SAS教学大纲(xiexiebang推荐)

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第一篇:SAS教学大纲(xiexiebang推荐)

《信息分析软件SAS》教学大纲

课程名称: 信息分析软件SAS

编写日期: 2003年7月

一、开设系(部):经济信息管理系

二、教学对象:

本科

三、教学目的: SAS系统是能够为不同硬件平台上的不同业务用

户提供强大、一致、完善的编程、数据管理和分析的工具。SAS软件最初应用于统计和技术领域,但SAS系统现在已发展成为一个企业级工具,提供了从数据存取、数据访问、数据分析到数据展现等的全过程服务,解决方案涉及数据仓库、决策分析、数据挖掘和Web发布等多个方面。这些方案和技术在各个部门都发挥着非常重要的作用。推广SAS对我国当前企业信息化有着一定的促进作用。通过本课程的学习力求使学生对SAS产生浓烈的兴趣、学习的愿望、和使用的设想。能够对SAS系统快速入门,并在对SAS有一定了解的基础上逐步认识SAS软件促进企业信息化方面的强大功能和魅力。

四、教学要求:

(一)突出SAS在企业信息化方面的应用,拓展

范围,不仅仅局限于SAS的操作和统计分析。

(二)应用大量实例分析让学生了解SAS在当前各个行业各个领域的最新应用。

(三)多媒体课件教学,增强学生的学习兴趣和接受能力。

(四)创造机会让学生上机实践。

五、教学课时及其分配:总学时:54学时;讨论:3学时;上机:

随机安排

六、考核:考核形式——期末考试、平时考核;

试卷结构——试题类型:1.填空题 2.是非判断题

3.单项选择题

4.多项选择题

5.问答题

题量——2小时;

分值分配——1.填空题 10分; 2.是非判断题10分 ;

3.单项选择题 20分 ;4.多项选择题 20分 ;5.问答题 40分;

七、教材:《SAS for Windows 统计分析系统教程》;著者:洪楠 侯军;出版社:电子工业出版社;版本:2001年3月第1版;出版日期:2001年3月

八、主要参考书目:

(一)《实用统计方法与SAS系统》高惠璇 编著;北京大学出版社;2001年10月第1版;2001年10月出版。

(二)《SAS 系统

BAS SAS 软件使用手册》 高惠璇等译;中国统计出版社;1997年4月第一版

1997年4月出版。

(三)《SAS 系统 SAS/STAT 软件使用手册》高惠璇等译;中国统计出版社;1997年4月第一版;1997年4月出版。

(四)《SAS 系统 SAS/ETS 软件使用手册》高惠璇等译;中国统计出版社;1997年4月第一版;1997年4月出版。

九、讲授提纲:

第一部分

SAS系统与基础统计分析

一、简介

(一)什么是SAS系统

(二)SAS系统的组成

二、SAS 系统初步:

(一)SAS系统的运行环境及界面

(二)SAS数据库与数据集

三、SAS的数据接口

(一)外部数据的输入(指非SAS数据文件)

(二)编辑、浏览SAS数据集

(三)输出为外部数据的格式

四、SAS编程基础

(一)使用SAS语言

(二)SAS表达式

五、SAS数据集的创建与整理

(一)利用SAS创建数据集

(二)数据的整理

第二部分

SAS软件在企业信息化中的主要应用

一、SAS 整体财务管理方案

(一)简介

1.高层财务主管面临新的挑战 2.SAS整体财务管理解决方案

(1)预算和计划

(2)财务合并和整合、分析和报表(3)成本分析和管理

(4)运营管理:与行为管理的联接

(二)功能概述

1.业务模型 2.预算与计划

3.成本分摊(Cost Allocation)4.e-报表和分析 5.支持的平台 6.自动操作和整合

(三)成功案例介绍

二、SAS分析型客户关系管理

(一)简介

(二)一个正在急剧变化的世界

(三)什么是客户关系管理?

