SAS数据分析1
sas数据分析报告
sas数据分析报告摘要：本文介绍了基于SAS软件进行的数据分析报告。
首先，对数据进行了简要的介绍和处理，并对数据进行了可视化处理。
然后我们使用SAS建立了模型，并对模型进行了评估。
最后，我们对结果进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
关键词：SAS，数据分析，模型建立，可视化，结果解释1. 简介SAS是一款广泛应用于数据分析领域的统计软件，其丰富的统计函数和数据可视化功能使得它成为了数据分析师不可或缺的工具。
本文使用SAS对某公司的销售数据进行分析，以帮助公司管理者更好地了解企业的经营情况和预测未来的发展趋势。
2. 数据处理与可视化我们先对数据进行了初步的清理和整理，去除了缺失值和异常值，并对数据进行了标准化处理。
然后，我们使用SAS的数据可视化功能对数据进行了可视化处理，包括制作散点图、直方图和箱线图等，以便更好地了解数据的分布情况和相关性。
3. 模型建立与评估我们基于数据建立了模型，并使用SAS对模型进行了评估。
在模型建立过程中，我们采用了多元线性回归模型，考虑了各个变量之间的相互关系和影响。
在模型评估过程中，我们采用了交叉验证和R方值等指标，对模型的预测能力进行了评估。
4. 结果解释与分析根据模型的预测结果，我们对数据进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
我们确定了销售额、广告投放、促销活动等因素对销售额的影响，根据模型结果提出了优化销售策略的建议。
同时，我们进一步分析了销售额的趋势，预测了未来的销售情况，为公司的经营决策提供了有力的支持。
结论：本文基于SAS进行了数据分析报告，利用SAS的数据处理、可视化、模型建立和评估等功能，全面分析了某公司的销售数据。
通过对数据的解释和分析，我们提出了相关的建议，为公司的经营决策提供了参考。
这表明SAS在数据分析领域的应用效果显著，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
如何使用SAS进行数据分析
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数据分析案例
sas数据分析案例SAS数据分析案例。
在实际工作中，数据分析是一项非常重要的工作。
SAS作为一种常用的数据分析工具，被广泛应用于各个行业中。
本文将通过一个实际案例来介绍SAS在数据分析中的应用。
案例背景：某电商公司希望了解其用户的购物行为，以便更好地制定营销策略和提升用户体验。
为了实现这一目标，他们收集了大量的用户购物数据，包括用户的基本信息、购买记录、浏览记录等。
数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等工作。
在SAS中，我们可以使用数据步和PROC SQL等工具来完成这些任务。
数据分析：一、用户购买行为分析。
我们可以通过对用户购买记录的统计分析，来了解用户的购买习惯和偏好。
比如，我们可以计算用户的购买频次、购买金额分布、购买时间分布等指标，从而找出用户的消费特点。
二、用户行为路径分析。
除了购买行为，用户在网站上的浏览行为也是非常重要的。
我们可以利用SAS的数据挖掘功能，对用户的浏览记录进行分析，找出用户的行为路径，了解用户在网站上的行为轨迹。
三、用户画像分析。
通过对用户的基本信息进行分析，我们可以建立用户的画像，包括用户的性别、年龄、地域分布等特征。
这些信息对于制定个性化营销策略非常有帮助。
结果呈现：在数据分析完成后，我们需要将分析结果进行可视化呈现。
SAS提供了丰富的图表和报表功能，可以将分析结果直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。
结论与建议：通过对用户购物数据的分析，我们可以得出一些结论和建议，比如哪些产品更受用户欢迎、哪些时段用户购物活跃度更高、哪些地区的用户消费能力更强等。
这些结论可以为公司的营销策略和产品推广提供参考。
总结：本文通过一个实际案例，介绍了SAS在数据分析中的应用。
SAS作为一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现商业目标。
以上就是关于SAS数据分析案例的全部内容，希望对大家有所帮助。
学习使用SAS进行数据分析的基础教程
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。
数据分析与统计软件-sas-第一章上机实验-
数据分析与统计软件上机实验报告实验目的➢初步掌握sas软件的使用方法和语言结构➢学会运用sas软件进行简单的数据处理实验内容1某小学60名11岁学生的身高（单位cm）的数据如下126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 （1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解答1)使用sas软件编程答案为：统计量身高N 有效60缺失0均值139.0000中值139.0000标准差7.06387方差49.898偏度-.510偏度的标准误.309峰度-.126峰度的标准误.608百分位数25 135.000050 139.000075 144.7500变异系数=标准差/均值=5.08%2)部分结果在问题(1)中中位数：139.0000四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 3)使用软件画图得到4)使用sas软件画图得到程序附录（1）DATA DQGZ;INPUT X @@;CARDS;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 PROC MEANS N MEAN STD VAR USS CSS;RUN;（4）身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 011222222334413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)。
sas数据分析
sas数据分析标题：SAS数据分析与决策支持引言：在当今信息化的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行有效地整理和分析已经成为企业面临的挑战。
SAS作为一个强大的数据分析工具，通过其丰富的功能和灵活的应用，为企业提供了一种有效的决策支持方法。
本文将详细介绍SAS数据分析的概念、应用和优势，以及它如何为企业决策提供支持。
一、SAS数据分析的概念SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析软件，它通过收集、整合、管理和分析数据，帮助用户在决策过程中作出有效的预测和判断。
