SAS可视化工具介绍
SAS可视化高级ODS图形：PROCSGPLOT，BY组和SG注释
SAS可视化高级ODS图形：PROCSGPLOT，BY组和SG注释原文链接：/?p=5179在我们开始之前，让我们更好地了解当您运行PROC SGPLOT以及BY语句和SG注释数据集时会发生什么。
这个例子为每个通过Sex运行PROC SGPLOT生成的图形添加了一个注释。
••••••••••••••••••••••••••••proc sort data=sashelp.class out=c;by sex;run;data anno1;retain x1 20 y1 85 function 'Text' dataspace 'GraphPercent' width 100;label = 'Students'; output;run;proc sgplot data=c sganno=anno1 tmplout='tmp1.tmp';scatter y=weight x=height;by sex;run;不需要TMPLOUT =选项。
但是，它显示了PROC SGPLOT编写的用于制作图形的模板。
如果您真的想了解PROC SGPLOT的作用，需要了解模板。
它存储在文件tmp1.tmp中，如下所示。
••••••••••••••••••••••••••••proc template;define statgraph sgplot; dynamic __BYLINE__;begingraph / collation=binary;EntryTitle __BYLINE__ / textattrs=(size=GraphLabelText:fontsize);layout overlay / yaxisopts=(labelFitPolicy=Split)y2axisopts=(labelFitPolicy=Split);ScatterPlot X=Height Y=Weight / subpixel=off primary=true LegendLabel="Weight" NAME="SCATTER";DrawText "Students" / X=20 Y=85 WIDTH=100;endlayout;endgraph;end;run;出于我们的目的，我想指出的是DRAWTEXT语句。
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。
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
sas使用方法范文
sas使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。
它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。
下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。
以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。
例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。
以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。
-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。
-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。
-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。
3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。
以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。
-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。
-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。
-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。
-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。
-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。
4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。
通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。
SAS的名词解释
SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。
在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。
本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。
一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。
它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。
SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。
其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。
二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。
SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。
它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。
三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。
它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。
SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。
在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。
SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。