(四)分析型CRM的核心技术

1.数据仓库 2.数据挖掘

3.联机分析处理(OLAP)4.先进的决策支持和报表工具

(五)SASe-CRM简介

1.介绍

2.创造知识驱动业务,从互联网战略中获益 3.制定电子商务战略不再需要猜测 4.正确描述网站访问者特征 5.保持在Web商务上的遥遥领先 6.优化站点设计(六)成功案例介绍

三、SAS 风险分析环境

(一)概述

(二)前言

(三)风险(Risk)

(四)衍生(Derivative)

(五)SAS风险分析环境

(六)通过SAS风险分析环境解决风险管理问题

(七)项目工作流

(八)结论

(九)成功案例介绍

四、SAS数据仓库--从您的业务数据中提炼出决策支持信息的解决方案

(一)SAS研究所和SAS系统

(二)利用SAS技术建立你的数据仓库

(三)SAS数据仓库的组成(四)SAS数据仓库的体系结构

(五)SAS数据仓库的开发

(六)SAS的数据仓库产品-SAS/WA

(七)决策支持智能化

(八)成功案例介绍

五、SAS 数据仓库方法论

(一)快速建库方法论浏览 1.什么是数据仓库

2.建立数据仓库的业务理由

3.建立数据仓库的技术理由

4.数据仓库的技术特征

5.确认业务需要和数据仓库的目标

6.关键成功因素

(二)SAS快速建立数据仓库方法论的细节

1.业务驱动

2.收集需求的研讨会

3.快速应用开发(RAD)

(三)(四)方法论的框架

成功案例介绍

六、SAS数据挖掘

(一)SAS帮助你进行数据挖掘

(二)SAS的数据挖掘的方法论-SEMMA

(三)SAS数据挖掘的集成软件工具--SAS/EM

(四)成功案例介绍

七、企业级的报表制作工具--SAS/ER + SAS/MDDB + SAS/IntrNet

(一)SAS企业级的报表制作软件: SAS/ER

(二)丰富的报表制作能力

(三)报表所用数据的收集和准备

(四)企业级报表制作系统的管理

(五)SAS的多维数据库结构使你的报表和决策支持系

统高效率运作

(六)在网上实现一切

(七)成功案例介绍

八、信用风险管理—信用记分卡

(一)简介

(二)信用记分卡

(三)信用风险管理

1.评估申请人的信誉

2.维持评估方法的准确性

3.确定新的信贷产品,开拓新市场

(四)怎样建立记分卡

1.信用记分卡的类型 2.记分卡的基本要素 3.建立记分卡的技术

4.建立记分卡的步骤

(五)记分卡的监控

(六)成功案例介绍

九、Cross-selling

(一)(二)导言 概述

1.客户:你最宝贵的资产 2.对于IT行业的挑战 3.SAS的客户关系管理解决方案:Cross-selling

(三)市场的变化创造了机会,也带来了挑战

1.企业合并 2.数据仓库 3.更好的客户分类 4.新的渠道

5.个人社会特性的改变

(四)基于Cross-selling数据的分析方法

1.相关与聚类 2.预测模型 3.创建采样数据 4.数据挖掘流程

(五)成功案例介绍

十、综合计分卡

(一)前言

(二)综合计分卡模型

1.概述

2.与传统方法的区别 3.四个主要方面 4.因果关系

(三)SAS解决方案

1.全面的解决方案 2.从原始数据到关键信息 3.综合计分卡管理系统

(四)成功案例介绍

第二篇:SAS复习资料

SAS复习资料 2013.6.20

说明:根据老师给的Html版整理,如有错误、遗漏敬请原谅,并及时指出,进行改正。谢谢!

1.研究因子:对试验指标有影响的,在试验中需要加以考察的条件。2.小机率原理:概率很小的事件,在一次试验中是不至于发生的。3.重复:每个参试的品种或处理占有两个或两个以上的小区称有重复。

4.局部控制:通过对小区的合理安排,把试验误差控制在一个局部的范围内。5.试验指标:试验中用来衡量试验效果的量。

6.复因子试验:包含两个或两个以上的因子的试验。7.集团(总体):根据研究目的确定的,凡符合指定条件的全部观察对象。8.偶然误差(机误):由于机会不等所造成的偏差。9.可量资料:能够以测量、称量的方法表示的资料。10.正交互作用(正连应):某些因子综合起来的效果大于这些因子单独作用的效果之和。1.进行随机区组的统计分析,需用何种方差分析?:双方面分类的方差分析 2.进行拉丁方的统计分析,需用何种方差分析?:三方面分类的方差分析 3.进行双方面分类的方差分析,总平方和分解为多少部份?:三部分 4.进行三方面分类的方差分析,总平方和分解为多少部份?:四部分

