系统和数据分析
光伏系统的监控与数据分析
光伏系统的监控与数据分析随着可再生能源的快速发展，光伏系统作为一种清洁、可持续的能源解决方案受到越来越多的重视。
而光伏系统的监控与数据分析则成为了保障系统运行和优化发电效率的重要手段。
本文将介绍光伏系统监控的基本原理、数据分析的方法以及这些工作对系统运行和维护的重要意义。
一、光伏系统的监控原理光伏系统的监控是通过对系统的各项参数进行实时采集和分析，以便及时了解系统的运行状况并进行故障诊断与排除。
典型的光伏系统监控参数包括太阳能电池组件的电流、电压、发电功率以及逆变器的运行状态等。
为了实现系统的远程监控，通常会在光伏系统中部署数据采集装置，用于定时采集关键参数的数据并将其传输到监控平台。
监控平台通过数据分析与处理，能够实时反映系统的运行状态，警示并及时处理异常情况，以保障光伏系统的稳定运行。
二、光伏系统数据的采集与存储光伏系统监控的第一步是数据的采集与存储。
数据采集装置通过传感器等装置实时采集各项参数，并将数据通过通信网络传输到数据管理中心。
数据管理中心负责对数据进行处理和存储，为后续的数据分析提供支持。
在数据采集与存储过程中，需要注意数据的准确性和完整性。
合理选择传感器和数据采集装置，并进行定期的维护与校准，可以保证数据的准确性。
此外，建立稳定的通信网络和数据存储系统，能够保证数据的完整性和安全性。
三、光伏系统数据的分析与应用光伏系统监控的另一个重要任务是对采集到的数据进行分析与应用。
通过对数据的挖掘与分析，可以获取光伏系统的运行状况、发电效率等关键信息，为系统的优化调整提供决策依据。
在数据分析过程中，可以运用各种方法与技术，如统计分析、模型建立、机器学习等。
例如，可以利用历史数据进行趋势分析，识别出系统的发电效率变化趋势，从而预测并防范潜在故障；同时，还可以通过对光伏系统与气象数据进行相关性分析，优化光伏阵列的布局与倾角，提高系统的发电效率。
另外，光伏系统数据的分析与应用也可以为系统的运维与维护提供有力支持。
管理信息系统与数据分析
管理信息系统与数据分析管理信息系统（Management Information System，简称MIS）是指将信息技术与管理科学相结合，为组织和管理者提供决策支持和管理服务的一种系统。
数据分析（Data Analysis）则是指通过收集、整理和分析数据，发现其中隐藏的模式、关联和趋势，并据此提供决策支持和业务改进的过程。
本文将探讨管理信息系统与数据分析的关系以及在实际应用中的作用。
一、管理信息系统的定义与作用管理信息系统是一种通过整合、分析和传递信息来支持管理决策的系统。
它通过收集组织内外部的各类数据，将其转化为有用的信息，并提供给相关人员进行决策分析。
MIS的主要作用包括以下几个方面：1. 决策支持：MIS能够为管理层提供及时、准确的数据和信息，帮助其进行决策分析和预测。
通过数据可视化和报告生成功能，MIS能够将复杂的数据转化为易于理解和使用的信息，提供决策的参考依据。
2. 业务优化：MIS可以帮助组织优化各类业务流程和操作。
通过数据的收集、整理和分析，MIS能够发现业务中存在的问题和瓶颈，并提供相应的改进方案。
例如，通过对销售数据的分析，MIS可以确定销售策略的调整方向，提高销售绩效。
3. 信息共享和协作：MIS能够将各个部门和员工的信息整合在一个系统中，并提供统一的访问和共享平台。
这有助于提高跨部门协作和沟通的效率，避免信息孤岛和重复工作的问题。
二、数据分析的定义与方法数据分析是一种通过收集、整理和分析数据，发现其中的模式、趋势和关联，并据此提供决策支持和业务改进的方法。
数据分析的方法包括以下几个方面：1. 数据采集和清洗：数据分析的第一步是收集和整理数据。
这包括从不同来源获取数据，对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为可视化形式，如图表、图形等，以便更直观地分析和呈现数据。
通过数据可视化，可以更容易地发现数据中的模式和趋势。
3. 统计分析：统计分析是通过应用统计方法和模型来对数据进行分析。
智能家居系统中的数据统计和分析
智能家居系统中的数据统计和分析随着人们对家居生活的追求越来越高，智能家居系统已经成为了一种趋势。
现在，越来越多的人开始将智能家居系统作为自己家中的重要设备之一。
智能家居系统不仅能够提升我们的生活品质，还能够让我们更方便地控制家电和享受智能生活。
而要想让智能家居系统发挥最大的作用，数据统计和分析显得尤为重要。
智能家居系统能够采集到各类数据，如家庭温度、湿度、能耗等，这些数据都能够用于后续的数据分析和优化。