SAS数据分析可以应用于各个领域，包括市场营销、金融风险评估、医疗保健、生物信息学等。
二、SAS数据分析的应用1. 市场营销决策支持：SAS数据分析可以帮助企业对产品销售进行预测和监测，分析市场竞争对手的策略，并优化企业的市场定位和营销策略。
2. 金融风险评估：SAS数据分析可以对金融数据进行建模和分析，帮助金融机构评估风险、监控市场波动，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗保健决策支持：SAS数据分析可以通过分析大量的医疗数据，辅助医疗机构提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效率和病人满意度。
4. 生物信息学研究：SAS数据分析可以处理大规模的生物数据，帮助生物学家解决基因组学、蛋白质组学等领域的问题，加速科学研究的进展。
三、SAS数据分析的优势1. 数据整合能力：SAS可以集成多种类型的数据，并通过其强大的数据处理功能进行统一管理和整合，使得数据的利用更加高效和便捷。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以通过这些方法和模型对数据进行深入分析和挖掘，从而发现数据背后的规律和关联。
3. 可视化分析：SAS提供了强大的可视化分析功能，可以通过图表、图像和地图等形式呈现数据分析结果，帮助用户更加直观地理解和解释数据。
4. 高性能计算：SAS具备较强的计算能力，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务，加速数据分析和决策过程。
SAS数据分析教程说明书
About the T utorialSAS is a leader in business analytics. Through innovative analytics, it caters to business intelligence and data management software and services. SAS transforms data into insight which can give a fresh perspective to business.Unlike other BI tools available in the market, SAS takes an extensive programming approach to data transformation and analysis rather than a drag-drop-connect approach. This makes it stand out from the crowd with enhanced control over data manipulation. SAS has a very large number of components customized for specific industries and data analysis tasks.AudienceThis tutorial is designed for all those readers who want to read and transform raw data to produce insights for business using SAS. Readers who aspire to become Data Analysts or Data Scientists can also draw benefits from this tutorial.PrerequisitesBefore proceeding with this tutorial, you should have a basic understanding of Computer Programming terminologies. A basic understanding of any of the programming languages will help you understand the SAS programming concepts. Familiarity with SQL will be an added benefit.Disclaimer & CopyrightCopyright 2016 by Tutorials Point (I) Pvt. Ltd.All the content and graphics published in this e-book are the property of Tutorials Point (I) Pvt. Ltd. The user of this e-book is prohibited to reuse, retain, copy, distribute or republish any contents or a part of contents of this e-book in any manner without written consent of the publisher.We strive to update the contents of our website and tutorials as timely and as precisely as possible, however, the contents may contain inaccuracies or errors. Tutorials Point (I) Pvt. Ltd. provides no guarantee regarding the accuracy, timeliness or completeness of our website or its contents including this tutorial. If you discover any errors on our website or inthistutorial,******************************************.T able of ContentsAbout the Tutorial (i)Audience (i)Prerequisites (i)Disclaimer & Copyright (i)Table of Contents (ii)1.SAS – Overview (1)Uses of SAS (1)Types of SAS Software (3)Libraries in SAS (4)2.SAS – Environment (5)Download SAS University Edition (5)The SAS Environment (14)3.SAS – User Interface (15)SAS Main Window (15)Code Autocomplete (16)Program Execution (16)Program Log (17)Program Result (17)Program Tabs (18)4.SAS – Program Structure (22)SAS Program Structure (22)DATA Step (22)PROC Step (23)The OUTPUT Step (23)The Complete SAS Program (24)Program Output (24)5.SAS – Basic Syntax (26)SAS Statements (26)SAS Variable Names (26)SAS Data Set (27)SAS File Extensions (27)Comments in SAS (28)6.SAS – Data Sets (29)SAS Built-In Data Sets (29)Importing External Data Sets (31)7.SAS – Variables (35)SAS Variable Types (35)Use of Variables in SAS Program (36)Using the Variables (37)8.SAS – Strings (39)Declaring String Variables (39)String Functions (40)Accessing Array Values (44)Using the OF operator (44)Using the IN operator (45)10.SAS – Numeric Formats (47)Reading Numeric formats (47)Displaying Numeric formats (48)11.SAS – Operators (50)Arithmetic Operators (50)Logical Operators (51)Comparison Operators (52)Minimum/Maximum Operators (53)Concatenation Operator (54)Operators Precedence (55)12.SAS – Loops (56)Flow Diagram (56)SAS – DO Index Loop (57)SAS – DO WHILE Loop (58)SAS – DO UNTIL Loop (59)13.SAS – Decision Making (60)SAS – IF Statement (61)SAS − IF THEN ELSE Statement (63)SAS − IF THEN ELSE IF Statement (65)SAS − IF-THEN-DELETE Statement (66)14.SAS − Functions (68)Function Categories (68)Mathematical Functions (68)Date and Time Functions (69)Character Functions (70)Truncation Functions (71)Miscellaneous Functions (72)15.SAS − Input Methods (74)List Input Method (74)Named Input Method (75)Column Input Method (76)Formatted Input Method (77)16.SAS – Macros (79)Macro Variables (79)Local Macro Variable (80)Macro Programs (81)Commonly Used Macros (82)Macro % RETURN (83)Macro % END (84)SAS Date Informat (86)SAS Date output format (87)SAS DATA SET OPERATIONS (88)18.SAS − Read Raw Data (89)Reading ASCII (Text) Data Set (89)Reading Delimited Data (90)Reading Excel Data (91)Reading Hierarchical Files (92)19.SAS − Write Data Sets (94)PROC EXPORT (94)Writing a CSV file (95)Writing a Tab Delimited File (96)20.SAS − Concatenate Data Sets (97)21.SAS − Merge Data Sets (103)Data Merging (103)22.SAS − Subsetting Data Sets (107)Subsetting Variables (107)Subsetting Observations (109)23.SAS − Sort Data Sets (111)Reverse Sorting (112)Sorting Multiple Variables (113)24.SAS − Format Data Sets (115)Using PROC FORMAT (116)25.SAS − SQL (118)SQL Create Operation (118)SQL Read Operation (119)SQL SELECT with WHERE Clause (120)SQL UPDATE Operation (121)SQL DELETE Operation (123)26.SAS − ODS (124)Creating HTML Output (124)Creating PDF Output (126)Creating TRF(Word) Output (127)27.SAS − Simulations (129)SAS DATA REPRESENTATION (130)28.SAS − Histograms (131)Simple Histogram (131)Histogram with Curve Fitting (132)29.SAS − Bar Charts (134)Simple Bar chart (134)Stacked Bar chart (135)Clustered Bar chart (136)30.SAS − Pie Charts (138)Simple Pie Chart (138)Pie Chart with Data Labels (140)Grouped Pie Chart (142)31.SAS − Scatter Plots (144)Simple Scatterplot (144)Scatterplot with Prediction (145)Scatter Matrix (147)32.SAS − Boxplots (148)Simple Boxplot (148)Boxplot in Vertical Panels (150)Boxplot in Horizontal Panels (150)SAS BASIC STATISTICAL PROCEDURE (152)33.SAS ─ Arithmetic Mean (153)Mean of a Dataset (153)Mean of Select Variables (154)Mean by Class (155)34.SAS ─ Standard Deviation (156)Using PROC MEANS (156)Using PROC SURVEYMEANS (157)Using BY Option (159)35.SAS ─ Frequency Distributions (161)Single Variable Frequency Distribution (161)Multiple Variable Frequency Distribution (163)Frequency Distribution with Weight (164)36.SAS ─ Cross Tabulations (165)Cross Tabulation of 3 Variables (166)Cross Tabulation of 4 Variables (167)37.SAS ─ T-tests (169)Paired T-test (170)Two Sample T-test (172)38.SAS ─ Correlation Analysis (173)Correlation Between All Variables (175)Correlation Matrix (176)39.SAS ─ Linear Regression (177)40.SAS ─ Bland-Altman Analysis (180)Enhanced Model (182)41.SAS ─ Chi-Square (184)Two-Way Chi-Square (186)42.SAS ─ Fisher's Exact Tests (188)Applying Fisher Exact Test (188)43.SAS ─ Repeated Measure Analysis (190)44.SAS — One Way Anova (193)Applying ANOVA (193)Applying ANOVA with MEANS (194)45.SAS ─ Hypothesis Testing (196)1.SASSAS stands for Statistical Analysis Software. It was created in the year 1960 by the SAS Institute. From 1st January 1960, SAS was used for data management, business intelligence, Predictive Analysis, Descriptive and Prescriptive Analysis etc. Since then, many new statistical procedures and components were introduced in the software.With the introduction of JMP (Jump) for statistics, SAS took advantage of the graphical user interface (GUI) which was introduced by the Macintosh. Jump is basically used for applications like Six Sigma, designs, quality control and engineering and scientific analysis. SAS is platform independent which means you can run SAS on any operating system either Linux or Windows. SAS is driven by SAS programmers who use several sequences of operations on the SAS datasets to make proper reports for data analysis.Over the years SAS has added numerous solutions to its product portfolio. It has solution for Data Governance, Data Quality, Big Data Analytics, Text Mining, Fraud management, Health science etc. We can say that SAS has a solution for every business domain.To have a glance at the list of products available you can visit SAS Components. Uses of SASSAS is basically worked on large datasets. With the help of SAS software, you can perform various operations on data. Some of the operations include:∙Data management∙Statistical analysis∙Report formation with perfect graphics∙Business planning∙Operations research and project management∙Quality improvement∙Application development∙Data extraction∙Data transformation∙Data updation and modificationIf we talk about the components of SAS, then more than 200 components are available in SAS.T ypes of SAS SoftwareLet us now understand the different types of SAS software.