数据分析与SAS_07

附录A 习题答案习题1答案1.什么是观测值OBS？答：一份问卷、一个单一的整体、一个人、一个被测对象就是一个观测值，或称一个“个案”。

每个个案是由若干变量组成。

2. 什么是变量Variable？一份问卷一般有几个甚至几十个问答题，一个问答题就是一个变量。

如id、sex、age、location、income等。

3.下面的变量名哪些有效？哪些无效？sex、age、v1、location、_ab_、1age、1v、location1、@1、#1、%1、&2答：（1）有效的变量名是由1-8个有效字符组成且字母领头，后跟数字或有效的字母。

但字母@、#、$、%、^、&、*等是无效的字符。

比如：sex、age、v1、location、_ab_等变量名是正确的；（2）无效的变量名：1age、1v、location1、@1、#1、%1、&2等。

4.变量有哪些类型？答：变量有2种类型。

数字型：如INPUT id sex age；字符型：如“INPUT id sex $ age；”中的“sex $”表示性别是以m=男性，f=女性表示的。

5.给下面程序A.1a改错。

程序A.1a：DATA sj5; INPUT a b c @@; IF 4=<a<15 THEN GOTO OK; a=3; COUNT+1; RETURN; /*RETURN（返回）到DATA步执行它下面的语句*/ OK:SUMa+a; CARDS;3 6 9 10 22 15 12 10 14 ; PROC PRINT; RUN;解答:错在第3条语句上。

改错后的程序见程序A.1b。

程序A.1b：DATA sj5; INPUT a b c @@; IF a>=4 & a<15 THEN GOTO OK; a=3; COUNT+1; RETURN; /*RETURN（返回）到DATA步执行它下面的语句*/OK:SUMa+a; CARDS;3 6 9 10 22 15 12 10 14 ; PROC PRINT; RUN;习题2答案1.指出下列命令的作用。

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。

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案例分析SAS案例分析。

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，被广泛应用于数据分析、数据挖掘、预测分析等领域。

它提供了丰富的数据处理和分析功能，能够帮助用户有效地进行数据探索和建模分析。

下面我们将通过一个实际案例来展示SAS在数据分析中的应用。

某电商公司希望通过分析用户行为数据，提高用户留存率和购买转化率。

为了实现这一目标，他们收集了大量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的行为等。

接下来，我们将使用SAS对这些数据进行分析，以期找到一些有益的信息。

首先，我们将对用户的浏览记录进行分析。

通过SAS的数据处理功能，我们可以对用户的浏览行为进行统计，比如哪些商品被浏览次数最多，用户在网站停留的平均时间等。

这些信息可以帮助我们了解用户的兴趣和偏好，从而为后续的推荐系统提供依据。

其次，我们可以利用SAS对用户的购买记录进行分析。

通过对用户购买行为的统计分析，我们可以找到哪些商品的销量最好，哪些用户购买频率较高，哪些商品组合销售效果较好等。

这些信息可以帮助我们优化商品推荐和营销策略，提高用户的购买转化率。

此外，我们还可以通过SAS对用户的点击广告行为进行分析。

通过对广告点击率、转化率等指标的统计分析，我们可以找到哪些广告的效果较好，哪些广告的点击率较高，哪些广告的转化率较低等。

这些信息可以帮助我们优化广告投放策略，提高广告的转化效果。

最后，我们可以利用SAS进行用户群体分析。

通过对用户数据的聚类分析，我们可以找到不同用户群体的特征和行为模式，从而为不同群体的用户制定个性化的营销策略和推荐策略。

通过以上分析，我们可以看到SAS在数据分析中的强大功能。

它能够帮助我们从海量的数据中找到有用的信息，为企业决策提供有力支持。

希望通过这个案例的介绍，能够让大家对SAS在数据分析中的应用有一个更深入的了解。

学会使用SAS进行统计分析和数据建模第一章：引言SAS（统计分析系统）是一种强大的统计分析和数据建模工具，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策支持中。

本文将介绍SAS的基本使用方法以及其在统计分析和数据建模中的应用。

第二章：SAS基础知识在开始使用SAS进行统计分析和数据建模之前，有必要掌握一些SAS的基础知识。

包括安装和配置SAS软件、了解SAS界面、学习SAS的基本语法和数据处理等。

本章将介绍这些基础知识，帮助读者能够熟练运用SAS。

第三章：数据准备和清洗在进行统计分析和数据建模之前，需要进行数据准备和清洗工作。

本章将介绍如何读取和导入各种类型的数据文件（如CSV、Excel等），掌握SAS的数据处理函数和技巧，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。

第四章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据分布和特征的基础，它可以通过计算均值、方差、分位数等指标来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态。

