SAS(统计分析系统)
sas案例集

sas案例集SAS案例集。
SAS(Statistical Analysis System)是一种统计分析系统,它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能,被广泛应用于各个领域。
在本文档中,我们将介绍一些实际的SAS案例,帮助读者更好地了解SAS的应用和功能。
案例一,销售数据分析。
某公司的销售数据存储在一个大型数据库中,包括产品销售额、客户信息、销售地区等。
公司希望利用这些数据进行分析,找出销售额的变化趋势,挖掘客户的购买习惯,并对不同地区的销售情况进行比较。
通过SAS的数据处理和统计分析功能,可以轻松实现这些目标。
首先,可以使用SAS连接数据库,提取所需的数据;然后利用SAS的统计函数和图表功能,对销售额进行趋势分析和客户购买习惯挖掘;最后,利用SAS的地理信息分析功能,对不同地区的销售情况进行可视化展示。
通过这些分析,公司可以更好地了解销售情况,制定更有效的营销策略。
案例二,医疗数据挖掘。
一家医院希望利用患者的病历数据进行挖掘,找出不同疾病之间的关联性,预测患者的病情发展趋势。
SAS的数据挖掘和机器学习功能可以帮助医院实现这一目标。
首先,可以利用SAS清洗和预处理病历数据,确保数据的准确性和完整性;然后利用SAS的关联规则分析和聚类分析功能,找出不同疾病之间的关联性;最后,利用SAS的预测建模功能,预测患者的病情发展趋势。
通过这些分析,医院可以更好地了解患者的病情,提前采取有效的治疗措施。
案例三,金融风险分析。
一家银行希望利用客户的信用卡消费数据进行风险分析,找出不同客户之间的信用风险,预测客户的信用卡违约情况。
SAS的数据挖掘和风险建模功能可以帮助银行实现这一目标。
首先,可以利用SAS清洗和预处理信用卡消费数据,确保数据的准确性和完整性;然后利用SAS的分类分析和回归分析功能,找出不同客户之间的信用风险;最后,利用SAS的风险建模功能,预测客户的信用卡违约情况。
通过这些分析,银行可以更好地了解客户的信用风险,采取相应的风险管理措施。
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统计分析系统

03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等, 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标,常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法,能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析,如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序,实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告,满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行, 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作,以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程, 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形, 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来,方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛,可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面,帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析,如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
SAS的基本统计分析

SAS的基本统计分析SAS(统计分析系统)是一种广泛使用的统计分析软件,被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能,包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中,我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析:描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能,包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如,我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析:推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能,包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如,我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验,或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析:回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系,并建立预测模型。