∙Windows or PC SAS∙SAS EG (Enterprise Guide)∙SAS EM (Enterprise Miner i.e. for Predictive Analysis)∙SAS Means∙SAS StatsWe use Windows SAS in large organizations and also in training institutes. A few organizations also use Linux but there is no graphical user interface so you have to write code for every query. In Window SAS, there are a lot of utilities available that help the programmers and also reduce the time of writing the codes.A SaS Window has 5 parts.SASLibraries in SASLibraries are storage locations in SAS. You can create a library and save all the similar programs in that library. SAS provides you the facility to create multiple libraries. A SAS library is only 8 characters long.There are two types of libraries available in SAS:2.SASSAS Institute Inc. has released a free SAS University Edition. This provides a platform for learning SAS programming. It provides all the features that you need to learn in BASE SAS programming which in turn enables you to learn any other SAS component.The process of downloading and installing SAS University Edition is very simple. It is available as a virtual machine which needs to be run on a virtual environment. You need to have virtualization software already installed in your PC before you can run the SAS software. In this tutorial, we will be using VMware. The following are the details of the steps to download, setup the SAS environment and verify the installation.Download SAS University EditionSAS University Edition is available for download at the URL SAS University Edition. Please scroll down to read the system requirements before you begin the download. The following screen appears on visiting this URL.Setup virtualization softwareScroll down on the same page to locate the installation step 1. This step provides the links to get the suitable virtualization software. In case you already have any one of these software installed in your system, you can skip this step.Quick start virtualization softwareIn case you are completely new to the virtualization environment, you can familiarize yourself with it by going through the following guides and videos available as step 2. You can skip this step in case you are already familiar.Download the Zip fileIn step 3, you can choose the appropriate version of the SAS University Edition compatible with the virtualization environment you have. It downloads as a zip file with the name similar to unvbasicvapp__9411005__vmx__en__sp0__1.zipUnzip the Zip fileThe zip file above needs to be unzipped and stored in an appropriate directory. In our case, we have chosen the VMware zip file which shows the following files after unzipping.Start the VMware player (or workstation) and open the file which ends with an extension. vmx. The following screen appears. Please notice the basic settings like memory and hard disk space allocated to the vm.Click the Power on this virtual machine alongside the green arrow mark to start the virtual machine. The following screen appears.The