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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。
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
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使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。
它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。
下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。
以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。
例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。
以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。
-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。
-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。
-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。
3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。
以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。
-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。
-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。
-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。
-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。
-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。
4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。
通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。
SAS程序操作SAS 8.2的界面中间是三个并排（或层叠）的窗口，那个叫做Program Editor的窗口（窗口标签为Editor）就是用来输入SAS语句的，编程操作的所有内容都是在该窗口内完成的。
（一）数据集（dataset）和库统计学的操作都是针对数据的，SAS中容纳数据的文件称为数据集，数据集又包含在不同的库（暂且理解为数据库吧）中。
SAS中的库分为永久性和临时性两种。
顾名思义，存在于永久库中的数据集是永久存在的（只要你不去删除它），临时库中的数据集则在你退出SAS后自动被删除。
至于SAS中库的概念，最简单的理解就是一个目录，一个存放数据集的目录。
数据集的结构完全等同于我们一般所理解的数据表，由字段和记录所构成，在统计学中我们习惯将字段称为变量，在后面的内容中字段和变量我们就理解为同一种东西吧！建立数据集的方法很多，编程操作中有专门的数据读入方法来建立数据集，但需要将数据现场录入，费时费力。
如果数据量大，我劝各位还是先以其它方法将数据集建好，否则程序语句的绝大部分会浪费在数据的输入上。
（二）SAS程序概述和其它计算机语言一样，SAS语言（称为SCL语言，SAS Component Language）也有其专有的词汇（即关键字）和语法。
关键字、名字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS语句，而执行完整功能的若干个SAS语句就构成了SAS程序。
SAS程序包括多个步骤和一些控制语句，一般情况下均包括数据步和过程步，一个或多个、数据步或过程步，它们之间任何形式的组合均可成为一段SAS程序，只要能完成一个完整的功能。
通常情况下SAS程序还包括一些全程语句，用以控制贯穿整个SAS程序的某些选项、变量或程序运行的环境。
SAS程序的语句一般以关键字开始，以一个分号结束，一条语句可占多行（SAS 每看到一个分号，就将其以前、上一个分号以后的所有东东当作一条语句来处理，而不管他们处在多少个不同的行中）。
实验1 SAS基本操作随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能，其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。
