SAS 使用技巧
sas中keep的用法

SAS中KEEP的用法简介在S AS编程中,KE EP是一个非常有用的关键字,它能够用来筛选数据集中的变量,只保留我们需要的变量。
本文将介绍KE EP关键字的使用方法和案例,帮助你更好地掌握和应用。
1. KE EP的基本语法在S AS中,我们使用K EE P关键字来筛选变量。
其基本语法如下:D A TA新数据集名称;S E T原数据集名称;K E EP变量1变量2...;R U N;-`DA TA新数据集名称;`:指定生成的新数据集的名称。
-`SE T原数据集名称;`:指定原数据集的名称。
-`KE EP变量1变量2...;`:指定保留的变量名称,可以同时保留多个变量。
使用KE EP关键字后,新生成的数据集中只包含指定的变量,其它变量将被自动删除。
2.使用KEE P的案例分析为了更好地理解KEE P关键字的用法,下面将通过几个案例进行演示。
2.1保留指定变量假设我们有一个包含多个变量的数据集`s a le s`,我们只想保留其中的`Pr od uc t`和`Qua n ti ty`两个变量。
我们可以使用KE EP关键字来实现:D A TA ne w_sa le s;S E Ts al es;K E EP Pr od uc tQ ua n ti t y;R U N;上述代码将生成一个新数据集`n ew_s al es`,其中只包含`P ro d uc t`和`Qu an ti ty`两个变量,其它变量将被删除。
2.2保留变量范围有时,我们希望保留某个范围内的变量。
比如,我们有一个数据集`s tu de nt s`,其中变量名为`V ar1`、`V a r2`、...、`V ar10`,我们只想保留`Va r2`到`V ar8`这几个变量。
我们可以使用K EE P关键字结合S A S的变量名缩写来实现:D A TA ne w_st ud en ts;S E Ts tu de nt s;K E EP Va r2-V ar8;R U N;上述代码将生成一个新数据集`n ew_s tu de n ts`,其中只包含`V ar2`到`Va r8`这几个变量,其它变量将被删除。
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调试技巧2

SAS调试技巧对于每一个编程者来说,都会碰到BUG问题,一个有经历的编程者那么能尽量防止错误发生,同时,在碰到问题,能够有效利用软件的相关调试功能,及时发现、定位和解决问题。
对于SAS来说,专门讲调试的书籍很少,通过这章内容,希望使读者能够掌握根本的SAS的调试技巧。
SAS错误类型概述SAS错误类型包括:语法错、词义错、运行错、数据错和宏相关错误。
SAS在编译和运行过程中都执行错误检查,在每个语句执行之前编译各步时候SAS可以发现语法错、词义错和局部宏错误,在程序执行过程中可以发现其他错误。
语法错误:语法错误〔Syntax errors〕是指程序语句不符合SAS语言标准,可能是关键字错误、双引号不匹配,缺少分号等。
SAS在发现语法错误时候,首先它会试图使用一种“错误纠正〞方法去纠正这个错误,如果能纠正,SAS会按照纠正后的程序执行,如果不能纠正,它就会报错,停顿运行并在LOG窗口中显示。
注意:SAS纠正后,在LOG窗口中会显示警告〔W ARNING〕,并将纠正后结果显示。
需要特别注意的,SAS纠正不一定是当初想要的结果,读者在运行SAS程序的时候一定要非常小心,即使程序能正常运行,一定要看LOG窗口中有无警告信息,有的话,要看警告信息内容进展相应的判断。
例子:语法错误,SAS自动纠错date a;set sasuser.admit;在SAS的LOG窗口可以看到25 date t;----14WARNING 14-169: 假定符号 DATA 错拼为 date。
26 set sasuser.admit;27 run;NOTE: 从数据集 SASUSER.ADMIT. 读取了 21 个观测NOTE: 数据集 WORK.T 有 21 个观测和 9 个变量。
例子:语法错误,缺少分号,SAS报错data tset sasuser.admit;run;在SAS的LOG窗口可以看到28 data t29 set sasuser.admit;---56ERROR 56-185: 使用 DATASTMTCHK=COREKEYWORDS 选项时,在 DATA 语句中不允许使用 SET。
SAS数据分析工具介绍