对智能家居系统中的数据进行统计和分析，不仅能够了解我们的家居生活，还能够帮助我们进一步优化家居系统，提高生活品质。
一、数据统计数据统计是智能家居系统中最基本的环节，它能够为后续的数据分析打下坚实的基础。
数据统计包括数据采集、数据存储和数据处理，这些步骤都需要借助相关的设备和软件完成。
对于普通用户来说，智能家居设备的数据采集通常是隐式完成的，我们只需要正确地使用设备，数据就会被自动采集。
而对于技术人员来说，数据采集需要使用专业的工具和技能。
数据存储是将采集到的数据保存到指定位置的过程。
在智能家居系统中，数据存储通常采用云端存储和本地存储两种方式。
云端存储可以让我们随时随地地访问数据，本地存储则更加安全可靠，能够避免云端存储出现的安全问题。
数据处理是将存储的数据进行整理和分析的过程。
它可以帮助我们了解家居生活状态、识别异常和趋势，还能够为依据制定后续的措施。
二、数据分析数据分析是基于数据统计的进一步利用。
它使我们可以以一种更深入的方式了解我们的家庭生活，以便更好地为其制定措施。
下面介绍一些常见的数据分析方法。
1.数据可视化数据可视化是将数据以图表、地图和其他视觉方式的形式展现的方法，它可以帮助我们更加直观地了解数据。
通过数据可视化，我们可以发现数据之间的关系和趋势，发现异常情况，以便针对性地制定措施。
2.数据挖掘数据挖掘是从大量的数据集合中寻找模式和关系的过程。
它可以帮助我们研究在不同时间、不同位置和不同情况下的温度、湿度和其他一些变量之间的关系，以便更好地了解家庭生活状态。
能源管理系统中的数据处理与分析
能源管理系统中的数据处理与分析随着社会科技的进步，能源管理系统作为一种先进的机制被越来越广泛地应用于各种行业和领域中。
其基本原理是通过监测、收集和分析能源数据，以实现对能源消耗的控制和优化，具有重要的节能环保和经济效益。
然而，许多企业在建设能源管理系统的过程中，都面临着一个共同的问题：如何进行有效的数据处理与分析？一、数据的监测与收集能源管理系统需要监测和收集大量的数据，如电气、水气、蒸汽、热能以及生产用能等数据。
通过对这些数据进行实时监测和采集，才能获取不同时间段内的用能数据，并依据数据分析结果，紧密结合企业生产需求和运行情况，制定出全面有效的节能措施。
在数据监测和收集过程中，应注意以下几点：1、数据准确性数据的准确性是能否进行有效数据处理与分析的前提。
因此，在数据采集的过程中，应尽量减少数据误差，保证数据的精准度，尽量避免因人为因素造成的数据错误。
2、数据保密性能源管理系统中所涉及的大量数据，包含企业生产、运营、管理等方面的信息，是企业的重要机密，应加强数据保护，不能随意外泄。
3、数据采集的速度在建设能源管理系统时，采集数据的速度也是需要考虑的一个因素。
如果数据采集的速度过慢，会影响能源管理系统的实时性，导致不能及时反映实际情况，无法达到节能管理的预期目标。
二、数据预处理在数据采集之后，还需要进行数据的预处理，这个步骤也是非常重要的。
数据预处理的目的是将原始数据转换为适合数据分析的形式，以便后续的数据分析和处理。
数据预处理主要包括以下几个步骤：1、数据清洗数据清洗是指对采集的数据进行过滤和校验，通过拟合曲线等方法去除噪音和异常数据，保证数据的准确性和可靠性。
2、数据转换数据转换是将原始数据转换为具有实际含义的数据形式。
例如将温度、湿度等实际生产中的数据转变成电力、燃料等消耗耗能，在能源管理中起到更加实际的作用。
3、数据归一化数据归一化是指按照一定的比例缩小原始数据，使不同维度的数据之间具有可比性和可比较性。
系统化工作总结的数据汇总与分析
系统化工作总结的数据汇总与分析一、引言在现代社会，工作总结是一项重要的工作方法，它可以帮助我们总结经验，找到问题所在，提高工作效率。
其中，数据的汇总与分析是工作总结的重要环节，本文将探讨如何进行系统化工作总结的数据汇总与分析。
二、数据收集在进行系统化工作总结的数据汇总与分析前，首先需要收集相关数据。
这可以通过几种途径进行，如工作日志、会议记录、客户反馈等。
收集到的数据要保证准确、全面，同时注意保护数据的安全性和隐私性。
三、数据分类收集到的数据可能是零散的，需要进行分类整理。
可以根据工作内容、时间顺序、地域等方面进行分类。
将数据分类好后，便于后续的分析和汇总。
四、数据汇总在对数据进行汇总时，可以采用表格、图表等形式进行，直观、清晰地展示数据。
在进行数据汇总时，要注意对数据的筛选和整合，剔除重复或不必要的数据，确保数据的准确性和完整性。
五、数据分析数据分析是对数据进行深层次的解读和理解，通过分析数据可以找出问题所在，制定对策，提高工作效率。