在SAS中,我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型,如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系,发现影响因变量的重要因素,并进行预测。
4.多元分析:多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法,如多元方差分析(MANOVA)、主成分分析(PCA)、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析,或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析:时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能,如自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析,拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析:非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能,如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
sas评分标准

sas评分标准SAS评分标准SAS(Statistical Analysis System)是一种统计分析系统,广泛应用于数据分析和决策支持领域。
在进行SAS分析时,评分标准的制定是非常重要的,它决定了最终结果的准确性和可靠性。
本文将介绍SAS评分标准的一般原则和具体要求,以帮助读者更好地理解和应用SAS技术。
首先,SAS评分标准的一般原则是客观性和一致性。
评分标准应该基于实际数据和统计方法,而不受主观因素的影响。
评分标准还应该具有一致性,即在相同的数据集和分析方法下,不同的分析人员应该得出相同的评分结果。
这样可以确保评分结果的可比性和可靠性。
其次,SAS评分标准的具体要求包括以下几个方面。
1. 数据准备:在进行SAS分析之前,需要对数据进行准备。
评分标准要求数据的格式正确、完整,并且没有缺失值或异常值。
如果数据存在问题,需要进行数据清洗和预处理,以确保数据质量。
2. 变量选择:在进行SAS分析时,需要选择适当的变量。
评分标准要求选择与研究目的和问题相关的变量,并排除与研究无关或冗余的变量。
变量选择应该基于统计学原理和领域知识。
3. 模型建立:在进行SAS分析时,需要建立适当的统计模型。
评分标准要求选择合适的模型类型和方法,并进行模型拟合和检验。
模型建立应该遵循统计学原理,以确保模型的准确性和有效性。
4. 结果解释:在进行SAS分析后,需要对结果进行解释。
评分标准要求对结果进行合理、清晰和准确的解释,以便读者理解和使用。
结果解释应该基于统计学原理和领域知识,并提供必要的背景信息和上下文。
5. 结果验证:在进行SAS分析后,需要对结果进行验证。
评分标准要求对结果进行验证,以确保结果的可靠性和稳定性。
结果验证可以通过交叉验证、灵敏度分析等方法来实现。
6. 结果报告:在进行SAS分析后,需要撰写结果报告。
评分标准要求结果报告具有清晰、简洁、完整和易于理解的特点。
结果报告应包括研究目的、方法、结果、讨论等内容,并提供必要的图表和表格来支持结果解释。
SAS统计分析介绍

SAS统计分析介绍SAS(Statistical Analysis System)是一种流行的统计分析软件,被广泛应用于数据分析、数据管理和预测建模等领域。
它提供了一套全面的工具和功能,可以帮助用户有效地收集、分析和解释数据,以支持数据驱动的决策。
SAS具有丰富的功能和应用领域。
首先,它可以用于数据准备和数据管理。
用户可以使用SAS对数据进行清洗、整合、转换和重组,以确保数据的质量和一致性。
此外,SAS还提供了强大的数据查询和处理功能,可以高效地处理大规模和复杂的数据集。
其次,SAS可以用于描述性统计分析。
用户可以使用SAS计算各种统计指标,例如平均值、中位数、标准差、相关系数等,以了解数据的分布和变化。
此外,SAS还支持绘制各种图表和图形,例如直方图、散点图和箱线图,以可视化地展示数据的特征和模式。
SAS还提供了广泛的统计分析功能。
用户可以使用SAS进行假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析任务。
