SAS软件的一些基本操作

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软件⼊门⽬录1 语⾔特点SAS程序SAS程序就是⼀系列「有序」的SAS语句，编程过程中需要遵循⼀些规则：后续语句都围绕第⼀句展开每⼀条SAS语句都以分号结尾SAS程序布局SAS是⼀种⾮常灵活的语⾔，甚⾄可以说灵活到没有任何规则，这主要体现在：SAS语句不区分⼤⼩写⼀条语句可以写在多⾏多⾏语句可以写在⼀⾏语句可以从任意列开始注释SAS中有两种注释⽅式：以星号（*）开头，分号（;）结尾以斜杠星号（/*）开头，以星号斜杠（*/）结尾2 数据集数据类型原始数据可以有各种数据类型，但SAS中只有两种数据类型：「数值型」和「字符型」。

注意，如果⼀个变量只包含数字，那它可能是数值型也可能是字符型。

缺失数据再SAS中，缺失的字符型数据⽤空⽩表⽰，缺失的数值型数据⽤点（.）表⽰。

变量命名规则因为SAS不区分⼤⼩写，所以变量命名和python有⼀些区别，命名时要遵循以下原则：长度不超过32个字符必须以字母或下划线（_）开始名称中只能出现字母、数字或下划线3 DATA步和PROC步SAS程序由两个基本部分组成，分别是data步和proc步。

当遇到以下情况时，SAS会结束当前的步：遇到新的步：data步或proc步碰到run、quit、stop、abort语句正常运⾏到程序结尾注意，run的作⽤是通知SAS去运⾏本步中此前所有的⾏，以及步之间的少许全局语句。

data步proc步以data语句开始以proc语句开始读取、修改数据（连接、匹配…）完成特定分析或特定功能创建数据集产⽣结果或报表4 DATA步的内置循环简单地说，SAS读取第⼀条观测后，针对它从头到尾逐⾏执⾏data步语句，然后在以同样的⽅式处理第⼆条观测。

5 SAS窗⼝环境SAS窗⼝ SAS中共有5种窗⼝，但在windows操作环境下，若运⾏结果可打印则会多出现⼀个「结果查看器」：编辑：输出、编辑、提交SAS程序⽇志：显⽰与程序相关的任何提⽰、错误或警告信息输出：windows环境下默认不显⽰任何内容结果：以纲要形式显⽰输出窗⼝和结果查看器的⽬录资源管理器：查看SAS⽂件和逻辑库6 阅读SAS⽇志⽇志内容以SAS版本和SAS软件安装点编号开始data步 / proc步原始程序语句，并在左侧添加了⾏号data步 / proc步注释，包含创建的SAS数据集名称、观测数、变量数data步 / proc步计算耗时错误、警告及其他提⽰信息7 逻辑库逻辑库简单地说，逻辑库就是存放SAS数据集的位置。

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。

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软件整理之基础操作⼀、数据集的建⽴1.导⼊Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应⽤⼯作空间中，选择菜单“⽂件”→“导⼊数据”，打开导⼊向导“Import Wizard”第⼀步：选择导⼊类型（Select import type）。

2) 在第⼆步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel⽂件，返回。

然后，单击“Option”按钮，选择所需的⼯作表。

（注意Excel⽂件要是2003的！！）3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导⼊数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。

4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统⽣成的程序代码存放的位置，完成导⼊过程。

2.⽤INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在⾏列交汇处的数据区输⼊数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后⾯⽅差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:“⽂件”→“保存”→“数据”；选择保存的逻辑库名，并输⼊数据集名；单击“确定”按钮。

即可保存新建的数据集。

3.⽤VIEWTABLE窗⼝建⽴数据集1）打开VIEWTABLE窗⼝2）单击表头顶端单元格，输⼊变量名3）在变量名下⽅单元格中输⼊数据平宝宝倾情奉献希望⼤家SAS顺利！！4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.⽤编程⽅法建⽴数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输⼊的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/ （⽤于DATA步的其它语句）Cards； /*数据⾏的开始*/[数据⾏]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执⾏*/例⼦：data=数据集名字mylib.a;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这⼀列是⽂字！！⽐如名字，性别，科⽬等等)cards;rebeccah 424 112 1.5648 （中间是数据集，中间每⼀⾏末尾不要加逗号，但是carol 450 112 5.6235 数据集最后要加⼀个分louise 409 110 1.2568gina 474 110 1.3652mimi 410 106 1.6542alice 411 106 1.6985brenda 414 106 1.3698brenda 414 105 1.8975david 438 141 1.6547betty 464 141 1.5647holly 466 140 1.5624 ;proc print data=whb.phones; （这⼀过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会⽤加粗来显⽰，⼤家主要记加粗的，下⾯的编程部分都是这样！！⼆、基本统计分析1.⽤INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决⽅案）”→“Analysis（分析）”→“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT平宝宝倾情奉献希望⼤家SAS顺利！！Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗⼝2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。

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。

绪论:SAS软件入门在当今的信息时代，我们每天都生活在纷繁复杂的数据海洋中，如何管理好这些各式各样的数据，如何从每天接触到的海量数据中提取出对我们工作、生活有用的信息，帮助我们做出有利自己决策的信息，提高工作的效率和排除各种干扰数据对我们造成的伤害就成了一个非常重要的问题。