following screen appears when the SAS vm is in the state of loading after which the running vm gives a prompt to go to a URL location that will open the SAS environment.Starting SAS studioOpen a new browser tab and load the above URL (which differs from one PC to another). The following screen appears indicating the SAS environment is ready.SASThe SAS EnvironmentOn clicking the Start SAS Studio, we get the SAS environment which by default opens in the visual programmer mode as shown in the following screenshot.We can also change it to the SAS programmer mode by clicking on the dropdown.We are now ready to write the SAS Programs.3.SASSAS Programs are created using a user interface known as SAS Studio. In this chapter, we will discuss the various windows of SAS User Interface and their usage.SAS Main WindowThis is the window you see on entering the SAS environment. The Navigation Pane is to the left. It is used to navigate various programming features. The Work Area is to the right. It is used for writing the code and executing it.Code AutocompleteThis feature helps in getting the correct syntax of the SAS keywords and also provides link to the documentation for the keywords.Program ExecutionThe execution of code is done by pressing the run icon, which is the first icon from left or the F3 button.Program LogThe log of the executed code is available under the Log tab. It describes the errors, warnings or notes about the program’s execution. This is the window where you get all the clues to troubleshoot your code.Program ResultThe result of the code execution is seen in the RESULTS tab. By default, they are formatted as html tables.End of ebook previewIf you liked what you saw…Buy it from our store @ https://。
学会使用SAS进行数据分析
学会使用SAS进行数据分析引言：随着大数据时代的到来，数据分析成为了一项越来越重要的技能。
而SAS（Statistical Analysis System）作为业界著名的数据分析工具，具备强大的数据处理与分析能力，被广泛应用在各个行业中。
本文将介绍SAS的基本操作和常用功能，帮助读者初步学会使用SAS进行数据分析。
一、SAS的基本操作SAS作为一个统一的数据分析平台，具备了数据导入、数据清洗、数据分析、数据可视化等一系列功能，下面将介绍几个基本操作。
1. 数据导入：SAS支持多种数据格式，如CSV、Excel、SPSS等，可以通过简单的命令将数据导入到SAS中。
2. 数据清洗：在数据分析之前，我们通常需要对数据进行清洗，去除重复值、空值，以及进行数据转换等操作。
SAS提供了丰富的数据清洗函数，通过简单的命令就能实现。
3. 数据分析：SAS内置了大量的数据分析函数和算法，如描述统计、回归分析、聚类分析等，这些函数可以帮助用户快速进行数据分析并得出结论。
4. 数据可视化：通过SAS的图形模块，用户可以轻松地将数据进行可视化展示，如绘制直方图、散点图、折线图等。
这样可以更加直观地分析数据，并发现其中的规律和关联。
二、SAS常用功能除了基本操作之外，SAS还有一些常用功能，下面将介绍其中几个。
1. SAS Macro：宏是SAS中非常强大的功能，它可以在程序中定义和调用一系列命令，从而简化复杂的分析流程。
宏可以帮助用户提高工作效率，减少重复性工作。
2. 数据整合：在实际的数据分析中，我们通常需要从多个数据源中整合数据。
SAS提供了灵活的数据连接和合并操作，可以轻松实现数据整合。
3. 大数据处理：随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
SAS提供了分布式计算的功能，可以进行高效的大数据处理，帮助用户更好地应对大数据挑战。
4. 数据挖掘：SAS也是一款强大的数据挖掘工具，它提供了各种经典的数据挖掘算法，如决策树、关联规则等。
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958.3
7317.2
Tianjin
3341.1
1738.9
4489.0
Hebei
2495.3
1607.1
2194.7
Shanxi
2253.3
1188.2
1992.7
Hubei
2732.5
1934.6
1484.8
Hunan
3013.3
1342.6
2047.0
Guangdong
3886.0
1313.9X1源自1 0.44171 0.31290 1.41 0.1761
X2
1 0.72268 0.07549
下面是输出的图示：
SAS 系统
REG 过程
模型: MODEL1
因变量: Y
9.57 <.0001
