数据分析与SAS_08

如何使用SAS进行数据分析数据分析在现代社会中变得越来越重要。

从业务领域到学术研究，许多领域都需要对大量数据进行分析和解释。

数据分析可以让人们更了解他们的业务、客户和市场，以及发现潜在的趋势和模式。

在这个过程中，数据处理和统计软件起着至关重要的作用。

SAS就是一个被广泛使用的数据处理和统计工具包。

在本文中，我们将深入了解如何使用SAS进行数据分析。

1. 数据准备数据准备是进行数据分析的首要任务。

数据准备包括数据清洗、转换、选取和缺失值处理。

SAS提供了众多命令和函数，可以轻松地进行数据准备工作。

除此之外，SAS还提供了一个方便的用户界面，SAS Enterprise Guide，可以帮助用户快速准确地进行数据处理。

2. 描述性分析描述性分析是对数据进行初步分析的过程。

在这个过程中，对数据的各种属性进行了解和描述，包括数据的集中趋势、分散趋势和分布形状。

SAS提供了多种统计方法和图形工具，可以帮助用户更轻松地进行描述性分析。

例如，PROC UNIVARIATE和PROC MEANS命令可以计算数据的平均值、标准差、最值和百分位数等统计数据，并输出相应的表格和图形。

此外，图形工具包括直方图、箱形图和散点图等，可以帮助用户更形象地理解数据的分布情况。

3. 探索性分析探索性分析是深入了解数据的过程。

在这个过程中，用户将使用多种方法和技术来探索数据之间的关系和可视化。

SAS提供了多种探索性分析工具。

PROC CORR和PROC REG命令可以帮助用户计算两个或多个变量之间的相关系数和回归系数，并绘制相关图形。

PROC FACTOR和PROC PRINCOMP命令可以帮助用户进行因子分析和主成分分析等多变量分析。

此外，SAS还提供了交互式可视化工具，如SAS Visual Analytics和SAS Visual Statistics，可以帮助用户更方便快速地进行探索性分析。

4. 统计建模在对数据进行描述性分析和探索性分析后，用户可以利用统计建模技术进行预测和分类分析。

SAS统计与数据分析实用技巧Chapter 1: 引言数据分析在当今信息时代扮演着重要角色，而SAS统计工具是业界广泛使用的数据分析软件。

本文将介绍一些SAS统计与数据分析的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。

Chapter 2: 数据管理与准备在开始数据分析前，合理、有效地管理和准备数据至关重要。

这一章节将重点介绍SAS中的数据导入、数据清洗和变量管理等技巧。

例如，我们可以使用PROC IMPORT命令将不同格式的数据导入SAS环境，再运用数据清洗技巧（如缺失值处理、异常值检测等）提高数据质量。

Chapter 3: 描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，也是数据探索的第一步。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的描述性统计分析，包括求均值、标准差、中位数等。

同时，还能通过PROC UNIVARIATE命令生成直方图、箱线图等图表，以直观展示数据的分布特征。

Chapter 4: 数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的环节，它能帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。

我们将介绍如何使用SAS中的PROC SGPLOT命令绘制各种图表，包括散点图、折线图、柱状图等。

此外，还会介绍一些高级的可视化技巧，如在图表中添加标签、调整颜色和样式等，使图表更具吸引力。

Chapter 5: 统计推断统计推断是数据分析中从样本数据推断总体特征的过程。

我们将介绍如何使用SAS进行常见的统计推断分析，包括参数估计、假设检验和置信区间计算等。

通过PROC MEANS和PROC TTEST等命令，我们可以得到样本统计量和对总体特征的推断。

Chapter 6: 回归分析回归分析是一种用于探究变量间关系的强大工具，常用于预测和因果分析。

在这一章节，我们将介绍如何使用SAS进行单变量和多变量线性回归分析，包括模型建立、系数估计和模型诊断等。

通过PROC REG命令，我们可以快速得到回归分析的结果和诊断图表。

SAS系统对数据的管理一.SAS数据集SAS数据集的结构在SAS系统中只有SAS数据集才能被SAS过程（Procedure）使用。

SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分：●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息●数据部分——包括数据值SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，见图3－1所示。

表的列称之为变量（Variable），变量类似于其它文件类型的域或字段（Field）；表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record）。

观察1观察2观察3观察4观察5图3－1 一个SAS数据文件二.SAS数据集形式SAS系统中共有两种类型的数据集：●SAS 数据文件（SAS data files）●SAS 数据视窗（SAS data views）SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。

SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其它数据文件或者其它软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。

自始自终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这二种形式中之一有关。

在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=aaa.abc三.SAS数据库SAS数据库和库标记SAS数据集存储在被称为SAS数据库的文件集中。

SAS数据集是最常用的一种SAS文件类型，但SAS数据库可以包含其它类型的SAS文件。

这些数据库使得SAS系统能够在SAS 程序中指明并查阅文件。

无论使用哪种操作系统都需要为每个SAS数据库指定一个库标记来识别。

库标记仅仅是SAS文件的物理位置在SAS系统中的一个统一的逻辑标识。

使用LIBNAME语句可以指定SAS库标记，它的一般形式为：LIBNAME libref ‘SAS-data-library’ options;例如: 指定目录’c:\course’为库标记Course, 可以在PROGRAM EDITOR中提交下面的语句:libname course ‘c:\course’;run;永久的和临时的SAS数据库SAS的存储方式有二种：●永久的SAS数据库●临时的SAS数据库一个SAS数据集是临时地或者是永久地存在，取决于该数据集所附属的SAS数据库是临时的或永久的。

第十一课SAS数据集的编辑通常从外部数据源转换得到SAS数据集后，并不是所有的数据集都满足统计数据要求，可立即调用统计过程进行统计分析。

需要对数据集进行满足统计数据要求的编辑或生成新的数据集。

一、增加数据集一个新变量SAS系统可通过赋值语句把包含操作符的表达式赋值给数据集所要创建的新变量。

SAS 的表达式中还可以包含SAS函数，如一些常用的SAS函数见下表：函数分类常用函数功能数学运算函数ABS( ) 取绝对值SQRT( ) 求平方根INT( ) 取整数部分EXP( ) 计数e的次幂LOG( ) 求e为底的自然对数SIN( ) 计算正弦LAGn( ) 求给定变量滞后为n的值统计计算函数MAX( ) 求最大值MIN( ) 求最小值MEAN( ) 求平均值SUM( ) 求和DIFn( ) 求给定变量X的第n阶差STD( ) 求标准差PROBNORM( ) 标准正态分布函数日期时间处理函数DA TE( )/TODAY（）取当日的日期值DAY( ) 计算某月的那一日HOUR( ) 计算小时TIME( ) 取当日的时间YEAR( ) 取年值字符函数INDEX( ) 搜寻字符串的位置LEFT( ) 字符串表达式左对齐SUBSTR( ) 抽取子字符串TRIM( ) 移走尾部空格LENGTH( ) 给出字符变量的长度UPCASE( ) 转换为大写财政金融函数COMPOUND( ) 计算复利IRR( ) 计算内部赢利率NPV( ) 计算净现值SA VING( ) 计算定期储蓄的本金和利息例如，有一个学生成绩数据集中的数据来源写在CARDS语句后，但我们还需产生新的变量平均分和总分，数据步的程序如下：Data class2;Input id test1-test5 ;average=mean(test1,test2,test3,test4,test5);total=test1+test2+test3+test4+test5;Cards ;980801 100 100 100 100 100980802 90 100 90 100 90980803 81 82 83 84 85Proc print data=class2 ;Run ;在OUTPUT窗口中显示的运行结果见图11.1所示。

SAS系统和数据分析输入输出格式SAS（Statistical Analysis System）是一种用于数据分析的软件系统，它可以用于数据处理、统计建模、数据挖掘、报告生成等多个方面。