数据已经成为我们工作生活中和外界交流的一种必不可少的语言，读懂数据肯定需要借助一些方法和工具，统计分析理论为我们处理分析数据提供了很多很好的方法和理论。

但是面对海量数据的处理分析工作,没有计算机相关的应用软件是不可能完成的,而SAS软件就是一款这样功能强大的应用软件系统。

SAS（Statistical Analysis System）是由美国北卡罗来纳州的SAS institute公司开发的一款统计软件，它被广泛应用在商业、科研和金融领域。

SAS不仅具有强大的统计分析功能，而且具有一般数据库软件的数据管理功能。

SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。

它由几十个专用模块构成，如:SAS/BASE,SAS/STAT,SAS/ETS,SAS/OR, SAS/IML和SAS/GRAPH等等, 功能非常强大，包括数据访问、数据储存及管理、图形处理、数据分析、应用开发、运筹学方法、报告编制、计量经济学与预测,医学统计与应用和生存分析等等。

SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据呈现；数据管理；数据分析。

截止2007年，软件最高版本为SAS9.2。

运用SAS的技术水平可以分为以下三个层面。

第一层面：会使用SAS菜单以及一些菜单界面的SAS模块，如INSIGHT、ANALYST等，了解初步的SAS BASE语句，能用SAS系统作简单的数据分析和加工处理，具有一定的数理统计知识，掌握一定的SAS STAT过程。

如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。

它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。

本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。

第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。

SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。

用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。

第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。

SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。

用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。

第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。

SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。

用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。

第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。

SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。

用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。

第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。

SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。

用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。

第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。

SAS软件应用指南第一章：SAS软件简介SAS软件是一种广泛应用于数据分析和统计建模的强大工具。

本章将介绍SAS软件的概念、历史和主要特点，为读者提供了解SAS软件的基础知识。

第二章：SAS数据处理2.1 数据导入与导出介绍如何使用SAS软件导入不同格式的数据文件，并将处理后的结果导出保存为其他格式。

2.2 数据清洗与整理详细介绍SAS软件在数据清洗和整理过程中的常用函数和技巧，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。

2.3 数据合并与拆分介绍SAS软件中的数据合并与拆分操作，包括对多个数据集进行合并、压缩和拆分，以满足不同的分析需求。

第三章：SAS统计分析3.1 描述统计分析介绍如何使用SAS软件进行描述性统计分析，包括计算均值、方差、频数和百分位数等。

3.2 假设检验与推断统计分析详细介绍SAS软件中的假设检验和推断统计分析操作，包括t检验、方差分析和回归分析等常用方法。

3.3 非参数统计分析介绍SAS软件中的非参数统计分析方法，包括Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。

第四章：SAS数据可视化4.1 统计图形详细介绍SAS软件中常用的统计图形绘制方法，包括直方图、散点图、箱线图和饼图等。

4.2 报表生成介绍SAS软件中的报表生成技术，包括利用PROC REPORT和PROC TABULATE生成表格和综合报表。

4.3 数据可视化技巧提供一些在SAS软件中进行数据可视化时的技巧和注意事项，包括颜色选择、坐标轴调整和标签添加等。

第五章：SAS编程与自动化5.1 SAS语言基础介绍SAS软件中的基本编程语言，包括数据步和过程步的基础知识，帮助读者理解和编写SAS程序。

5.2 宏编程与自动化详细介绍SAS软件中的宏编程技术，包括宏变量、宏程序和宏语言的应用，以实现SAS程序的自动化处理。

5.3 批处理与调度介绍如何使用SAS软件进行批处理和调度操作，以提高工作效率和自动化数据处理流程。

SAS简明教程范文SAS（统计分析系统）是一种最常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、统计建模等领域。

本文将为您提供一个简明的SAS教程，介绍SAS的基本操作和常用功能。

一、SAS基础操作2.SAS程序结构：SAS程序由一系列SAS语句组成，每个语句以分号结尾。

一个完整的SAS程序由DATA步骤和PROC步骤构成。

3. 数据集的创建：在SAS中，可以使用DATA步骤来创建数据集。

通过DATA步骤，可以指定数据集的名称、变量名称和变量类型，并可以输入数据。

例如，下面的代码创建了一个名为student的数据集，并定义了两个变量，一个是姓名，一个是年龄。

```data student;input name $ age;datalines;John 20Mary 22Tom 21;run;```4.数据集的读取和查看：在SAS中，可以使用SET语句来读取已经存在的数据集。

使用PRINT和CONTENTS过程可以查看数据集的内容和结构。

```data student;set student;run;proc print data=student;run;proc contents data=student;run;```二、SAS常用功能1.数据清洗：在实际数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤。

在SAS中，可以使用IF语句、WHERE语句和DROP、KEEP子句来对数据进行筛选、删除和保留。

```data new_student;set student;if age > 20;drop age;run;```2.数据处理：SAS提供了丰富的数据处理功能，可以进行数据透视、数据合并、数据转换等操作。

-数据透视：使用PROCFREQ过程可以计算变量的频数和频率，并生成透视表。

```proc freq data=student;tables name;run;```-数据合并：使用DATA步骤和MERGE语句可以将多个数据集按照指定的变量进行合并。