SAS数据分析工具介绍随着数字化时代的到来,数据分析成为了企业和组织的必修课。
其中,SAS数据分析工具作为全球最为知名的商业分析软件之一,备受广大企业和分析师的青睐。
本文将对SAS数据分析工具进行介绍,包括其特点、应用领域以及使用技巧等方面。
一、SAS数据分析工具特点SAS数据分析工具全称Statistical Analysis System,是由SAS 公司开发的商业分析软件。
其最为显著的特点是其全面的功能性,包括数据管理、统计分析、建模和数据可视化等多个方面。
SAS公司提供多种产品包,以满足不同行业用户的需求。
同时,SAS数据分析工具的语法清晰、规范,并且具有高度的灵活性,能够快速响应用户的分析需求。
基于这些优点,SAS数据分析工具成为了金融、保险、医疗、航空航天等多个行业的分析工具之一。
二、SAS数据分析工具应用领域1. 金融领域金融行业是SAS数据分析工具的主要应用领域之一。
通过SAS 的数据管理、预测建模和可视化等功能,可以实现金融产品的风险管理和营销等方面的应用。
例如,银行可以利用SAS数据分析工具进行授信风险评估、客户身份识别等工作;投资机构可以通过SAS数据分析工具对市场波动进行预测,为投资策略做出决策。
2. 医疗领域医疗行业是另一个SAS数据分析工具的主要应用领域。
医疗机构可以利用SAS数据分析工具对大量的病历数据进行分析,在医疗管理、疾病预测等方面提供帮助。
例如,一些医疗保险公司可以利用SAS数据分析工具进行预测分析,提前预测疾病风险,避免大量的医疗费用支出。
3. 交通领域在航空和铁路等交通领域也有SAS数据分析工具的应用。
航空公司可以利用SAS数据分析工具对飞行数据进行分析,预测飞行状态,并且提高飞行效率。
铁路公司可以利用SAS数据分析工具对列车状态进行监控,在列车故障和延误时作出快速处理。
三、SAS数据分析工具的使用技巧1.了解基础知识使用SAS数据分析工具需要具备相应的基础知识,包括统计学、数学和计算机等相关的知识。
sas中format的用法

sas中format的用法一、介绍SAS(Statistical Analysis System)是一种广泛使用的统计分析软件,它提供了强大的数据处理和分析功能。
在SAS中,FORMAT是一种重要的数据格式化工具,可以通过自定义格式来改变数据的显示方式。
本文将详细介绍SAS中FORMAT的用法。
二、什么是FORMAT?在SAS中,FORMAT是一种用于改变数据显示方式的语句。
通过使用FORMAT函数或者转换表达式来定义格式,并将其应用于数据元素,可以使原始数据按照我们想要的方式进行展示。
三、FORMAT函数的基本语法格式化函数的基本语法如下:FORMAT 数据元素格式名称.;其中,“数据元素”代表需要进行格式化显示的变量;“格式名称”表示已经定义好的格式。
四、常用日期时间格式化1. 日期格式化SAS中可以使用不同形式的日期格式进行展示。
例如,“mmddyy.”表示月份在前面,紧随其后则是对应日期和年份。
“yymmddd10.”则将年份放在前面,然后是月份以及日期。
2. 时间格式化SAS也允许用户自定义时间显示格式,在读取和呈现时间时非常有用。
例如,“hhmm.”只显示小时和分钟,“hhmmss.”则精确到秒。
五、数值型变量(Numeric Variables)的格式化1. 保留指定小数位数使用“8.2”作为FORMAT函数的参数,可以将一个数值型变量格式化为只显示两位小数,并且整体宽度为8。
2. 将变量转换为特定形式对于一些特定的需求,我们可能需要将变量以某种形式展示。
例如,使用“comma10.”可以使变量以逗号分隔的形式展示。
而使用“dollar11.”则表示将数字转换成货币形式,如$1,000,000。
六、字符型变量(Character Variables)的格式化1. 格式控制输出长度使用以下示例代码可控制字符型变量最大输出宽度:```FORMAT 变量名 $15.;```2. 转换大小写和保留指定长度SAS中也提供了一些方便的字符转换和长度设置的格式。
使用SAS进行数据分析入门指南

