SAS系统和数据分析PROCTRANSPOSE转置数据集
手把手教你使用SAS进行数据分析
手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。
本篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。
第一章：SAS基础本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。
首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。
安装完成后，可以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。
此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保存和导入数据集。
第二章：数据处理与清洗数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。
首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。
然后，会讲解如何进行数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。
最后，会介绍如何处理缺失值，包括插补和删除处理。
第三章：数据探索和可视化数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如何使用SAS进行数据探索和可视化。
首先，会介绍如何计算和描述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。
然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。
第四章：统计分析统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。
首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。
然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。
第五章：预测建模预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。
首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。
然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。
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。
sas 数据处理
一、数据处理的过程•SAS为方便数据的管理和处理，提供了几个常用的与数据管理有关的数据处理过程•Proc sort排序过程•Proc append追加数据•Proc compare数据集的比较•Proc transpose数据集转置•Proc standard数据集的标准化•Proc rank数据集的等级化二、Append过程•功能：追加数据到主数据集后。
即数据集的纵向合并。
格式proc append base=主数据集data=追加数据集<Force>；Run;选项Force：强制执行当下面的情况出现时，必须使用force选项–主数据集内没有的变量而出现在追加数据集内–两个数据集内有同名变量，但是的变量类型不一致–两个数据集内有同名变量且类型一致，但是变量的存贮长度不一致data a;input x y;datalines;123456;data b;input x z;datalines;100200300400500600;data c;input x y;datalines;102030405060;proc append base=a data=c;proc print data=a;run; proc append base=a data=b;proc print data=a;run;proc append base=a data=b force;proc print data=a;run;三、Sort过程•功能：排序•格式PROC SORT data=数据集<out=排序结果数据集><dupout=重复数据集><Nodupkey><Noduprecs><其他选项>；BY<DESCENDING>排序变量1<...>；Run;选项•NODUPKEY：删除关键字重复记录•NODUPRECS|NODUP：删除重复记录•DUPOUT=重复数据集：相同数据存放数据集四、Compare过程•功能：比较两个数据集的异同。
sas中用于对数据集行列互换的方式
sas中用于对数据集行列互换的方式SAS中用于对数据集行列互换的方式在SAS中，我们经常需要对数据集进行行列互换，以便更好地进行数据分析和处理。
SAS提供了多种方法来实现这一目的，本文将介绍其中两种常用的方法。
方法一：使用PROC TRANSPOSEPROC TRANSPOSE是SAS中用于对数据集进行行列互换的过程。
它可以将数据集中的行转换为列，或将列转换为行。
PROC TRANSPOSE的语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset; BY variable;ID variable;VAR variable;RUN;其中，DATA参数指定要转换的数据集，OUT参数指定转换后的数据集名称。
BY参数指定按照哪个变量进行分组，ID参数指定要转换的列变量，VAR参数指定要转换的值变量。
例如，我们有一个数据集sales，其中包含了不同地区的销售额数据：data sales;input region $ sales;datalines;North 1000South 2000East 1500West 1800;我们可以使用PROC TRANSPOSE将其行列互换，代码如下：proc transpose data=sales out=transposed_sales;var sales;run;运行后，我们得到了一个新的数据集transposed_sales，其中包含了转换后的数据：变量名 | North | South | East | West-------|-------|-------|------|------sales | 1000 | 2000 | 1500 | 1800方法二：使用DATA步骤除了PROC TRANSPOSE，我们还可以使用DATA步骤来实现数据集的行列互换。