数据分析可以采用统计方法、比较分析、趋势分析等。
在进行数据分析时，要结合实际情况，客观分析，提炼出有价值的信息。
六、问题发现在数据分析过程中，可能会发现一些问题。
这些问题可以是工作中的瓶颈，也可以是存在的系统性问题。
通过对问题的发现和分析，可以找到改进的方向，提出相应的改进措施。
七、改进措施在发现问题之后，需要制定相应的改进措施。
改进措施可以是具体的，也可以是整体性的。
在制定改进措施时，要结合实际情况，明确目标，合理安排工作，并明确责任人和时间节点。
八、实施与监督制定好改进措施之后，需要进行实施和监督。
实施阶段要落实每个环节的具体步骤，确保措施的贯彻执行。
监督阶段要及时跟进，对改进效果进行评估，及时调整和完善。
九、效果评估实施改进措施一段时间后，需要对改进效果进行评估。
可以通过再次收集和分析数据的方式来评估，也可以通过客户满意度调查等方式进行评估。
评估结果可以量化，也可以定性分析，但要客观、真实。
数据分析系统
数据分析系统数据分析系统是指一套可以对大量数据进行处理和分析的软件系统。
它可以帮助用户从海量数据中提取有用的信息，为决策提供支持和指导。
数据分析系统的出现，使得数据分析变得更加高效和准确，为企业和组织决策提供了强大的工具。
数据分析系统的核心功能是数据的采集、存储、处理和分析。
首先，系统需要能够从各种不同的数据源中采集数据，包括结构化数据、非结构化数据以及实时数据等。
其次，系统需要具备强大的存储能力，能够对采集到的数据进行合理的存储和管理。
再次，系统需要具备数据处理和分析的能力，能够对数据进行清洗、整理和计算，从中挖掘出有价值的信息。
数据分析系统的应用范围非常广泛。
在金融行业，数据分析系统可以帮助银行和证券公司进行风险评估和投资决策；在电商行业，数据分析系统可以帮助企业进行用户行为分析和市场预测；在医疗领域，数据分析系统可以帮助医院进行疾病诊断和治疗方案制定。
无论是哪个行业，数据分析系统都可以帮助企业和组织更好地利用数据，提高工作效率和决策质量。
数据分析系统的优势在于能够快速处理大量的数据。
传统的数据处理方法往往需要耗费大量的时间和人力，而数据分析系统可以将这个过程自动化，大大提高数据处理的效率。
此外，数据分析系统还可以通过数据可视化的方式呈现分析结果，使得用户更加直观地理解数据，从而更好地做出决策。
然而，数据分析系统也面临着一些挑战。
首先，数据分析系统需要具备强大的计算能力和存储能力，这对硬件设备提出了很高的要求。
其次，数据分析系统需要具备强大的算法和模型，能够对复杂的数据进行处理和分析。
最后，数据分析系统还需要具备良好的安全性和隐私保护措施，以保护用户的数据不被泄露和滥用。
总的来说，数据分析系统是一种能够帮助用户从大量数据中提取有用信息的软件系统。
它的出现极大地提高了数据处理和分析的效率，为企业和组织的决策提供了有力支持。
随着数据量的不断增加，数据分析系统将在各个行业发挥越来越重要的作用。
DCS系统的数据处理与分析技术
DCS系统的数据处理与分析技术DCS（分散控制系统）是一种广泛应用于工业自动化领域的控制系统，主要用于监控与管理工业过程中的各种参数和数据。
随着科技的不断进步，DCS系统的数据处理与分析技术也在不断发展，并为工业控制与管理提供了更多的可能性。
本文将重点探讨DCS系统的数据处理与分析技术。
1. 数据采集与传输在DCS系统中，数据的采集是非常重要的一环。
通过传感器等设备将各种参数和指标的数据采集到DCS系统中，为后续的数据处理和分析提供基础。
同时，数据的传输也要具备高效、稳定的特点，以确保数据的及时性和准确性。
2. 数据预处理在数据采集后，为了提高数据质量和准确性，通常需要对数据进行预处理。
常见的预处理技术包括数据清洗、异常值处理、数据平滑以及数据归一化等。
通过这些预处理技术，可以剔除异常数据、填补缺失数据，使得后续的数据分析更加准确可靠。
3. 数据存储与管理DCS系统所产生的大量数据需要进行存储与管理，以便于后续的查询和分析。
传统的存储方式主要采用关系型数据库，但随着数据量的急剧增加，传统的数据库存储面临着性能瓶颈。
因此，近年来出现了许多新型的大数据存储与管理技术，如分布式数据库、NoSQL数据库等，使得DCS系统能够更好地应对大数据的存储与管理需求。
4. 数据挖掘与分析DCS系统中的大量数据蕴含着许多有价值的信息，通过数据挖掘与分析技术可以发掘这些信息，并为工业过程的优化与改进提供决策依据。
