) data2(in=in2);by x1; /*数据集必须先按变量x1排序*/if in1 and in2; /*变量x1取当前值的观测在data1和data2中都存在*/run;３．U PDATE语句（更新语句）UPDATE语句是用一个修改数据集中的观测来修改一个主数据集。
例：data new;update oldmaster trans;by id; /*数据集必须先按变量id排序*/ run;４．B Y语句BY语句在DATA步中用以控制SET，MERGE，UPDA TE或MODIFY语句的操作，并且建立特殊的分组变量。
例：proc sort data=degress;by state city;run;在DATA步中，SAS系统对每个BY组（含有BY值的所有观测组成一个BY组）创建两个临时变量：FIRST.variable和LAST.variable，他们用来区别每个BY组的第一个和最后一个观测。