四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。
它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。
通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。
此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。
五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。
SAS软件及部分常用功能简介
使用适当的颜色和字体，使图表更加美观和 专业。
动态数据可视化
交互式图表
允许用户通过点击或拖动来交互地查看数据。
时间序列动画
展示随时间变化的数据趋势。
动态更新
随着数据的改变，图表能够自动更新。
数据筛选
允许用户根据特定条件筛选数据，并实时反 映在图表上。
05
编程与自定义功能
SAS编程语言基础
SAS软件及部分常用功能简介
• SAS软件概述 • 数据导入与处理 • 统计分析功能 • 数据可视化功能 • 编程与自定义功能
01
SAS软件概述
SAS软件简介
SAS（Statistical Analysis System）软件是由美国北卡罗来纳大学于1966年开发的统计分析软件，最初 主要用于农业领域的数据分析。经过多年的发展，SAS已成为全球领先的数据分析和统计分析解决方案提 供商。
SAS软件采用模块化设计，用户可以根据需要选择不同的模块进行数据处理、统计分析、数据挖掘、 预测建模等。
SAS软件的特点与优势
强大的数据处理能力
SAS提供了丰富的数据导入、导出和转换工具，支持多种 数据格式和数据库系统，能够高效地处理大规模数据集。
灵活的数据挖掘功能
SAS的数据挖掘工具能够帮助用户发现隐藏在数据中的模 式和关联，支持多种数据挖掘算法，如决策树、神经网络 、聚类等。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比 例。
03
02
折线图
用于展示时间序列数据或连续变量 的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
04
图表制作与美化
选择数据
确保数据准确无误，是制作图表的基础。
sas obs用法
sas obs用法SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和处理的软件，OBS（Observations）是SAS中一个重要的数据结构，用于存储数据集中的各个观测值。
在本篇文章中，我们将介绍OBS的用法、创建和使用OBS数据集、OBS数据集的整理和分析等。
一、OBS简介OBS是SAS中的一个复合数据类型，它包含了一个或多个变量的一组相同或不同的值。
OBS主要用于存储观察到的数据，例如实验结果、调查数据等。
OBS可以存储任何类型的数据，包括数值型、字符型、日期型等。
二、创建和使用OBS数据集要创建OBS数据集，可以使用SAS中的数据步（Data Step）和复合数据类型声明。
创建一个OBS数据集的基本步骤如下：1. 创建一个空的OBS集（SET obs=）。
2. 添加变量到OBS集，可以使用变量声明语句（VARIABLE语句）或直接在SET语句中指定变量。
3. 添加观测值到OBS集，可以使用INSERT语句或直接在SET语句中指定观测值。
4. 使用OBS集进行进一步的数据处理和分析。
下面是一个简单的示例代码，展示如何创建一个包含数值型变量的OBS数据集：```sasDATA obs_data;SET sashelp.class;OBS id1 = idvar; /* 将ID变量复制到OBS集 */OBS var1 = varvar; /* 将其他变量复制到OBS集 */RUN;```在上面的代码中，我们使用SAS的SET语句创建了一个名为“obs_data”的OBS数据集，并将sashelp.class数据集中的ID变量和变量varvar复制到OBS数据集中。
三、OBS数据集的整理和分析创建和使用OBS数据集后，可以进行各种整理和分析操作。
常见的操作包括筛选观测值、计算统计量、绘制图表等。
以下是一些常用的操作示例：1. 筛选观测值：可以使用WHERE语句对OBS数据集进行筛选，例如：```sasDATA obs_filtered;SET obs_data;WHERE id1 > 5; /* 筛选id1大于5的观测值 */RUN;```2. 计算统计量：可以使用PROC统计（PROC STATISTICS）对OBS数据集进行统计分析，例如：```sasPROC统计 OBSS; /* 使用OBSS过程 */MEAN var1; /* 计算var1的平均值 */RUN;```3. 绘制图表：可以使用PROC图形（PROC GRAPHICS）对OBS数据集进行可视化展示，例如：```sasPROC图形 ODS图形=PNG; /* 使用PNG格式输出图表 */histogram obs_data.var1; /* 绘制var1的直方图 */RUN;```以上是一些基本的OBS用法和示例，实际应用中可能需要根据具体的数据和需求进行调整和扩展。
sas的boxplot过程
SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种用于数据分析的强大工具，其提供了丰富的统计分析功能。
在SAS中，boxplot（箱线图）是一种用于展示数据分布情况的常用图形。
本文将介绍SAS中绘制boxplot的过程，并对其进行详细解析。
一、准备数据在使用SAS进行boxplot分析之前，首先需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含了某一变量的数据集，如下所示：```data input_data;input x ;datalines;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10;run;```以上示例中，我们创建了一个名为input_data的数据集，并输入了一组变量x的取值。
在实际应用中，我们需要根据具体需求导入相应的数据集。
数据准备完成后，接下来就可以开始绘制boxplot了。
二、绘制boxplot在SAS中，我们可以使用proc boxplot语句来绘制boxplot。
具体的语法格式如下：```proc boxplot data=input_data;plot x;run;```以上代码中，我们通过proc boxplot指定了待分析的数据集为input_data，并指定要绘制boxplot的变量为x。
在实际应用中，我们也可以根据需要添加其他参数，如指定分组变量、添加标签等。