5.两因素(含交互作用)的方差分析,处理组合平方和应分解为多少部份?:四部分 6.三因素(含一级交互作用)的方差分析,处理组合平方和应分解为多少部份?:七部分 7.在几种常用的试验设计方法中,哪种精确度较高?:拉丁方 8.随机区组设计的误差自由度等于多少?:(m1)9.拉丁方设计的误差自由度等于多少?:(n2)10.只有重复而末实行局部控制的试验,应采用何种方差分析?:单方面分类的方差分析 1.样本标准差的功用?:反映样本的变异程度

2.样本平均数标准差(标准误)的功用?:反映在同一个总体进行抽样,所得的样本平均数间的差异,即抽样误差。

3.变异系数的功用?:用作两类事物的变异程度作比较

4.样本平均数的功用?:指示资料的中心位置,反映资料的一般质量水平,作为代表值同其它资料比较

5.协方差分析的功用?:用处理前的数据(基数)矫正处理后的数据,提高分析的精确度。6.样本均数差异显著性测验的功用?:在一定的概率保证下,判断事物间有否本质差异 7.总体均数区间估计的功用?:通过抽样,由样本的情况估计未知总体平均数的数值范围 8.在试验设计中,局部控制的作用?:减少试验误差

9.在试验设计中,重复的作用?:减少试验误差,估计试验误差,扩大试验的代表性 10.在试验设计中,随机排列的功用?:正确估计试验误差 1.何谓试验指标?:在试验中用来衡量试验效果的一个量

2.什么叫保护行?:防止试验材料受外来因素和周边环境影响作物行

3.某个复因子试验的处理组合数应如何计算?:等于有关因子的水平数乘积 4.在常用的试验设计中,哪种设计方法的精确度最高?:拉丁方 5.在常用的试验设计中,哪种设计方法的精确度最低?:间比法 6.试验设计三大原则是什么?:重复,局部控制,随机排列

7.作改良对比法设计时,参试的品种或处理数一般不大于多少?:不受限制 8.作随机区组设计时,参试的品种或处理数一般不大于多少?:不大于18 9.作配对法设计时,参试的品种或处理数一般不大于多少?:两个

10.作拉丁方设计时,参试的品种或处理数一般不大于多少?:不大于8 1.某个因子的自由度等于多少?:等于该因子的水平数减1 2.某两因子试验中,其交互作用的自由度等于多少?:等于有关因子的自由度的乘积

3.一可量资料样本均数与总体均数差异显箸性进行t检验时,其自由度为多少?:等于样本含量数-1 4.正交表的总自由度等于多少?:等于参试的处理组合数-1 5.作回归关系显著性测验时,回归项的自由度等于多少?:等于自变量的个数 6.作简单相关系数显著性测验时,DF等于多少?:等于N-2 7.2*2联卡平方测验时,DF等于多少?:1 8.两个配对法设计的可量资料样本均数差异显箸性进行t检验,其自由度为多少?:试验资料的配对数-1 9.2*J联卡平方测验时,其自由度为多少?:J-1 10.作拉丁方设计时,参试的品种或处理数一般不大于多少?:2 1.SS:平方和 2.N(0,1):标准正态分布 3.μ:总体平均数

4.CLM:平均数的置信区间 5.∑X :总和

6.VIF:方差膨胀因子 7.MSE:误差均方 8.DF :自由度 9.CV:变异系数 10.V:方差

1.欲进行聚类统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc cluster 2.欲进行回归统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc reg 3.欲进行方差统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc anova 4.欲进行因子统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc factor 5.欲进行典型相关统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc cancorr 6.欲进行基本统计量统计分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc means 7.欲进行主成分分析,需调用SAS系统的何种过程?:Proc princomp 8.欲进行成组法T测验,需调用SAS系统的何种过程?:Proc ttest 9.欲进行正态分布检验,需调用SAS系统的何种过程?:Procunivariate 10.欲进行作相关点式图,需调用SAS系统的何种过程?:Proc plot 1.单因子随机区组的方差分析模型(MODEL)是:Y=BLOCK T 2.单因子随机区组协方差分析的模型是(MODEL):Y=BLOCK T X 3.三元线性回归分析的模型是(MODEL):Y=X1 X2 X3 4.单方面分类的方差分析模型(MODEL)是:Y=T