具体方法是将原始数据集中的每一列作为新数据集中的一行，代码如下：data transposed_sales;set sales;array sales_array(*) sales;do i=1 to dim(sales_array);region=scan(vname(sales_array(i)),1,'_');sales=sales_array(i);output;end;drop i sales:;run;在这个代码中，我们首先使用SET语句将原始数据集sales读入，然后使用ARRAY语句将sales变量存储到一个数组sales_array中。
sas转置函数 -回复
sas转置函数-回复SAS是一种非常强大的统计分析软件，具有丰富的功能和灵活的性能。
在SAS中，转置函数是一项非常有用的功能，它可以将数据集中的行和列进行转换。
通过使用转置函数，我们可以从数据集的列中创建新的变量，或者将数据集的行转换为列。
在本文中，我们将深入研究SAS中的转置函数，以及如何使用它进行数据转换和分析。
首先，让我们来了解一下SAS中的转置函数的基本概念。
转置函数的基本语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset;BY variable_name;ID column_variable_name;VAR variable_list;RUN;上述语法中，`PROC TRANSPOSE`是进行转置的过程声明部分。
`DATA=`参数用于指定要进行转置的数据集，`OUT=`参数用于指定转置后的数据集存储位置。
`BY`参数用于指定按照哪个变量进行拆分，`ID`参数用于指定要作为新变量的列，`VAR`参数用于指定要转置的变量列表。
`RUN`语句表示转置过程的结束。
我们接下来通过一个例子来说明如何使用转置函数。
假设我们有一个数据集`grades`，其中包含学生的姓名、科目和成绩。
我们希望将每个学生在不同科目下的成绩转置为每个科目的新变量，并按照学生姓名进行拆分。
下面是具体的操作步骤：1. 首先，我们需要创建一个新的数据集`transposed_grades`来存储转置后的数据。
我们可以使用`DATA`声明来创建一个新的数据集。
DATA transposed_grades;2. 接下来，我们使用`PROC TRANSPOSE`声明来指定要进行转置的数据集和转置结果的输出位置。
PROC TRANSPOSE DATA=gradesOUT=transposed_grades;3. 然后，我们使用`BY`参数指定按照学生姓名进行拆分。
BY student_name;4. 使用`ID`参数指定要作为新变量的列，即科目。
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程一、SAS的简介及基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和建模中。
下面将介绍SAS的简单操作流程。
1. 安装和启动SAS：根据官方指南，下载并安装SAS软件。
启动SAS后，会出现主界面，包括编辑窗口和日志窗口。
2. 导入数据：点击编辑窗口中的“Import Data”按钮，选择要导入的数据文件，并按照提示完成导入过程。
导入的数据可以是CSV、Excel等格式。
3. 数据探索：通过使用SAS的数据探索功能，可以查看数据的基本信息，如变量名、数据类型等。
点击编辑窗口中的“Explore Data”按钮，选择导入的数据文件，即可查看数据的摘要统计信息。
二、数据预处理在进行数据分析和建模之前，需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
1. 缺失值处理：SAS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观测样本、插补缺失值等。
通过使用SAS的函数和命令，可以快速处理数据中的缺失值。
2. 异常值处理：SAS可以通过绘制箱线图、散点图等图形，来检测和处理数据中的异常值。
针对异常值，可以选择删除、替换或者离群点处理。
3. 数据标准化：标准化数据可以使得不同变量之间具有可比性，常用的方法包括Z-score标准化、最大-最小标准化等。
在SAS中，可以使用相应的函数和过程来进行数据标准化。
三、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是数据分析的关键步骤之一，它旨在通过可视化和统计方法，了解数据的分布和关系，为后续建模做准备。
1. 描述性统计：使用SAS的summary、means等函数，可以计算数据的均值、方差、中位数等统计量，从而对数据进行初步的描述。
2. 可视化分析：SAS提供了多种绘图函数，如histogram、scatter plot等，可以绘制直方图、散点图等图形，来展示变量之间的关系和分布情况。
SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
第十六课用在PROC步中的通用语句当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。
在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。
而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。
一、PROC程序的主要作用●读出已创建好的SAS数据集●用数据集中的数据计算统计量●将统计的结果按一定形式输出在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。
用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。
只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。
二、PROC过程语句PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。
PROC语句的格式为：PROC 过程名<选项>;过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。
例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。
选项规定这个过程的一个或几个选项。
不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。
但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的：●Keyword●Keyword=数值●Keyword=数据集Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。
例如：PROC Print Data=class ;过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。