此外,SAS还支持更高级的统计方法,例如生存分析、因子分析、聚类分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助用户发现数据中的关联和模式,从而支持更深入的数据解释和预测建模。
SAS的预测建模功能也非常强大。
用户可以使用SAS构建各种预测模型,例如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
此外,SAS还支持模型评估和模型比较,以帮助用户选择最佳的预测模型。
这些预测模型可以应用于各种领域,例如市场营销、金融风险管理、医疗保健等。
除了数据分析和预测建模,SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能。
用户可以使用SAS创建漂亮而有效的报告和图表,以呈现分析结果。
此外,SAS还支持自动化和批处理,可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集。
总的来说,SAS是一种功能强大的统计分析软件,可以帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。
它提供了丰富的功能和工具,适用于各种统计分析任务,从简单的数据描述到复杂的预测建模。
sas案例分析

sas案例分析SAS案例分析。
SAS(Statistical Analysis System)是一种统计分析系统,它提供了强大的数据分析和数据管理功能,广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
本文将通过一个实际案例,介绍SAS在数据分析中的应用。
案例背景。
某公司想要了解其销售业绩与市场环境的关系,以制定更科学的销售策略。
为了达到这一目的,他们收集了过去几年的销售数据以及市场环境的相关指标,希望通过数据分析找出其中的规律,并进行预测。
数据准备。
首先,我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这些数据包括销售额、销售量、市场份额、市场规模、竞争对手数据等。
在SAS中,我们可以通过数据步骤和PROC SQL来完成数据的清洗和整理工作,确保数据的质量和准确性。
数据分析。
接下来,我们可以利用SAS进行数据分析。
首先,我们可以通过描述性统计分析来了解各个变量的分布情况,包括平均值、标准差、最大最小值等。
然后,我们可以利用相关性分析来探索不同变量之间的关系,找出销售业绩与市场环境的相关性。
在SAS中,我们可以使用PROC CORR来进行相关性分析,并通过相关系数来衡量变量之间的相关程度。
模型建立。
在了解了各个变量之间的关系后,我们可以利用SAS来建立预测模型。
常用的预测模型包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
通过这些模型,我们可以预测未来的销售业绩,为公司制定销售策略提供参考依据。
结果解释。
最后,我们需要对模型的结果进行解释和评估。
在SAS中,我们可以利用PROC REG、PROC LOGISTIC等过程来进行模型的拟合和评估,得到模型的参数估计、显著性检验、预测能力等指标。
通过这些指标,我们可以评估模型的有效性,并对结果进行解释,为公司决策提供支持。
结论与建议。
通过对销售数据的分析,我们可以得出销售业绩与市场环境存在一定的相关性,市场规模、竞争对手数据等因素对销售业绩有一定影响。
基于这些分析结果,我们可以向公司提出一些建议,包括加大市场推广力度、优化产品结构、加强竞争对手分析等,以提升销售业绩。
sas总结

sas总结SAS总结SAS(Statistical Analysis System)统计分析系统,是一款非常强大的数据分析软件。
它具有广泛的应用领域,包括统计分析、数据挖掘、预测建模等等。
本文将对SAS进行总结,探讨其特点、应用以及对个人和企业的影响。
1. SAS的特点SAS凭借其丰富的数据分析功能和强大的处理能力,成为了许多行业中的首选工具。
其特点主要表现在以下几个方面:首先,SAS具有高度的灵活性。
它可以处理各种类型的数据,包括结构化和非结构化数据,支持多种数据格式,如文本、Excel、数据库等。
这使得使用SAS进行数据分析变得十分便捷和灵活。
其次,SAS提供了丰富的数据处理和分析功能。
无论是基本的统计分析还是高级的数据挖掘技术,SAS都能胜任。
它支持各种常见的统计分析方法,如描述性统计、假设检验、方差分析等,并且可以通过编程进一步扩展其功能,满足各种复杂的数据分析需求。
另外,SAS具有出色的数据可视化能力。
它提供了多种图表和图形界面,可以用于可视化数据分析结果。
这些图表可以帮助用户更直观地理解数据,发现数据中的规律和趋势,并提供有力的决策支持。
2. SAS的应用范围SAS的应用范围非常广泛,几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的应用案例:在金融领域,SAS被广泛应用于风险管理、信用评估、欺诈检测等方面。
它可以通过对大量数据的分析,帮助金融机构识别风险,减少损失,并提升业务效率。
在医疗健康领域,SAS可以用于疾病预测、临床试验分析等。