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分组计算加权平均数

sas分组计算加权平均数以SAS分组计算加权平均数加权平均数是一种常用的统计方法,用于计算一组数据的平均值,其中每个数据点都有一个对应的权重。
在实际应用中,我们经常需要对数据进行分组,并计算每个组的加权平均数。
SAS是一种强大的数据分析工具,可以方便地进行分组计算。
在使用SAS进行分组计算加权平均数之前,我们首先需要了解什么是加权平均数。
加权平均数是一种考虑各个数据点权重的平均值。
通常情况下,我们可以使用以下公式来计算加权平均数:加权平均数 = (数据点1 × 权重1 + 数据点2 × 权重2 + ... + 数据点n × 权重n) / (权重1 + 权重2 + ... + 权重n)在SAS中,我们可以使用PROC MEANS过程来进行分组计算加权平均数。
首先,我们需要准备数据集,并为每个数据点赋予对应的权重。
然后,我们可以使用BY语句将数据分组,并在OUTPUT语句中指定计算加权平均数的变量和权重变量。
以下是一个示例代码,演示了如何使用SAS分组计算加权平均数:```/* 创建示例数据集 */data have;input group $ value weight;datalines;A 10 0.5A 20 0.3A 30 0.2B 15 0.4B 25 0.6C 5 0.7C 10 0.3;/* 使用PROC MEANS计算加权平均数 */ proc means data=have noprint;by group;var value;weight weight;output out=want mean=weighted_mean; run;/* 输出结果 */proc print data=want;title "每个组的加权平均数";run;```在上述代码中,我们首先创建了一个名为have的示例数据集,其中包含了group、value和weight三个变量。
sas 提取字符串中的数字并以符号分割