--SAS系统和数据分析拼接和合并数据集
第十二课 拼接和合并数据集数据集的连接是把两个或两个以上的数据集的观测连接成一个新的数据集。
连接的方式有两种：拼接和合并。
在SAS 数据步中用SET 语句可以拼接数据集，而用MERGE 语句可以合并数据集。
例如，我们有两个数据集A 和B ，要拼接和合并成新的数据集C ，两种不同方法的程序和结果见示意图12.1 所示。
一、 数据集的拼接数据集的拼接可分成三种主要的拼接情况：1. 相同变量的数据集拼接这是最简单的情况，在这种情况下，新生成的数据集就含有这些相同的变量，观测的数目是所有这些数据集的观测总和。
例如，数据集A 和B 都含有两个相同的变量COMMOM 和X ，且都有三条观测，如图12.2 所示。
A BSAS 数据集的连接D A T A C ; S ET A B ;R U N ;D A T A C ;M ER G E A B ;R U N ;A BA B图12.1 数据集的两种连接方式：拼接和合并DATA A DATA B OBS COMMON X OBS COMMON X 198011198014 298022298025 398033398036图12.2 含有相同的变量COMMOM和X的两个数据集用下面程序生成新数据集C有两个相同的变量COMMOM和X，6条观测。
Data A;Input common x ;Cards ;9801 19802 298033Data B ;Input common x ;Cards ;980149802598036Data C ;Set A B ;Proc print data=C;Run;拼接生成的新数据集C的结果如图12.3所示。
图12.3 相同变量的数据集拼接结果2.不相同变量的数据集拼接如果两个数据集A和B含有的变量不完全相同，如上例中数据集B含有的不是COMMON 和X变量而是COMMON和Y变量，如图12.4所示。
用SET语句拼接A和B数据集后，新生成的数据集C就含有三个变量COMMON、X和Y，观测的数目仍然是所有这些数据集的观测总和，但原数据集中没有的变量在拼接后新数据集中为缺失值。
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第十三课PROC TRANSPOSE转置数据
集
一、转置数据集的概念
在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。
SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。
该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。
新数据集中包含三类变量：
●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、
COL1、COL2、COL3……
●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集
中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值
●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创
建的新变量
二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集
1.用于TRANSPOSE过程的常用语句
Proc Transpose <DATA=输入数据集OUT=转置数据集><选项列表> ;
Var变量列表;
Id变量;
Copy变量列表;
Run ;
2.转置CLASS数据集
例如，在CLASS数据集中有变量NAME、TEST1、TEST2和TEST3，是按每个学生各课程成绩作为一条观测来组织的，现在我们要创建一个按每门课程各个学生的考试成绩作为一条观测的新数据集NEWCLASS。
程序如下：
Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS ;
Var TEST1 TEST2 TEST3 ;
Run ;
转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.1所示。
3.设定新数据集中的转置变量名
新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。
●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名
_NAME_为COURSE
●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、
COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5
●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中
NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。
这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行
修改程序如下：
Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ;
Var TEST1 TEST2 TEST3 ;
Id Name ;
Run ;
转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。
第十四课另外，还可以在PROC TRANSPOSE过程中使用COPY语句，在语句中指定输入数据集的某一个（或某几个）变量，将直接把输入数据集中指定变量那一列拷贝到新数据集也成为一列。
当然，这样操作常会产生输出数据集的行和列数不匹配，用缺失值填满。
使用
FSVIEW过程编辑数据集我们前面主要用SAS的程序方法来编辑SAS数据集。
实际上，很多用户习惯使用SAS/FSP 软件的FSVIEW过程来编辑SAS数据集，这是一种交互式菜单编辑方式，非常方便。
例如，在PROGRAM EDITOR 窗口中输入的程序如下：
Proc fsview data=study.survey ;
Run ;
程序提交后，进入FSVIEW窗口。
用户仍然可以在命令框中键入命令来编辑，如键入DROP命令去掉不需要显示的变量（投影操作）、WHERE命令获得子集（选择操作）及WHERE ALSO命令获得子集的子集。
FSVIEW过程与FSEDIT过程相比，FSVIEW过程更方便，是用户最常用的输入和编辑SAS数据集的过程。
因为FSVIEW在每一屏显示尽可能多的观测，是一种屏编辑；而FSEDIT在每一屏只显示一条观测，是一种行编辑。
我们在这里以编辑数据集，简单介绍几种最常用的编辑操作。