它可以帮助医生和研究人员发现疾病的潜在因素,提供更好的治疗方案,促进医疗技术的进步。
在市场营销领域,SAS可以用于客户细分、市场预测等。
通过对大量客户和市场数据的分析,可以帮助企业了解客户需求,制定更精准的营销策略,提高市场竞争力。
除此之外,SAS还被广泛运用于教育、电信、制造等行业。
它的灵活性和强大的功能,使得它成为了数据分析的首选工具。
3. SAS对个人和企业的影响对个人来说,掌握SAS的技能可以为其职业发展增添一道亮丽的风景线。
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● 查看运行过程及出错信息
激活LOG窗口( F6 ) 黑色文字:源程序及运行情况 蓝色文字:程序运行情况说明信息 红色文字:出错信息 绿色文字:警告信息
第一章 概述 15
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 调试SAS程序
调回、修改、再执行 调回已执行的SAS程序 : 必须激活PGM窗口。 方式一:按功能键“F4” 方式二:执行菜单命令【Locals】→【Recall text】 方式三:在命令框输入RECALL命令并执行
第一章 概述
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5. SAS表达式 用操作符将常量、变量、函数等连接起来 进行运算,最终会产生一个值(表达式的值)。 X+1 3 LOG(Y) PART/ALL*100 1-EXP(N/(N-1)) AGE<100 STATE='NC'丨 STATE='SC' A=B=C
第一章 概述 34
2.5 数据步流程
第一章 概述
F5 F6 F7
8
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 退出
方式1:选择关闭按钮 方式2:执行菜单命令【File】→【Exit...】 方式3:在命令框执行BYE或ENDSAS命令
第一章 概述
9
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 编写SAS程序
根据题意编写程序,在PGM窗口输入程序。
第一章 概述
3
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
1.1.1 什么是SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统 由30多个专用模块组成,包括: 1、数据库部分(Base SAS) 2、分析核心(SAS/STAT等) 3、开发呈现工具(SAS/GRAPH等) 4、分布式处理支持(SAS/ACCESS等)
数据步由 DATA 语句开始,对输入 数据中的每一观测,都执行数据步一遍, 从而建立起数据集。一般来说,数据中 有几行数据,则数据步执行几遍,建立 的数据集中则有几个观测。
第一章 概述
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例: DATA FITNESS; INPUT NUM SEX $ AGE WEIGHT HEIGHT; RATIO=WEIGHT/HEIGHT; CARDS; 1001 F 19 47 1.69 1002 M 20 55 1.74 1003 F 18 49 1.66 ; RUN;
第一章 概述
27
4. 缺项值 当一个变量由于某种原因没有得到(可能 没有观测到,或由于数据错误,或由于计算错 误),称该值为缺项值(又称缺失值)。在 SAS中用“.”表示。
第一章 概述
28
2.1.4 常量 (Constant)
• SAS常量为值固定不变的量 常量分为以下三类: 数值常量:1.5 -2.79 1.75E-5 字符常量:“Hello” “ABC” “Zhangli” 日期、时间、日期时间常量:后接D,T,DT „1JAN2000‟D „9:25:19‟T „1JAN2000:10:30:05‟DT
例:有一批体检数据,包括受检者的姓名、性别、年龄、 身高、体重信息。要求按性别给出身高、体重的描述统计量: 均值、标准差、最大值、最小值。
第一章 概述
10
第一章 概述
11
第一章 概述
12
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 程序说明
数据步:将数据读入系统,建立数据集。 以DATA语句开始 INPUT语句描述数据变量 , 用$表示变量是 字符型 CARDS语句指示后面是数据 每行为一个观测数据,数据间无分号 数据最后以“;”开头的空行结束 过程步:对数据集中数据进行分析、处理。 以PROC语句开始,调用已有过程 每个语句以“;”结束。 整个程序最后要有RUN语句。
第一章 概述
4
1.1.2 SAS系统发展概况
1966年, 美国North Carolina州立大学开发。 1976年, SAS研究所成立 。 1985年, 推出小型机、微机版。
目前,已发展成为用于决策支持及科学研究 的大型信息系统,并且每年都在改进。
第一章 概述
5
● 我们能用SAS做什么?