文章标题:如何使用SAS提取字符串中的数字并以符号分割随着数据分析和处理的需求不断增加,SAS作为一种常用的统计分析软件,被广泛应用于数据挖掘、商业分析和决策支持等领域。
在实际的数据处理过程中,经常会遇到需要从字符串中提取数字并以符号进行分割的需求,特别是在处理包含特定格式的数据时,这一需求显得尤为重要。
本文将向您介绍如何使用SAS来实现这一功能,以及我的个人观点和理解。
在SAS中,我们可以使用正则表达式和一些内置的函数来实现从字符串中提取数字并以符号分割的功能。
下面,我将分几个步骤来说明具体的操作方法。
步骤一:使用PRXPARSE函数创建正则表达式模式在SAS中,我们可以使用PRXPARSE函数来创建一个正则表达式的模式,用于匹配字符串中的数字。
如果我们需要从字符串中提取出所有的数字,可以使用类似“\d+”这样的正则表达式。
其中,\d表示匹配数字字符,+表示匹配一个或多个数字字符。
步骤二:使用PRXMATCH函数进行匹配一旦创建了正则表达式模式,我们就可以使用PRXMATCH函数来在字符串中进行匹配。
PRXMATCH函数返回的是第一个匹配的位置,我们可以利用这个位置来进一步处理。
步骤三:使用SUBSTR函数进行分割当我们找到了数字在字符串中的位置后,可以使用SUBSTR函数来对字符串进行分割。
通过指定起始位置和长度,可以把字符串分割成多个部分,进而获得我们需要的数字部分。
步骤四:总结和回顾通过以上的操作步骤,我们成功地实现了使用SAS提取字符串中的数字并以符号分割的功能。
在实际应用中,我们还可以根据具体的需求进行进一步的处理,比如将提取出的数字进行求和、平均值计算、或者进行其他的统计分析。
个人观点和理解对于SAS提取字符串中的数字并以符号分割这一功能,我认为它在实际工作中具有非常重要的意义。
在实际的数据分析或报表生成中,经常会遇到需要对特定格式的字符串进行处理的情况,而这些字符串中往往包含着一些重要的数字信息。
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SAS 使用技巧
1.数据获取
1.1LIBNAME方式(部分Teradata语法语法使用)
LIBNAME方式是SAS数据库与其他数据文件实现数据交换的最重要的方式。
通过它可以读入文件数据集以及其他数据库方式。
1.1.1直接访问Teradata数据库
Libname txt1 server=dbc schema=txt2 user=txt3 password=txt4;
/*Txt1 是逻辑库的名称,要求不超过8个字符,例如mytera
Txt2 是指数据库的名字,例如要访问dwbview,则填写dwbiew
Txt3 数据库用户名
Txt4 数据库用户密码*/
Proc sql;
Select * from txt1.xxx; /*txt1即逻辑库名称*/
Quit;
1.1.1.1用户密码加密
proc pwencode in='XXXXX';
run;
例如密码为‘PASSWORD’,则在日志里面可以看到一串{sas001}cGFzc3dvcmQ=即加密后的密码,
1.1.1.2示例
非加密:
Libname mytera server=dbc schema=dwbview user=test password=password;
加密:
Libname mytera server=dbc schema=dwbview user=test
password=’{sas001}cGFzc3dvcmQ=’;
1.1.2访问文件夹里面的数据集
Libname 逻辑库名路径;
示例Libname mysas ‘/home/ap/sas/sasdata’;
1.1.3SQL 查询时候常用的一些语法
采用libname方式,有一些Teradata的语法无法使用,现将此整理如下:1.1.3.1日期函数
mdy(month,day,year)函数
示例
Libname mytera server=dbc schema=dwbview user=test password=password;
Proc sql;
Select * from dwbview.T01_XXX where record_date =mdy(12,20,2011); Quit;
1.1.3.2宏变量
示例:
%let record_dt = mdy(12,20,2011);
Proc sql;
Select * from dwbview.T01_XXX where record_date =&record_dt;
Quit;
定义宏变量
%let m_value = new_data;
其中m_value是宏变量名,newdata是宏变量值
显示宏变量
使用%PUT语句
例子:
%let a=xxx;
%put &a;
%put here is &a;
日子窗口显示:
xxx
here is xxx
引用宏变量
直接引用
%let x=30;
Data a;
X=&x;
Run;
该程序等价于
Data a;
X=30;
Run;
在带引号的文本中引用宏变量(在文本中应用宏变量,需要使用双引号)
%let var=old;
Data a;
X=”here is &var.”;
Run;
1.1.3.3使用fastload方式导入外部数据集
如果需要从外部文件,如SAS数据集导入数据到Teradata数据库,必须采用FASTLOAD 或者MultiLoad方式,否则当插入大数据量的时候,会极大的影响数据库性能。
目前multiload方式还没有解决,现提供fastload方式使用。
fastload语法要求
1.待写入的数据库表为空
2.fastload = Yes
3.sessions =4 (这个是fastload进程的数量,可以自行设置,默认是10个,一般建议开启4个左右)
具体代码可参考如下(蓝色部分请根据具体情况修改,红色部分为fastload方式必选):
libname mytera teradata server=dbc schema=XXX user=XXXX password=XXXX;
libname fxgl '/home/ap/XXXX/XXXXX/';
proc sql;
insert into
mytera.ECDA_S_PCS_QUERY( NAME,CERT_TP,CERT_NO,CAUSE,DATETIME,fastload=yes,session s=4) /*fastload参数设置*/
select CUST_ID,last_te_pre,last_te_tmp
from fxgl.CASM_SA_CU_BATCHG_20111209; /*外部数据集*/
quit;
1.2 直连数据库方式(通过此方法,可以直接使用Teradata 语法)
PASSTHTOUGH方式通过CONNECT语句建立SAS和其他数据库之间的通信,并使用SQL 过程将其他数据库数据直接导入到SAS系统。
示例:
proc sql;
/*建立与Teradata数据库的引擎*/
connect to teradata as tera ( SERVER=dbc USER=XXX password = XXX);
/*select语法*/
select * from connection to tera (select top 10 * FROM dwpdate.t01_XXX);
/*update语法*/
execute(update dwpdate.t01_XXX set XXXXX where XXX) by tera;
execute(commit) by tera;
/*create table语法*/
execute(create table ….) by tera;
execute(commit) by tera;
/*delete语法*/
execute(delete from XXX ….) by tera;
execute(commit) by tera;
disconnect from tera; quit;。