数据挖掘与分析技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，可以揭示数据之间的内在关系和规律，为工程师和决策者提供科学的参考。
5. 可视化与报表数据的可视化与报表是DCS系统中不可或缺的一环。
通过数据的可视化展示，可以直观地观察和分析工业过程中各种指标的变化趋势和规律。
同时，通过报表的生成与管理，可以对工业过程中的各种参数和指标进行全面而详细的分析，为工业自动化的优化和管理提供依据。
总结起来，DCS系统的数据处理与分析技术在工业自动化领域发挥着重要的作用。
数据分析在信息系统中的作用
数据分析在信息系统中的作用概述：随着大数据时代的到来，数据分析在信息系统中的作用越来越受到重视。
数据分析是通过采集、处理和解释数据，从中提取出有价值的信息和洞察力的过程。
在信息系统中，数据分析的作用不仅仅是解读数据，而是为企业和组织提供决策支持、业务优化和战略规划等方面的帮助。
本文将从以下几个方面来讨论数据分析在信息系统中的重要作用。
1. 提供商业洞察力数据分析为企业提供了深入的商业洞察力。
通过对大量数据的收集和整理，分析师可以揭示潜在的市场趋势、消费者需求和竞争对手的行为模式。
这种深入了解市场和消费者的洞察力，有助于企业制定更加精确的营销策略，提升产品设计和服务质量，以满足客户需求并抢占市场份额。
2. 支持决策制定信息系统中的数据分析可以为决策制定提供可靠的支持。
通过对海量数据的分析，管理者可以获得关键信息和指标，以便做出明智的决策。
例如，通过对销售数据和市场趋势的分析，企业可以确定下一步的战略方向，如产品定价、市场扩张和新产品开发等。
这种基于数据的决策制定可以减少主观臆测和风险，并提高企业的竞争力。
3. 优化业务流程数据分析在信息系统中还可以帮助企业优化业务流程。
通过对业务数据和流程的分析，企业可以找到瓶颈和问题，并及时采取措施加以改进。
例如，通过对生产数据的分析，企业可以确定生产效率低下的环节，并通过优化工艺、调整生产线和提升人员能力等方式，提高生产效率，降低成本，提升利润。
4. 预测和趋势分析数据分析可以预测未来事件和趋势，为企业的发展提供指引。
通过对历史数据的分析，分析师可以发现潜在的模式和规律，并预测未来的趋势。
例如，通过对销售数据和市场需求的分析，企业可以预测未来的销售增长趋势和产品需求，从而及时调整生产计划和市场策略，以适应市场变化。
5. 风险管理数据分析在信息系统中还扮演着重要的风险管理角色。
通过对数据的分析，企业可以发现潜在的风险和问题，并及时采取相应的措施加以应对。
例如，通过对金融交易数据的分析，企业可以识别异常交易和潜在的欺诈行为，以保护企业和客户的利益。
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第一课SAS 系统简介一.SAS 系统1什么是SAS 系统SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。
所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。
SAS 系统是一种组合软件系统。
基本部分是Base SAS 软件2 SAS 系统的功能SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据显示它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。
目前已被许多国家和地区的机构所采用。
SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。
它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。
在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
3 SAS 系统的主要模块SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有：●●●●●●●●●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统）SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户利用图形界面和菜单直接对数据进行统计分析4 SAS 系统的特点最大特点是把数据管理和数据分析融为一体，主要特点为:1. 使用灵活方便，功能齐全SAS的宗旨是为所有需要进行数据处理，数据分析的非计算机专业人员提供一种易学易用，完整可靠的软件系统。