SAS系统提供了一套完整的数据分析工具和功能，使得用户可以方便地进行数据处理和分析工作。

在SAS系统中，数据的输入和输出格式对于数据分析是至关重要的。

正确的输入格式可以确保数据能够被正确地导入到SAS系统中进行分析，而输出格式则决定了分析结果的呈现方式和使用方式。

对于文本文件的输入，SAS系统可以通过DATA步骤或者PROC IMPORT 过程来导入数据。

在DATA步骤中，用户可以使用INFILE语句来指定输入文件路径和参数，然后使用INPUT语句来定义数据的列变量和格式。

PROC IMPORT过程则可以通过对话框或者语句方式导入数据，用户可以选择数据文件、工作表和导入选项。

对于Excel文件的输入，PROC IMPORT过程同样可以很方便地将数据导入到SAS系统中。

在数据输入之后，SAS系统中的数据可以采用两种不同的存储方式，即SAS数据集和SAS视图。

SAS数据集是一种独立于数据源的数据存储方式，它可以被完全加载到存储器中，方便用户进行数据处理和分析。

而SAS视图则是一种基于数据源的虚拟表格，它不占用存储空间，只有在需要数据时才从数据源中获取。

用户可以通过DATA步骤或者PROCSQL语句来创建SAS数据集和SAS视图。

在数据分析之后，SAS系统中的数据可以通过多种方式进行输出。

最常见的输出方式是创建报告和导出结果。

SAS系统提供了PROC REPORT和PROC TABULATE等过程，可以帮助用户根据数据的特点和要求生成不同样式的报告。

用户可以通过对话框或者语句方式设置报告的格式、样式和输出路径。

此外，SAS系统还支持将结果输出到外部文件，例如文本文件、Excel文件、PDF文件等。

用户可以通过DATA步骤或者PROC EXPORT过程将数据导出到指定的文件中。

如何使用SAS进行数据挖掘与分析引言随着大数据时代的来临，SAS（Statistical Analysis System）作为一种强大的数据分析工具逐渐受到人们的重视。

本文将介绍如何使用SAS进行数据挖掘与分析。

文章将分为以下几个章节：数据预处理、特征工程、模型构建与评估、模型优化与调试。

1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘与分析中不可或缺的第一步。

合理的数据预处理可以在很大程度上提高后续分析的准确度和效率。

在SAS中，可以使用多种方法实现数据预处理，以下是几种常用的预处理技术：1.1 缺失值处理在数据中，经常会出现一些缺失值，这会给后续的分析带来困扰。

SAS提供了多种处理缺失值的方法，比如使用均值、中值或插值法来填补缺失值，或者根据其他变量的值进行填补等。

1.2 异常值处理异常值可能会对数据分析的结果产生较大的影响。

SAS提供了多种方法来检测和处理异常值，比如基于统计学的方法，如箱线图等。

1.3 数据平滑数据平滑是指通过一些方法将原始数据中的噪声消除或减小，使数据更加规整。

SAS提供了多种数据平滑方法，如移动平均、指数平滑等。

2. 特征工程特征工程是SAS数据挖掘与分析的关键环节之一。

通过对数据进行特征选择、特征变换和特征生成等操作，可以有效地提取出数据的有效信息。

以下是几种常见的特征工程技术：2.1 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征选择的方法，如相关系数、方差选择、递归特征消除等。

2.2 特征变换特征变换是将原始数据转换为更具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征变换的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

2.3 特征生成特征生成是指根据已有的特征生成新的特征。

SAS提供了多种特征生成的方法，比如多项式特征生成、交互特征生成等。

3. 模型构建与评估在进行数据挖掘与分析时，模型的选择和构建是关键步骤。

SAS提供了多种经典的数据挖掘与分析模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

--SAS系统和数据分析SAS数据库第四课SAS数据库一、SAS数据库（SAS data library）的成员一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。

一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。

SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。

图4.1描述了SAS 数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。

注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。

图4.1 在SAS数据库中的成员类型例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件：●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW）●索引文件Class.si2其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为：●PROGRAM程序文件SAS的目录是具有成员类型为：●CATALOG的SAS文件此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。

典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。

SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。

SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为：●ACCESS的一些文件我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。

数据分析与SAS近年来，由于存储设备的单位成本以惊人的速度下降（1G硬盘空间的成本现在只需要几美分，这在过去难以想象），我们可以轻而易举地积累起大量的数据。

电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。

电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。

城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。

在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。

我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。

很不幸的是，我们得到了大量的数据，而这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。

尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然停留在按预定指标进行统计这种很低的水平上。

造成这种情况的原因有很多。

一方面，由于业务人员和IT人员的工作鸿沟，使到即使能提出数据分析的需求都成了一个很大的困难。

在各公司里保管数据的大多是IT人员，他们对业务的了解可能并非很深入，而业务人员也鲜有对数据有深入认识者，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作。

另一方面，数据分析专家具有深厚的数学处理能力，善于建模和构筑算法，但是由于无法得到合适的需求，他们的能力也无从施展。

另外数学家、统计学家们很多并不熟悉现代的IT软硬件设备的特性，对于集群、分布式系统、大规模存储、云计算、数据库等认识几乎为零，对于算法的实现可能还停留在对着PC写C语言程序的水平上，对于海量数据，无法利用现代化设备的能力，使到算法是否能真正实现变成生产力存有很大的疑问。