回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算 方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者 的（总体）均值。前一变量称为因变量或被解释变量，后一变量称为自 变量或解释变量。在这组数据中有一个因变量农村居民人均支出（用Y 表示），两个自变量从事农业经营的纯收入与他来源的纯收入（用X1与 X2表示）。其中因变量、自变量均有20个数据，REG过程采用最小二乘 法拟合线性回归模型。
表二中的F为方程的显著性检验得出的F值。Pr>F表示F检验的显著 性概率。由于模型的检验结果（0.0001<0.05）显著，表明X1、X2从整 体上对Y有影响模型的关系成立，说明建立的模型有意义。其经济意义 为：从事农业经营的纯收入与他来源的纯收入从整体上对农村居民人均 支出有显著性影响。
拟合优度检验中可决系数R方是重要的指标，R方表示回归平方和占 总理差平方和的比重，调整的可决系数去除了自由度对拟合优度的影 响，更为准确。表三中调整R方为0.8931，表示在因变量Y的总离差中， 有89.32%的信息由自变量X1与X2做出解释，模型对样本观测点的拟合度 良好。
均方根误差 489.76022 R 方 0.9044 因变量均值 3463.90500 调整 R 方 0.8931
变异系数 14.13896
参数估计值
变量
自 参数 由 估计值 度
标准 误差
t Pr > 值 |t|
Intercept 1 612.16752 711.12588 0.86 0.4013
下面是中国内地2006年20个城市的农村居民家庭人均纯收入与支出 的数据，我将通过SAS来研究居民收入与其消费支出之间是否存在关 系。
中国内地2006年各地区（20）农村居民家庭人均纯收入与消费支出 单位：元
地区
人均消费支 从事农业经营的纯 其他来源的纯收
出Y
收入X1
入X2
Beijing
5724.5
1948.2
2420.1
Henan
2229.3
1844.6
1416.4
（资料来源《中国统
计年鉴（2007）》）
SAS编程输入如下：
data example1;
input region$Y X1 X2; /*region表示地区
*/
/*Y表示人均消费支出
*/
/*X1表示从事农业经营的纯收入*/
/*X2表示其他来源的纯收入 */
Jiangxi
2676.6 1609.2 1850.3
Shandong
3143.8 1948.2 2420.1
Henan
2229.3 1844.6 1416.4
;
run;
输入如下过程，进行回归分析，使用了REG过程：
proc reg data=example1;
model Y=X1 X2/slentry=0.5;
run;
得出下面的结果：
SAS 系统
REG 过程
模型: MODEL1
因变量: Y
读取的观测数 20
使用的观测数 20
方差分析
源 自由 平方
度
和
均方 F 值 Pr > F
模型 2
38561265 19280633 80.38 <.0001
误差 17 4077706 239865
校正合 19 计
42638971
8006.0
532
8606.7
Jiangsu
4135.2
1497.9
4315.3
Zhejiang
6057.2
1403.1
5931.7
Anhui
2420.9
1472.8
1496.3
Fujian
3591.4
1691.4
3143.4
Jiangxi
2676.6
1609.2
1850.3
Shandong
3143.8
SAS数据分析实验报告
通过一学期的学习，我基本掌握了SAS的基本编程，学会了用SAS对 一些相关数据的分析，并写出实验报告，还能简单的读取一些SAS数据 和文件了解一些背景问题。
SAS是一个综合的统计分析系统，它由多个功能模块组合而成。本 学期我们主要学习了对SAS数据集的操作，包括如何建立和管理SAS数据 集，以及如何在数据集中更改变量的属性，还有数据集的拆分、合并、 转置、筛选等操作。数据整理时今次那个统计分析的必要前提，也是熟 练使用SAS系统的一项基本技能。本学期还介绍了各种常用的统计方 法，包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、 聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等多个专题。每个专题 集邮相关理论的简单讲解，也配有使用的案例操作，理论与实践结合能 够使学生快速获得使用SAS解决实际问题的能力；每节课的最后老师都 给出了几个练习，以便学生进行练习而提高应用水平。最后还有一些基 本的SAS中的命令，经过老师的悉心指导以及上机实验，我们已经基本 能够较为熟练的操作该软件了，接下来我将就一个实例，用我所学的回 归分析来展示下我学习的成果。
3765.9
Guangxi
2413.9
1596.9
1173.6
InnerMongolia 2772.0
2560.8
781.1
Liaoning
3066.9
2026.1
2064.3
Heilongjiang 2618.2
2622.9
929.5
Jilin
2700.7
2623.2
1017.9
Shanghai
Guangdong
3886.0 1313.9 3765.9
Guangxi
2413.9 1596.9 1173.6
InnerMongolia 2772.0 2560.8 781.1
Liaoning
3066.9 2026.1 2064.3
Heilongjiang 2618.2 2622.9 929.5
Jilin
2700.7 2623.2 1017.9
Shanghai
8006.0 532
8606.7
Jiangsu
4135.2 1497.9 4315.3
Zhejiang
6057.2 1403.1 5931.7
Anhui
2420.9 1472.8 1496.3
Fujian
3591.4 1691.4 3143.4
表四是对变量参数估计的结果。在假设参数为零的前提下，从t检 验结果中可以看出，变量X1、X2的系数都不为零。显著表明了变量X1与 X2对Y有影响。
在回归性分析中我们可以看出因变量Y与自变量X1、X2确实存在数学 关系。即农业经营的纯收入与他来源的纯收入对农村居民人均支出是有
影响的。
经过一学期的学习，我发现其实SAS软件并不难学，SAS软件简洁好 用，既有熟悉的图形用户界面也可以编程来得到想要的结果，我想它会 在将来的学习以及工作中给我带来非常大的帮助。
cards;
Beijing
5724.5 958.3 7317.2
Tianjin
3341.1 1738.9 4489.0
Hebei
2495.3 1607.1 2194.7
Shanxi
2253.3 1188.2 1992.7
Hubei
2732.5 1934.6 1484.8
Hunan
3013.3 1342.6 2047.0