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”）●直接编程一般来说，INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色，最为直观，便于步步深入；“分析家”可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程方式是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。
在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进行访问和管理。
利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多，都需要将数据现场录入，费时费力。
较为简便的方法是，利用Excel录入数据，并作简单处理，然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。
另外，也可以先将数据整理为文本文件（*.txt文件），再将文本文件导入为SAS数据集。
在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。
1.1 实验目的通过实验熟悉SAS操作界面，掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出，掌握SAS的两个最为重要的模块：INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。
1.2 实验内容一、建立逻辑库二、数据集的导入与导出三、在INSIGHT中对数据的预处理四、在“分析家”中对数据的预处理1.3 实验指导首先建立存放数据的文件夹，如：“D:\SAS_SHIYAN”，其中再建两个文件夹：“原始数据”（用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件）和“SAS数据集”（用以存放本课程学习中生成的SAS数据集）。
1一、建立逻辑库【实验1-1】创建逻辑库“Mylib ”。
一、会计研究中的STATA运用- Clive Lennox的个人网站t.hk/~accl/Phd_teaching.htm- 为中山大学会计系所授课程·课件和演示用数据二、高惠璇等编译，SAS系统BASE SAS软件使用手册，中国统计出版社，1997；•高惠璇等编译，SAS系统SAS/STAT软件使用手册，中国统计出版社，1997；•这两本书类似于字典，用来查，而不是用来读；三、将EXCEL数据导入SAS比如，要将H盘SAS目录中的profit.xls文件导入SAS，并命名为profit；打开SAS，在编辑器中写入程序：proc import out=profit datafile="H:\SAS\profit.xls"dbms=excel2000 replace;run;结果：在SAS逻辑库的Work中，就会出现profit数据集；四、右键点开profit数据集查看数据集情况；•将Accper转变成年度；data profit;set profit;year=substr(accper,1,4)+0; 字符加0直接转换为数字格式。
run;•五、数据排序：如果想剔除重复的观测值，可以•加nodupkey，noudupkey可省略•- 对profit数据按照stkcd和year进行排序；proc sort data=profit nodupkey;by stkcd year;run;•变量改名data profit1;set profit;rename stkcd=code;run;•六、数据横向合并：在对两个或多个数据集进行merge时，需要首先按照关键变量如公司代码和年度）进行排序；•- 比如，要将Profit和solvency进行merge:先将solvency.xls文件导入SASproc import out=solvency datafile=“H:\SAS\solvency.xls"dbms=excel2000 replace;run;data solvency;set solvency;year=substr(accper,1,4)+0;run;proc sort; by stkcd year;run;省略时，默认对最近的数据集进行排序data fin_ratio;merge profit(in=a) solvency;by stkcd year;if a;run;注意：data x1;merge tmp1(in=a) tmp2;by var1 var2;if a;run- 表示已tmp1为基础进行合并，合并后的数据集样本数同tmp1相同；data x1;merge tmp1 tmp2;by var1 var2;run- 包括了tmp1和tmp2的所有观测值；data x1;merge tmp1(in=a) tmp2(in=b) ;by var1 var2; if a=1 and b=1;run- 只包括tmp1和tmp2中共有的观测值；•七、纵向合并（append）data x1; set tmp1 tmp2;Run;- SAS自己会去找对应的变量；•八、产生新的虚拟变量比如，要从fin_ratio产生一个2006以后的虚拟变量，即年度在2006年后的，取值为1，否则为0；则：data fin_ratio;set fin_ratio;after2006=0; 先对after2006变量赋0值。