使用简单方便：用户把要解决的问题，用SAS语言表达出来，组成SAS程序，提交给SAS系统就可以解决提出的问题。
执行的情况和输出结果都在屏幕上显示出来。
用户操作是在很友好的界面下进行的。
功能齐全：从SAS系统的模块结构，用户根据需要可灵活地选择使用。
SAS系统提供的20多个模块可完成各方面的实际问题，功能非常齐全。
2. SAS语言是编程能力强且简洁易学的非过程语言。
SAS语言是SAS系统的基础，是用户与系统对话的语言。
SAS语言是功能强大的程序设计语言，SAS语言是非过程语言，不必告诉SAS怎样做，只需告诉它你要“做什么”。
3. SAS系统把数据处理与统计分析融为一体。
SAS 程序的结构由两个基本步骤任意组合而成。
DATA步用于对数据的加工处理；PROC步用于分析数据和编写报告。
5 SAS 系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。
因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS 系统现在是以下三种技术的主要提供者：●●●数据仓库技术数据挖掘技术决策支持技术二.WINDOWS运行环境下SAS 系统的安装1 Novel局域网上共享SAS 系统操作步骤：（1）.以User Windows98进入操作系统（2）.●●●（3）.●●（4）.●●（5）.●●（6）.●●●●登录Novel312-Server双击网上邻居双击233登录对话框：用户名键入Guest, 口令1111将服务器上的SYS 目录映射到网络驱动器I:右键SYS出现快显菜单，选择映射到网络驱动器I:将登录时重新连接选项选定将SAS以快捷方式复制到桌面找到SAS目录下的SAS.EXE运行文件右键SAS.EXE出现快显菜单，选择发送到桌面快捷方式在本地工作站硬盘的E目录下建立SAS目录打开资源管理器，单击选中E 目录文件/新建/新文件夹/键入SAS修改机器的系统日期为2000 年9月双击我的电脑双击控制面板双击日期时间修改日期三.启动SAS系统WINDOWS环境下启动SAS 系统双击“The SAS System”图标四.显示管理系统窗口1 显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口:●PROGRAM EDITOR窗口：SAS编写SAS源程序，存储或调入文件，提交程序和SAS系统执行的场所，，●●LOG窗口：息OUTPUT窗口：显示SAS系统的信息和SAS 程序运行的信存放和显示SAS程序运算结果的输出2 显示管理系统的常用窗口●KEYS●LIBNAME ●DIR●VAR●OPTIONS 查看及改变功能键的设置查看已经存在的SAS数据库查看某个SAS 数据库的内容查看SAS数据集的有关信息查看及改变SAS的系统设置假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口五.显示管理系统命令1 显示管理系统命令的发布有四种命令的发布方式都可达到相同结果。
●●●●在命令框中直接键入命令按功能键使用下拉式菜单使用工具栏例如我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下：●●●●命令框中直接键入OUTPUT和Enter功能键F7Globals/Outputtools/customize(options/edit tools)①Add 按钮选择Tool，新增了一个空白按钮②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text 命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text 命令框中输入：Output。
③再单击Browse 命令挑选一个合适的按钮。
④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help 按钮之后⑤单击Add按钮选择Separator，使Help 按钮和新增OUTPUT命令按钮之间有一个空白的分组间隙。
⑥单击Save按钮2 文本编辑行命令文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR 窗口方便和高效地输入和修改SAS 程序提供一组编辑命令。
文本编辑行命令可归两个子类：●命令行命令——在命令框中输入NUMS 命令●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。