进行数据管理 进行统计分析 t检验 方差分析 卡方检验 相关、回归 秩和检验 ……
第一章 概述
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2.1.2 观测(Observation)
描述被观测对象的单一整体(如个别人、 一个实验动物等)某些特性的一系列数据值 称为一个观测,又称观察。在SAS数据集中 每一行数据是一个观测。
2.1.3 变量(Variable)
变量指定了数据的某一特性。在SAS数据 集中,每一个观测是由各个变量的数据值组 成。在数据集中每一列数据是一个变量。
第一章 概述 31
3. 逻辑操作符 & (AND) | (OR) ^ (NOT) 作用:进行逻辑运算,结果仍为逻辑值 真(1),假(0)
第一章 概述
32
4. 其它操作符 >< 最小值 <> 最大值 || 连接 例: y=3<>4 ( y 值为4 ) x = „RED‟||„ BAG‟ ( x 值为‘RED BAG‟ )
第一章 概述
2
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
SAS系统由SAS研究所于1976年正式正式推出,经过多 年的发展其用户已达3百多万人。 SAS 是一个庞大的系统,它多个功能模块组成,每个 模块分别完成不同的功能。由于SAS最初是为专业统计 人员设计的(这一点和SPSS已恰恰相反),因此使用上 以编程为主,初学者掌握较为困难。
第一章 概述
16
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 保存SAS程序及其他窗口内容
激活相应窗口,然后选择: 方式一:鼠标点击“存盘”工具按钮 方式二:执行菜单命令【File】→【Save】/ 【Save as】 方式三:在命令框输入FILE命令并执行
可保存程序、数据文件、运行结果、日志等。
第一章 概述 29
2.2 SAS函数
函数是一个功能模块,包括三个要素: 函数名、参数、返回值 函数的作用为:根据参数计算函数值并返回。 例:y = SUM ( 1, 2, 3) ; 函数名:SUM 参数:1, 2, 3 返回值:6 (函数运算结果) 参数格式: 1. 用逗号分割:SUM(x1, x2, x3) 2. 用简化形式:SUM(OF x1-x3) 3. 用列表形式:SUM(OF x1 x2 x3)
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2. 变量特性
• 变量特性:名称、类型、长度、输入格式、 输出格式和标记。 – 两种类型:数值型和字符型(名后用一 “$”号来 表示)。 – 长度特性:是指存贮的字节数。缺省长度 是8 (为了存贮长度与缺省值不同的变量,需 使用 LENGTH语句)。
第一章 概述
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变量的特性的定义:明确地说明或者在首次 出现时给出定义。例如: DATA A; C='BAD'; PUT C; C='GOOD'; PUT C; RUN;
第一章 概述
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1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 打开已保存的文件
只能在PGM窗口,然后选择: 方式一:鼠标点击“打开”工具按钮 方式二:执行菜单命令【File】→【Open】 方式三:在命令框输入Include命令并执行
可打开以前保存的程序、数据文件、运行结果、 日志等文件及其他文本格式的文件。
第一章 概述
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3. 变量清单的简化表示
在许多语句中可使用缩写变量清单形式。 (P13表2-1) INPUT NAME $ VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6; 可以写成: INPUT NAME $ VAR1-VAR6; 注意: 字符型变量NAME不包含在这个缩写清单中。 这些变量要求类型相同,或全是数值型的或全是字 符型的。
SAS 统计分析系统
Statistical Analysis System
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
SAS系统由SAS研究所研制的一套大型集成应用软件 系统,具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数 据展现功能。尤其是创业产品--统计分析系统部分, 由于其具有强大的数据分析能力,在数据处理和统计分 析领域,被誉为国际上的标准软件和最权威的优秀统计 软件包,并多次被评为建立数据库的首选产品。目前 SAS广泛应用于政府行政管理、科研、教育、生产和金 融等不同领域,发挥着重要的作用。
第一章 概述
36
第一章 概述
37
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第一章 概述 20
第二章 SAS编程基础
2.1 SAS数据集、常量、变量与观测 2.1.1 SAS数据集(SAS Dataset)
是SAS过程的数据基础,只有SAS数据集 中的数据才能被使用。数据集含两部分内容: 1. 描述部分:
数据名称、类型、长度、格式等。
2. 数据部分:
包含实际数据值。 SAS数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中。
第一章 概述 6
1.2 SAS软件系统的使用
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 启动
方式1:双击桌面图标 方式2:执行开始菜单中程序菜单项
第一章 概述
7
1.2 SAS软件系统的使用
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 显示管理系统
窗口: PGM 程序编辑窗口 LOG 日志窗口 OUTPUT 输出窗口 菜单: 执行各种功能操作 工具栏: 方便常用功能操作
第一章 概述 13
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 运行SAS程序
方式一:鼠标点击执行按钮 方式二:按功能键“F8” 方式三:执行菜单命令【Locals】→【Submit】 方式四:在命令框输入SUBMIT 命令并执行