第五章 SAS文件操作第一节建立永久数据集每次启动SAS系统后，SAS都要在硬盘上开辟一个临时存储区，称为WORK。
可利用DATA步将数据读入SAS系统存在悔时存储区中建起临时数据集。
SAS自动在给定的数据集名前加上WORK.来命名。
一旦退出SAS系统，临时集就被删除。
为了使建立的数据集能永久保存，就需要指定数据集存储的地方，给出路径，比如磁盘标号及子目录名。
这要由两个语句来实现：5.1.1 LIBNAME语句在SAS数据集名称中不能使用真实的路径，必须用LIBNAME语句给路径名起个别名(称为库逻辑名)。
如想把数据集存在B盘上，则可用：LIBNAME LB ‘B:’;即给B盘起一库逻辑名LB(库逻辑名是由使用者任意起的)。
也就是说LB代替了B：。
注意路径要用引号括起。
语句格式为：LIBNAME 库逻辑名‘路径’；库逻辑名和路径的联系一直在起作用，直至用另一个LIBNAME语句改变这种联系或是会话结束。
一旦在一个LIBNAME语句中确定了路径，就可以读取或建立一个永久的SAS文件。
5.1.2 DATA语句为建立起永久数据集，必须在DATA语句中利用二级名命名数据集，例如：DATA LB.A；即在B盘上建立起名为A的永久数据集文件。
为标识该文件是永久数据集，SAS系统自动在文件名后面加上.SSD后缀。
例如：LIBNAME LB ‘B:’;DATA LB.AA；INPUT NAME $ SEX $ AGE H W @@；CARDS;ZHANGSAN M 18 1.78 76.5 LILI F 19 1.65 50 ZAOHUI M 20 1.72 68;LIBNAME语句将库逻辑名LB和磁盘名B：联系起来，然后在DATA语句中，LB被用作永久SAS数据集的第一级名。
当这个程序执行时，SAS永久数据集AA．SSD被存于B：盘中。
在同一个LIBNAME语句中可定义多个路径。
下面的DATA步从一个路径中读取一个永久的SAS数据集SCORE.SSD，并且在另一个路径中建立一个永久数据集STUTEST.SSD。
用一个LIBNAME语句定义两个路径：LIBNAME SB 'B:'，SA 'A:';DATA SB.STUTEST;SET SA.SCORE；KEFP NUM S1-S5；一旦在磁盘上建立起了SAS永久数据集，今后再要处理这个数据集中的数据时，只要将该数据集磁盘所在的驱动器名及所在的子目录名再一次用LIBNAME语句加以定义就可直接处理数据集中的数据。
例如：LIBNAME L 'B:'；PROC PRINT DATA=L.AA;就可将B盘上的AA.SSD永久集中的内容打印出来。
第二节数据排序在整理数据集时经常要对数据进行排序。
比如，按成绩将学生成绩数据集中的数据进行排序。
排序要调用SORT过程，用BY语句指明按哪一变量值进行排序。
例: 建立学生成绩数据集SCORE： (yp35.sas)DATA SCORE;INPUT CLAS NUM SEX $ S1-S3 @@;TOT=SUM(OF S1-S3);CARDS;对SCORE集中数据按总成绩TOT值排序：PROC SORT；BY TOT；PROC PRINT;SORT过程所用的语句是：PROC SORT [选择项]；BY [DESCENDING] 变量．．．；5.2.1 PROC SORT语句该语句调用SORT过程，SORT过程按BY变量的值对数据集排序。
如果要对非当前数据集进行排序，就要在PROC语句中用DATA指出要排序的数据集名。
排序后产生一新数据集，数据集名可在PROC SORT语句中用OUT=指出。
若缺省，则排序后的输出数据集覆盖原始数据集。
例如：PROC SORT DATA=SCORE OUT=CS1;BY CLAS;对数据集SCORE按CLAS变量的值进行排序，结果存在CS1集中。
5.2.2 BY 语句BY语句指出用以排序的变量名，数据集中各观测值是按BY变量值的升序排序的。
如果需要按BY变量值降序排列，则在变量名前要用DESCENDING 指出。
如BY语句中给出多个变量，则先按前一变量值进行分组，在各组中再按后一变量值排序。
例如：PROC SORT DATA=SCORE OUT=CS2;BY CLAS DESCENDING TOT;PROC PRINT data=cs2;第三节分组控制在DATA步中，有时需要按某一变量值分组进行某种操作，分组操作是在对数据集按变量值排序后，再在数据步中用BY语句控制SET,MERGE，UPDATE语句的操作，操作时自动产生一组特殊的变量。
BY语句必须放在SET，MERGE或是UPDATE语句之后。
5.3.1 BY语句BY 语句的格式为：BY [DESCENDING] 变量．． [NOTSORTED]；这里:变量: 命名为数据集排序所用的每一个变量。
变量表定义了数据集的BY组。
DESCENDING：说明数据集是根据BY语句中DESCENDING字后所跟的变量进行递减排序。
NOTSORTED：指出具有相同BY变量值的观测值被组合到一起，但是没有必要对BY变量值按照字母或数字的顺序进行排序。
NOTSORTED选择项可出现在BY语句的任何地方。
例如语句： BY DESCENDING X Y；说明数据集是按照X值的递减顺序进行排序，而在每一个X值的观察中。