5.两个因子变量的反应面分析的模型(MODEL)是:Y=X1 X2

6.单因子随机区组的多元方差分析的模型(MODEL)是:X1 X2 X3 =BLOCK T 7.3*4 复因子试验的方差分析模型(MODEL)是:Y=BLOCK A B A*B 8.拉丁方设计的方差分析模型(MODEL)是:Y=A B T 9.3*2*3复因子试验的方差分析模型(MODEL)是:Y=BLOCK A B C A*B A*C B*C A*B*C 10.正交随机区组(不考查交互作用)的统计分析模型(MODEL)是:Y=BLOCK A B C D 1.协方差分析的功用?:用处理前的数据(基数)矫正处理后的数据,提高分析的精确度 2.主成分分析的功用?:将个数众多、相互有关联的变量,转化为少数几个相互独立的变量 3.聚类分析的功用?:把样本或变量进行分类分

4.典型相关系数的功用?:反映两组不同性质的变量之间的关系密切程度 5.样本平均数的功用?:反映资料的一般质量水平,指示资料的中心位置 6.样本平均数标准差(标准误)的功用?:估计抽样误差

7.在回归分析中,残差的作用:反映实测值与预测值之间的偏差程度 8.在试验设计中,局部控制的作用?:减少试验误差 9.在试验设计中,重复的作用?:估计试验误差

10.变异系数的功用:用于两组资料的变异程度作比较

1.多重比较的方法有很多种,课本介绍了其中的三种: 第一种、最小显著差数法(Least Significant difference---LSD法或t测验法)第二种、Q测验法(最高显著差数法═Tukey测验法)

第三种、新复极差法(Shortest Significant Range---SSR法或Duncan法)哪种测验法的精确度较高?TUKEY法

2.不服从正态分布的数据不能直接作方差分析,必须进行数据转换,数据转换常用的方法有:(1)、平方根代换(2)、对数代换(3)、反正弦代换

问如果数据为二项分布的百分率,即可数百分数,且大于70%或小于30%,应采用何种代换?反正弦代换

3.计算步骤为:

第一步、将数据进行标准化; 第二步,求相关矩阵;

第三步,求相关矩阵的特征根、特征向量、各特征根的方差贡献率和累计方差贡献。第四步,根据特征根的累计方差贡献率保留前几个公共因子。

第五步,用前几个特征根的平方根乘相应的特征向量,构成因子载荷阵; 第六步,求相关系数矩阵的逆阵;

第七步,用因子载荷阵与相关矩阵的逆阵相乘,得回归系数阵; 第八步,用回归系数与标准化数据相乘得因子得分值。问这是何种统计分析方法?因子分析

4.计算步骤为:

第一步,将数据进行中心化; 第二步,求方差协方差矩阵; 第三步,求方差协方差矩阵的特征根、特征向量、各特征根的方差贡献率和累计方差贡献率。第四步,根据特征根的累计方差贡献率保留前几个主成分。

第五步,用中心化数据与前三个特征向量相乘,求得前三个主成分得分。

第六步,如果觉得有必要,用前三个特征根的平方根(即前几个主成分的标准差,)除前几个主成分得分值,得标准化主成分得分。第七步,如果有必要的话,利用这些标准化主成分得分作进一步的分析。问这是何种统计分析方法?主成分分析

5.计算步骤为:

第一步,计算X、Y、X*Y项的各种平方和(X为基数,Y为处理后的实测值;

第二步,进行X与Y项的回归关系显著性测验,若相关不显著,则进行一般的方差分析; 第三步,若相关显著,则扣除回归关系后,再进行方差分析; 第四步,用回归系数矫正处理后的数据测验,再进行多重比较。问这是何种统计分析方法?协方差分析

6.计算步骤为:

第一步,计算出k个类别的方差协方差矩阵的逆阵。

第二步,计算出各个训练样本到这k个类别的马氏距离,比较这k个距离,把训练样本归到距离最短的类中。

第三步,计算在第二步中判别错误的样本数占总样本数的百分率。第四步,如果还有新的待判样本,计算各个新样本到这k个类别的马氏距离,比较k个距离,把各个新样本归到距离最短的类中,再计算在待判样本中判别错误的样本数占待判样本总数的百分率。

问这是何种统计分析方法?判别分析

7.计算步骤为:

第一步,计算出Y的矫正数及各种平方和(Y为处理后的实测值)。第二步,列方差分析表并进行F测验。第三步,若F测验显著则进行多重比较。第四步,写出统计结论。

问这是何种统计分析方法?一元方差分析

8.计算步骤为:

第一步,按一定的原则选择k个凝聚点;

第二步,将所有事例点归到最靠近它的凝聚点所代表的类中,得到k个初始分类;

第三步,按最近距离的原则对初始分类进行修改;反复进行,直至分类合理为止。问这是何种统计分析方法?动态聚类

9.计算步骤为:

第一步,将原始数据进行中心化,按研究目的分为两组,记变量数(m1)较少的那组为X1,记变量数(m2)较多的那组为X2。

第二步,求X1和X2的方差协方差矩阵S11、S12和S22以及S12的转置阵S21,并利用它们构成非对称的方阵。

第三步,求非对称的方阵的特征根和对应的特征向量。

第四步,将这些特征向量除以非对称的方阵的特征根的平方根转换为第一组的典型系数。第五步,利用两个典型系数的关系式求出另一组的典型系数。第六步,将中心化数据和典型系数相乘得典型相关系数。问这是何种统计分析方法?典型相关分析 10.用SAS系统作数据分析,首要的问题是如何排列数据,你熟悉SAS系统对各种统计分析方法的数据排列的要求吗?问单因子试验采用随机区组设计,有四个试验指标时,数据应排多少列?。6列

:平方和

乘积和

合并样本百分数

样本标准差

样本平均数标准差

两样本百分数之差的总体标准差

两样本平均数之差的样本标准差

总体标准差

样本变异系数

样本差数平均数标准差

可量资料大样本均数与总体均数差异显箸性测验

可量资料两大样本均数差异显箸性测验 可数资料样本百分数与总体百分数差异显箸性测验

可数资料两大样本百分数差异显箸性测验

可量资料小样本均数与总体均数差异显箸性测验

可量资料两小样本均数差异显箸性测验(配对法)

可量资料两小样本均数差异显箸性测验(成组法)

由可量资料大样本对总体均数进行估计

由可量资料小样本对总体均数进行估计

由可数资料大样本百分数对总体百分数进行估计

第三篇:SAS项目实验报告策划书

SAS项目实验报告——

金融一班:第五组 二零一二年十月三十日

目录

一. 采访对象:四川三阳汽车有限公司(市场部蒋俊红经理)..........3二. 采访背景:...........................3

三. 采访时间:...........................3

四、采访地点:绵阳市科创园区创业大道中段242号............3五、采访方式:此次活动采取座谈形式,面对面采访,并分时间段进行采访。..........3六、采访目的:采访该公司影响汽车销售的因素,以及各种因素间的关系。.......3七、采访前期准备:..........................31、提前预约:用电话的形式与被采访者保持联系,最好提前一周预约好。..........32、采访工具准备:必须证件,器材。如照相机,录音笔,采访本,摄像机等。.........33、采访交通工具:步行(后门左转直走,过马路即到达目的地)............34、采访人员安排:......................3八、采访内容:...........................31、公司背景?............................32、公司客户特征?....................33、公司汽车销售状况?..........................34、影响汽车销售因素?..........................3九、采访后期..........................3十、可行性分析及备注........................4活动策划

一.采访对象:四川三阳汽车有限公司(市场部蒋俊红经理)

二.采访背景:

四川三阳汽车有限公司成立于1998年2月23日,是东风——雪铁龙授权集整车销售、备件供应、售后服务、信息反馈四位一体特约服务网点,能够为广大东风雪铁龙轿车客户提供完备的售前、售中及售后服务。公司成立之初便本着一切为客户着想的服务理念,力争为客户提供购车之外更多更周到的超值服务。公司成立了车友俱乐部对客户的爱车提供保姆式服务,亦是四川绵阳最大的东风雪铁龙汽车文化传播中心。公司现有员工80余人,其中研究生以上学历8人,大学以上40人,高级技师3人,中级以上技师22人,专业销售人员12人。

三.采访时间:

2012年10月26日

2012年11月2日

四、采访地点:绵阳市科创园区创业大道中段242号

五、采访方式:此次活动采取座谈形式,面对面采访,并分时间段进行采访。

六、采访目的:采访该公司影响汽车销售的因素,以及各种因素间的关系。

七、采访前期准备:

1、提前预约:用电话的形式与被采访者保持联系,最好提前一周预约好。

2、采访工具准备:必须证件,器材。如照相机,录音笔,采访本,摄像机等。

3、采访交通工具:步行(后门左转直走,过马路即到达目的地)

4、采访人员安排:

八、采访内容:

1、公司背景?