若想在第1行与第2行之间插入空行：● 在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1)若想保存和调入程序：●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS"●先光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE"D:\SAS\ABC02.SAS"六.SAS 系统的几组重要命令1 向SAS系统寻求帮助命令●F1 键和F2键提供信息相当于简明的SAS 使用手册2 显示管理系统命令框常用命令3 文本编辑行命令其中一部分可单独使用，另一部分需与操作定位命令A、B（A 指after,B 指before）配合起来使用。
例如，我们要将第一行和第二行的内容移到第三行的后面：●第一行行号前键入M2●第三行行号前键入A 命令，然后按Enter键七.运行SAS程序的步骤1在PROGRAM EDITOR窗口中键入程序见图1－1所示2提交这段程序一个典型的SAS程序实例图2－1有四种方法可以提交这段程序：●在命令框中直接键入命令SUBMIT●用鼠标选择菜单命令Locals/ Submit●按功能键F3●用鼠标点击标准工具栏的第一个按钮另外，还可以用菜单命令Locals / Submit top line 来提交PROGRAM EDITOR程序窗口中的某一条SAS语句，常用来测试这条语句的执行结果。
3查看LOG窗口的信息4重新调出刚才提交的程序●命令框中发布RECALL 命令5 在OUTPUT窗口查看运行结果如果我们需要修改和增加运行结果报告的标题，操作如下：●选择Globals/Options/Titles命令。
●出现TITLES窗口，删除原第一大标题的内容“The SAS system”。
● 在第一行和第二行分别输入所需要的大小标题的内容，见图1－2所示。
● 选择Options/Save settings now 命令，保存我们刚才的修改。
6 存储程序●再发布RECALL命令重新调出刚才提交的程序，●然后可用File / Save as 菜单命令把程序存储到外部文件中（也可发布FILE 命令达到相同的目的）。
●如果今后要重新运行这个程序，用File/ Open菜单命令把这个外部程序重新调入到SAS 系统的PROGRAM EDITOR窗口中。
●如果今后要将这个程序插入到正在PROGRAM EDITOR 窗口编辑的某程序的某处，可发布INCLUDE命令把外部这个程序导入到某程序中SAS 程序文件的后缀为.SAS实例:data class;input name $ test1test2test3;cards;Xiaoer 90 86 88Zhangsan 100 98 89Lisi 79 76 70Wangwu 68 71 64zhaoliu 100 89 99;run;例子：假定某公司生产两类机器：小型机器和计算机。
这些机器由公司的职员负责在四个地区销售。
下表给出的数据包括销售人员的名字(NAME)，销售的地区(REGION)，机器的类型(TYPE)，和年销售量(SALES)。
利用这些资料，想知道每个地区的年销售总量是多少，每种类型的机器卖了多少，及每类机器的人均销售量是多少。
data sale;input name $ sales region $ type$;cards;stafer9664 east smyoung 22969 east smstride 27253 east smtopin 86432 east cspeak 99210 east cvetter38928 west ccurci 21531 west smmarco79345 west cGreco 18523 west smryan 32915 west smtomas42109 west sm thaiman 94320south cmoore 25718 south smallen64700 south cstelam27634 south smfarlow 32719 north smsmith38712 north smWilson97214 north crun;proc print;run;proc freq;tables type*region;run;proc sort;by type;run;proc means;title'means of two kinds of sales data'; by type;run;。