三、结果解析绘制完成后，我们可以对得到的boxplot进行解析和分析。
boxplot 通常包括了五个重要的统计量，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。
通过这些统计量，我们可以直观地了解数据的分布情况，包括了中位数的位置、数据的离散程度等。
boxplot还可以帮助我们识别异常值（outliers）。
异常值通常被定义为明显偏离大部分数据的数值，它们可能是数据采集或输入中的错误，也可能代表了真实的特殊情况。
通过boxplot，我们可以快速地发现异常值，并根据具体情况进行处理。
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SAS模块介绍
SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能 模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下 不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统 计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、 SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计 量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学 模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模 块）、 SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系 统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统 模块）等等。
SAS与其他统计软件的比较
SAS EG （SAS Enterprise Guide）
SAS EG
SAS EG是SAS中的一个工具，全名“SAS Enterprise Guide”，是图形化用户操作界面，功 能函盖SAS BASE和SAS STAT全部模块，并可 编成调用全部SAS过程。具有上手快，功能强大 等特征。 为什么不选择SPSS：因为SAS EG上手难易度与 SPSS一致，且功能强于SPSS，并且在今后的学 习工作中，也可以转型自行编程，挖掘SAS更深 层的潜能，处理更为棘手的问题。SAS EG的目 标用户是大中型企业的中度数据用户，该软件的 是从学院派走向真正商业大数据分析的桥梁。
SAS系统的基本介绍
全称为Statistics Analysis System, 1972年 出版了第一版，之后迅速发展成为国际标 准统计软件。 SAS的发展迅捷，能力强大，体现在其非 凡的适应能力：多元化的模块，外源数据 导入的灵活，新型语言的引入，外源程序 包直接应用，丰富的文献资料 最大的优势：收费
SAS可视化工具特点
数据可视化和探索 从成千上万个解释变量中快速识别出 有效的预测变量，通过集成SAS可视化分析，交互式地发 现出异常值和数据差异。 描述性建模 使用k－均值算法，可视化地探索和评估客户 分群。 预测建模 使用线性回归、广义线性模型、逻辑回归和分 类树等算法，来构建预测模型。 动态的分组处理 针对每个群组，并发地构建模型和处理 结果，无需每次进行数据排序或建立索引。 内存分析处理 更快地建立模型。无需将数据写入磁盘或 进行数据重排，您可以立刻看到调整（如增加新变量或去 除异常值）后的结果。 模型的比较与评估 对于一个或多个模型，生成模型比较 结果，包括提升图和ROC图。 模型评分 生成SAS数据步代码，并应用到新数据上。 平台支持 支持Hadoop分布式文件系统，以及Teradata和 Pivotal数据库。
SAS可视化工具介绍
主讲人：王楚安
王楚安简介
2013年毕业于乔治城大学（Georgetown University）统计系研究生学院，研究领域 为先天性心脏病医学统计研究。 毕业后就职于美国国家健康中心（NIH),做 为SAS医学统计程序员。 在美国期间，通过SAS国际认证高级程序 员资格。 现任万和证券总部资产管理部投资经理。
SAS可视化工具优势
数据可视化：看到您以往看不到的价值 使用SAS的数据可视化软件，您能够发现最相关的数据， 并应用最先进的分析技术来解开数据的秘密。 快速获得信息概览 与传统的数据可视化工具不同，SAS可视化分析能够让您 在交互探索所有相关数据时，极快地生成洞察，同时不需 要划分数据子集或对数据取样。数据可以被快速读入到内 存中进行快速处理。 DIY，还IT人员自由 自助式服务功能和即席数据可视化环境，让您能够完全依 靠自己来探索数据，而不再需要求助于IT人员。您可以通 过从侧工具栏或动态过滤分组数据项中进行选择，轻松地 创建和修改数据视图。 自动绘图功能让您无需反复尝试 通过自动绘图功能，最适合数据类型的图表将为您自动生 成。
无线电话服务质量监控
销售及市场分析
学生考勤记录分析
环境报告分析
疾病控制分析
想了解更多吗？自己试试吧~
/software/visualanalytics/demos/all-demos.html
tics
从数据探索到建模——只需一步
SAS可视化工具介绍
全球领先的商业分析软件与服务供应商 SAS公司推出革命性新产品SAS®可视化建 模统计工具（SAS® Visual Statistics）。 该产品将行业领先的分析技术、强大的内 存引擎和直观的可视化界面相结合，将建 模速度提升至前所未有的高度。数据科学 家和分析人员可以随时对模型进行调整优 化，发现、分析和评估新的业务机会，制 定更智慧决策。
传统SAS绘图方法
SAS graph proc gplot proc gchart proc reg proc glm proc genmod SQL (proc sql)
SAS传统绘图示例编码
title1 c=darkblue h=2.5 f=swissb "SAS/Graph " c=darkred h=3.0 f=swissbi "GPLOT Example"; axis1 label=(c=darkorange h=1.5 f=zapfbi j=r "Total Returns") offset=(0.2 in ) order=(0 to 15000 by 5000) value=(c=darkorange f=swissl ); axis2 label=(c=darkgreen h=1.5 f=zapfbi) order=(0 to 500000 by 50000) value=(f=swissl c=darkgreen); symbol1 c=red h=2 v=# ; symbol2 c=blue h=3 v=diamond;