又是按照Y值递增的次序进行排序。
语句： BY DESCENDING X DESCENDING Y说明数据集是按照X和Y的值进行递减排序。
如果数据集的观测值中具有DAY变量，且DAY变量是一周中每一天三个字符的缩写词。
在数据集中，所有带有相同DAY值的观测值被组合到一起，但观测值是按照日历的顺序而不是按照字母的顺序排列。
可使用语句：BY DAY NOTSORTED；例如：DATA B；SET A;BY DAY NOTSORTED；如果DESCENDING和NOTSORTED都未指定，数据集中的观测值就会按照BY变量的值进行递增排列。
5.3.2 分组标识变量当用BY分组处理数据集时，可能想识别出某一分组的第一个或最后一个观测值。
SAS系统通过对BY语句中的每一个变量建立两个变量FIRST.byvar和LAST.byvar，来对所有分组中的第一个和最后一个观测值进行记录。
如，若在BY语句中，含有变量CLAS和SEX，SAS系统就会建立这些变量FIRST.CLAS，LAST.CLAS，FIRST.SEX，LAST.SEX。
FIRST.byvar和LAST.byvar可用于DATA步中的可编程语句中，但是这些变量不能加到已建立的数据集中。
如果某一观测值是按byvar值分组的第一个，则其FIRST.byvar的值为1。
而该分组中的所有其它观测值的FIRST.byvar变量的值为0。
如果某一观测值是其所在分组中的最后一个，则其LAST.byvar的值为1，而除最后一个之外的所有观测值的LAST.byvar变量的均值为0。
例如：PROC SORT DATA=SCORE OUT=STU； (yp37.sas)BY CLAS SEX；DATA STUDENT;SET STU;BY CLAS SEX;DROP S1-S3；IF FIRST.CLAS THEN PUT NUM;数据集STUDENT中，各FIRST.byvar和LAST.byvar变量的值如下：First.by_variable Last.by_variableCLAS NUM SEX FIRST.CLAS FIRST.SEX LAST.CLAS LAST.SEX1 1002 F 1 1 0 11 1001 M 0 1 0 01 1004 M 0 0 1 12 1003 F 1 1 0 12 1005 M 0 1 1 1第四节数据集连接利用SET语句还可以将两个或更多的数据集一个接一个地连在一起，形成一个单独的大的数据集。
5.4.1 变量相同在最简单的情况下，所有的输入数据集包含相同的变量集，它们也是新数据集中的变量。
例如：有两个数据集Y9l和Y92，每个包含相同的变量。
一个由1991年的数据组成，另一个是由1992年的数据组成，要把它们连接成一个单独的数据集，包括有1991年和1992年的所有观测值，可用如下语句：DATA BOTHYEAR;SET Y91 Y92；在新的数据集中的观测值个数是Y9l和Y92两个数据集中观测值个数的和。
在数据集BOTHYEAR中，观测值的次序是Y91的所有观测值后跟Y92的所有观测值。
新数据集中的变量与旧数据集中的一样。
5.4.2 变量不同如果在SET语句中的各数据集包含有不同的变量集，新数据集将包括所有的变量。
从某个数据集获得的观测值中，对于该数据集中没有的变量将用缺省值填充。
例如：DATA D1；（yp38.sas）INPUT DEP B C @@；CARDS；1 5 72 7 9 l3 4；DATA D2；INPUT DEP B D @@；CARDS;1 20 252 17 143 60 35;DATA D3;SET D1 D2；PROC PRINT;5.4.3 交叉连接如果两个数据集D1和D2已经按DEP值排过序，在连接两数据集时想将有相同DEP值的数据连在一起，可使用BY语句进行交叉连接。
例如：PROC SORT DATA=D1 OUT=SORTD1; (yp39.sas)BY DEP;PROC SORT DATA=D2 OUT=SORTD2；BY DEP;DATA D1D2;SET D1 D2;BY DEP;第五节数据集合并将两个或多个SAS数据集中的观测值合并成一个新数据集中单个的观测值使用MERGE语句。
SAS系统合并观测值的方法取决于MERGE语句是否伴随BY语句。
MERGE语句的格式是：MERGE 数据集表数据集表：命名两个或多个已存在的SAS数据集。
每当MERGE语句执行时，SAS系统从这些数据集中读取观测值。
在MERGE 语句中出现的数据集名可多至50个。
5.5.1 一对一合并不使用BY语句时，MERGE语句是将一个数据集的第一个观测值和另一个数据集的第一个观测值相合并，第二个观测值和另一个数据集的第二个观测值进行合并，以此类推。
新数据集中观测值数为MERGE语句中所列出的各数据集中观测值数的最大者。
如果某个数据集的观测值用完，则该数据集观测值各变量的值由缺项值代替去和其它数据集的观测值合并在一起。
如果一个变量在多个数据集中出现，则在新的数据集中，该变量名只出现一次。
且该变量的值为在MERGE语句中列在最右边的有相应变量数据集中的值。
例: 假设有两个数据集，它们观测值的数目相同但含有不同的变量，数据集student含有学号、姓名和性别，另一数据集test含有各学科成绩。