2、公司客户特征?

3、公司汽车销售状况?

4、影响汽车销售因素?

九、采访后期

整理收集到的资料,整理访谈问答记录,完成书面表达报告,并传给被采访者进行确认,保证修改无误,成文。

十、可行性分析及备注

可行性分析:

1、由于现在大三本科生比较清闲,时间比较充足。

2、在该公司都熟人,故可行性较高,只要问题提法得当,善于取舍,此次采访易于实行。

3、已在该公司做过一次试探性采访。

4、采访地近,基本为零成本采访。

备注:

1、采访时,以预备问题作为基本问题,也可即兴追问。

2、采访流程中小组成员以安全为重。

第四篇:常用sas语句总结

Engine(引擎)是一种访问架构,SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。

1.LIBNAME语句

1.1解读

定义 SAS 逻辑库。具体地说,它可以

(1)向 SAS 标识 SAS 逻辑库

(2)将引擎与逻辑库关联

(3)让您指定逻辑库的选项

(4)为逻辑库指定逻辑库引用名

通俗得讲,LIBNAME语句把一个libref(库标记名)和一个目录联系起来,使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。提交该程序时自动引用该 SAS 逻辑库 1.2 语句格式

1、LIBNAME libref <'SAS-data-library'>

2、LIBNAME libref Clear;

3、LIBNAME libref |_ All_ List;三种格式反映了LIBNAME语句的三种用法 选项说明

LibrefEngineSas-Data-LibraryAccess=Readonly|TempClear_All_List

规定逻辑库规定引擎规定主机系统下一个有效的物理地址规定逻辑库为只读或可修改属性清除与库标记的联系列出所有逻辑库的属性在Log窗口列出逻辑库的属性。2.length语句

SAS变量的基本类型有两种:数值型和字符型。数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符,可以使用LENGTH语句指定变量长度,LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前,格式为: LENGTH 字符型变量名 $长度 例如:length name $20 ;

3.input 语句

3.1解读

INPUT语句 用于向系统表明如何读入每一条记录。它的主要功能有:读入由语句指定的数据列;为相应的数据域定义变量名;确定变量的读入模式(共有四种模式:column模式,formatted模式,list模式及named模式)。

input语句执行后,SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区,然后执行后面的语句,后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改,到最后才将整条数据写入数据集,写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。

注意:INFILE语句用于确定一个包含原始数据的外部文件,必须在执行INPUT语句前执行,如果要在程序中直接嵌入数据,就用CARDS语句代替INFILE语句。

3.2 语句格式(Column模式)

INPUT variable <$> start-column<-end-column><.decimals><@|@@>;

说明: variable 变量名

$ 跟在变量后面,表明这个变量是字符型变量 start-column 起始列号

end-column 结束列号,如果变量值只包含一列,则可省略

.decimals 如果输入值中没有包含一个隔开整数部分与小数部分的小数点,decimals用来显性的指明小数部分 @ 单尾符 @@ 双尾符

举例说明:input name $ 1-10 pulse 11-13 waist 14-15 gender $ 16;

4.SET 语句

Set语句可以用来读取单个数据集中的数据,也可以用来读取多个数据集中的数据拼接SAS新的数据集。程序为:

DATA 新数据集;

SET 输入数据集1 输入数据集2 ….; Run;如果不适用DROP=和KEEP=选项,在新的数据集中将包含所有旧数据集的变量。

5.DO 循环语句

语句一:

DO WHILE(expression);...more SAS statements...END;语句二:

DO UNTIL(expression);...more SAS statements...END;语句三:

DO index-variable=start ;...more SAS statements...END;例如: do i=1 to 10;do i=10 to 0 by-1 while(month='JAN');

DO item-1<,…item-n>;...more SAS statements...END;例如: do count=2,3,5,7,11,13,17;do month='JAN','FEB','MAR';do i='01JAN2001'd,'25FEB2001'd,'18APR2001'd;这个语句是SAS比较特殊的循环结构,可以对枚举的项目依次执行,终止循环就是执行完这些列举的项目。语句五:

DO over array-name;...more SAS statements...END;例如: data test;

input sc01-sc05;

array s sc01-sc05;

do over s;

s= s*100;

end;

cards;0.95 0.88 0.57 0.90 0.65;这个语句也是SAS比较特殊的循环结构,专用于数组,将数组的每一个元素访问一遍。

6.IMPROT 语句

import过程可以读取的数据有Access数据库、Excel文件和带分隔符的文件。

6.1语法格式

PROC IMPORT

DATAFILE=“filename” | TABLE=“tablename” OUT=SAS-data-set <(SAS-data-set-options)> ; 说明:

DATAFILE=“filename” 用来指定数据文件的位置,如果是Access则用TABLE=“tablename”指定需要读取的数据表;

OUT= 指定输出数据集的名称;

DBMS=identifier 指定导入数据表的类型;几个常用的DBMS选项如下

ACCESS 读取MS ACCESS2000/2002数据

EXCEL 读取Excel2000/2002数据

CSV 读取逗号分隔的文件

DLM 读取分隔符文件,需要用DELIMITER=指明具体的分隔符

TAB 读取Tab分隔的文件

REPLACE选项替换原来已经存在的数据集,缺省情况下是不替换,并在LOG窗口中予以提示;

6.2 proc import读取带分隔符的文件 语法格式: PROC IMPORT DATAFILE= OUT= DBMS= REPLACE;(Data source statements:)DATAROW=n;DELIMITER=;GETNAMES=YES|NO;说明:

DBMS= 需要指定DLM,逗号分隔文件可省略; DATAROW=n;指定从数据文件的第几行开始读取,该选项缺省情况下,如果getnames=yes则从第二行开始读取,getnames=no从第一行开始读取; DELIMITER=;指定分隔符;

GETNAMES=;告诉SAS是否将数据文件的第一行作为变量读取,该选项缺省为yes。

如果第一行是变量名,而该选项为no则会将列为数值型的第一行读取为缺失值。

当指定getnames=no时,对于DLM文件,则SAS自动将变量命名为VAR1, VAR2,...;对于Excel文件,则SAS自动命名变量为F1, F2, … 举例:

proc import datafile=“C:My Documentsmyfilesdelimiter.txt”

out=mydata

dbms=dlm

replace;

delimiter='&';

getnames=yes;run;6.3 proc import读取Excel文件 语法格式: PROC IMPORT DATAFILE= OUT= DBMS= REPLACE;(Data source statements:)SHEET=;GETNAMES= YES|NO;注:读取Excel时,可以不指定DBMS=选项。举例:

proc import datafile=“c:clinic filesdrug1.xls”

out=drug1;

sheet='lab';

getnames=yes;run;6.4 proc import读取数据库表(如Access)语法格式: PROC IMPORT TABLE= OUT= DBMS= REPLACE;(Data source Statements:)DATABASE= PWD= UID= WGDB= 说明:

DATABASE= 指明数据库存放的路径及名字 UID= 数据库用户名 PWD= 密码 WGDB= 工作组名称 举例:

proc import table=“customers”

out=sasuser.cust

dbms=access97;

uid=“userid”;

pwd=“mypassword”;

database=“c:myfileseast.mdb”;

wgdb=“c:winntsystem32security.mdb”;run;通常情况下,proc import是可以不掌握的,通过视窗操作可能更方便,特不过用proc import能够更精细的控制。在写import过程的时候,要特别注意分号的位置,从最开始的语法格式那里可以看出,proc import后面的一般选项是连在一起写的,中间用空格隔开,最后才以分号结尾;而数据源选项则每一项都要以分号结束。这些地方往往容易出错。

7.CARDS语句

用于直接输入数据,标志着数据块的开始。格式如下:

CARDS;

数据块

8.SORT和BY语句

SORT语句将指定的数据集按指定变量排序。使用BY语句可以使生成的数据集按照某个变量排序,但输入数据集必须预先按该变量排序。使用PROC SORT语句可以进行排序,一般形式为:

PROC SORT DATA=数据集 OUT=排序后的数据集; BY 变量; RUN;

e.g.Proc sort date=stockreturn;

by firm date;run;

9.宏

在宏变量前加&来引用宏变量的值。

用一个百分号(%)加宏名称就可以调用该宏。%macro 宏变量名:定义宏变量

%DO

:条件处理至一个匹配的%END出现 %If-%Then /%Else :有条件执行宏

10.MERGE语句

用MERGE语句合并SAS数据集。但是,输入数据集必须预先按该BY变量排序。语句一般形式为: 式为:

DATA 新数据集 ;

MERGE 输入数据集1 输入数据集2 … ; BY 变量; RUN;

e.g.下图展示合并数据集A、B 的结果:

Data gooddata;Merge stockreturn sample(in=a);By firm;If a=1;Run;注意:这里merge语句使用了两个选项,当一个SAS数据步同时读入多个SAS数据集时,可以使用IN=选项来确定本观测来自哪个数据集,in=选项的一般形式是:SAS-data-set(IN=variable)。其中,variable是一个临时的数值型变量; Variable=0 表示观测不是来自本数据集; Variable=1表示观测是来自本数据集;

在这里使用IN选项的目的就是把所有来自数据集sample的观测输出到新数据集gooddata中。

11.REG语句

REG过程用来进行回归分析。

在MODEL语句中有许多选项,其中的几个选项如下:

CLM

回归估计值0.95置信区间的上界和下界。CLI

因变量预报值的0.95置信区间。

P

由输入数据和回归方程计算预报值。输出观测序号,ID变量(需事先规定ID语句),实际值,预报值和残差。如果已规定了CLM、CLI或R,选项P就不需要了。

R

要求残差分析,输出包括选项P的一切内容外,还有其它一些分析

12.MEANS语句

MEANS对指定的数值变量进行简单的统计描述。13.OPTIONS语句

OPTIONS语句临时改变SAS系统的选项设置。

改变后的选项设置在以后的SAS会话或作业中保持有效,直到再次改变它们。

改变SAS系统选项可以用OPTIONS语句,或用显示管理命令OPTIONS菜单。

语句格式:

OPTIONS option-1 <...option-n>;其中:

option规定要改变的SAS系统选项。

第五篇:SAS数据输入总结

SAS学习总结

一、SAS的数据录入

(1)直接输入

data first;

input name $ salary;

datalines;a 12b 34c 56d 78

;

run;

注意:datalines的位置以及数据录入后的分号

(2)借助infile可读入文本格式为dat、txt、csv

A.最简单的形式

data first;

infile 'c:userslichaodesktopsasdatatoadjump.dat';

input Toadname $ Jump1 Jump2 Jump3 Jump4;

run;

proc print data=work.first;

run;

B.有空格的情况,需要数一下

data second;

infile 'c:userslichaodesktopsasdataonionring.dat';

input Name $ 1-19 Jump1 22-24 Jump2 25-28 Jump3 30-31 Jump4 33-34 Jump5 37 Jump6 40;

run;

proc print data=work.second;

run;

C.格式重复的情况

data third;

infile 'c:userslichaodesktopsasdataexercise.dat';

input Num1 Num2 Num3 @@;

run;

proc print data=work.third;

run;

注意:@@的用法

D.其他的格式

Ⅰ.输出特定的行

data icecream;

infile 'c:userslichaodesktopsasdataicecreamsales2.dat' firstobs=3 obs=5;

input Flavor $ 1-9 Location Boxessold;

run;

proc print data=icecream;

run;

注意:firstobs和obs的位置不要改变,而且两者可以单独使用

Ⅱ.有缺失值

data class;

infile 'c:userslichaodesktopsasdataallscores.dat' missover;

run;

proc print data=class;

run;

注意:在有缺失值的情况下,如果输出有错误的话就用missover

Ⅲ.非正常的输入:

data third;

infile 'c:userslichaodesktopsasdatapumpkin.dat';

input Name $16.num 3.type $2.date $11.(num1 num2 num3 num4 num5)(4.1);run;

proc print data=third;

run;

注意:16.和3.、4.1等的表示方法,都是表示宽度,相比较数列数的方法更有效;输入格式相同的话可以加括号把格式写在后面的括号里。

Ⅳ.日期的输入:

按照数值处理,根据情况,使用MMDDYYw.或者 DDMMYYw.(3)import 录入其他格式的文件(可导入的格式非常多)

proc import datafile='c:userslichaodesktopsasdatasecond.xls' dbms=xls out=mydata replace;sheet=“sheet1$”;

range=“a1:b3”;

run;

proc print data=mydata;

run;

注意:sheet表示单元表的名字,range表示导入的数据范围

input name $ test1 test2 test3 test4 test5;

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