本章将介绍如何使用SAS进行描述性统计分析，包括计算基本统计指标、制作数据可视化图表等。

第五章：假设检验和推断统计假设检验和推断统计用于对样本数据进行推断性分析，通过对比样本数据与总体假设之间的差异来进行统计判断。

本章将介绍SAS中的常用假设检验方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等，以及推断统计方法，包括置信区间估计和回归分析等。

第六章：数据建模数据建模是统计分析的核心内容，通过建立统计模型来描述和预测变量之间的关系。

本章将介绍如何使用SAS进行数据建模，包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等，以及模型诊断和评估。

第七章：时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据中趋势、周期和季节性变化的方法。

本章将介绍SAS中的时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数、ARIMA模型等，以及时间序列预测和模型选择。

第八章：附加技巧和应用案例除了上述内容外，SAS还提供了一些附加技巧和应用功能，如数据转换和重塑、分组汇总和交叉表格生成、高级图形和报表制作等。

sas数据分析案例SAS 数据分析案例：销售数据分析背景：某电子产品公司想要了解其产品在不同市场的销售情况，以便制定更好的销售策略。

为了实现这个目标，公司收集了一份包含产品销售数据的数据集。

数据集包括以下字段：- 销售日期：产品被销售的日期- 销售地区：产品被销售的地理位置- 销售额：每次销售的金额- 产品类别：产品的类型- 促销活动：销售是否发生在促销活动期间目标：通过分析销售数据，了解以下信息：1. 不同地区的销售情况：了解不同地区的销售额，哪些地区是公司的热销地区，哪些地区是潜在市场。

2. 产品类别的销售情况：了解不同产品类别的销售额，哪些产品类别是公司的主要销售产品，哪些产品类别需要进一步推动销售。

3. 促销活动效果评估：了解促销活动对销售额的影响，是否可以通过更多的促销活动来提高销售额。

步骤：1. 建立连接：使用 SAS 软件建立与数据集的连接。

2. 数据预处理：对数据进行清洗，包括删除缺失数据、异常值处理等。

3. 地区销售情况分析：- 使用图表展示不同地区的销售额，比较各地区的销售情况。

- 根据销售额，筛选出热销地区和潜在市场，进一步分析销售额的变化趋势。

4. 产品类别销售情况分析：- 使用图表展示不同产品类别的销售额，比较各产品类别的销售情况。

- 根据销售额，筛选出主要销售产品和推动销售的产品类别，进一步分析销售额的变化趋势。

5. 促销活动效果评估：- 对促销活动期间的销售额和非促销活动期间的销售额进行对比，分析促销活动对销售额的影响。

- 根据分析结果，评估促销活动的效果，并提出更好的促销策略。

结果：1. 地区销售情况的分析结果可以帮助公司确定销售重点地区和潜在市场，从而调整营销策略，提高销售额。

2. 产品类别销售情况的分析结果可以帮助公司了解不同产品类别的销售状况，从而决定是否需要加大某些产品类别的推广力度。

3. 促销活动效果评估的结果可以帮助公司了解促销活动对销售额的影响，从而优化促销活动的策划和执行。

sas标准分SAS标准分：数据分析中的重要工具SAS标准分是数据分析中常用的一种工具，它可以将数据转化为标准分数，从而方便进行数据分析和比较。

在实际应用中，SAS标准分被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、教育等。

SAS标准分的计算方法是将原始数据减去平均值，再除以标准差。

这样得到的结果就是标准分数，它的平均值为0，标准差为1。

通过将数据转化为标准分数，可以消除不同数据之间的量纲差异，使得数据更加可比较。

在金融领域，SAS标准分被广泛应用于风险评估和投资决策。

通过将不同股票的收益率转化为标准分数，可以比较不同股票的风险和收益。

同时，SAS标准分还可以用于构建投资组合，通过将不同股票的标准分数加权平均，得到整个投资组合的标准分数，从而评估整个投资组合的风险和收益。

在医疗领域，SAS标准分可以用于评估患者的健康状况和治疗效果。

通过将患者的生理指标转化为标准分数，可以比较不同患者之间的健康状况。

同时，SAS标准分还可以用于评估不同治疗方案的效果，通过将不同治疗方案的效果转化为标准分数，可以比较不同治疗方案的优劣。

在教育领域，SAS标准分可以用于评估学生的学习成绩和学业水平。

通过将学生的成绩转化为标准分数，可以比较不同学生之间的学习成绩。

同时，SAS标准分还可以用于评估不同学校和不同地区的教育水平，通过将不同学校和不同地区的学生成绩转化为标准分数，可以比较不同学校和不同地区的教育水平。

SAS标准分是数据分析中的重要工具，它可以消除不同数据之间的量纲差异，使得数据更加可比较。

在实际应用中，SAS标准分被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、教育等。

通过将数据转化为标准分数，可以比较不同数据之间的差异，从而更好地进行数据分析和决策。