《SAS统计分析介绍》课件

统计分析介绍SAS是世界上最受欢迎的统计软件之一它被广泛应用于各个领域，包括数据SAS分析、数据挖掘、预测建模等等WD简介SAS强大的统计软件数据分析利器广泛应用领域易于使用是一个功能强大的统计软它允许用户进行各种数据分在学术研究、商业分析、提供用户友好的界面，并SAS SAS SAS件包，提供广泛的统计分析和析，包括描述性统计、假设检医疗保健和政府部门得到广泛提供强大的编程语言，使用户数据管理工具验、回归分析和时间序列分应用能够轻松地创建和执行分析析的发展历程SAS软件诞生于世纪年代，最初由北卡罗来纳州立大学统计系教授安东尼詹姆斯巴尔创建最初名为，旨在为科研人SAS2070··“Statistical AnalysisSystem”员提供强大的统计分析工具世纪年代20701软件诞生SAS世纪年代20802软件商业化SAS世纪年代20903软件进入中国SAS世纪214软件发展壮大SAS随着时间的推移，软件不断发展壮大，功能越来越强大，应用领域也越来越广泛如今，软件已成为全球领先的商业分析软件，被广泛应用于各个行SAS SAS业和领域的主要功能SAS数据管理统计分析图形展示报告生成可以读取、清洗、转换提供了广泛的统计分析可以创建各种类型的图可以生成格式化的报SAS SAS SAS SAS和管理各种格式的数据，支持方法，涵盖描述性统计、假设表和图形，用于可视化数据、告，用于展示分析结果、总结多种数据源，如数据库、文检验、方差分析、回归分析、探索模式和展示结果数据和提供洞察件、网络等聚类分析、时间序列分析等它提供了丰富的图形选项，包它提供了灵活的报告定制选它提供了强大的数据处理功括折线图、散点图、柱状图、项，可以满足各种业务需求能，包括数据合并、排序、分它还支持高级分析技术，如机饼图等组、过滤等器学习、预测建模、数据挖掘等的基本应用领域SAS医疗保健商业分析科学研究金融数据分析和统计建模帮助医疗可以用于市场分析，预测在科学研究中广泛应用，可用于风险管理，欺诈检SAS SAS SAS保健机构提高效率和质量例销售趋势，识别客户需求，优例如数据分析，模型构建，模测，投资组合优化，财务报表如，可用于预测疾病风化营销策略，提升企业竞争拟分析，帮助科学家进行科学分析，帮助金融机构制定更明SAS险，优化治疗方案，管理医疗力发现智的决策成本的基本概念SAS语言系统

1.SAS

2.SAS12语言是一种高级编程语系统是一个集成软件包，SAS SAS言，用于数据处理、分析和报包括语言、数据管理工具SAS告和分析工具数据集程序

3.SAS

4.SAS34数据集是一种特殊的格程序是由语言编写的SAS SAS SAS式，用于存储和管理数据，方指令，用于操作数据和执行分便系统进行分析析任务SAS的基本工作步骤SAS数据准备1首先需要准备好要分析的数据，可以通过多种方式将数据导入系统中，例如直接从文件读取、从数据库连接、通过SAS程序创建等SAS数据分析2根据分析目的和数据类型，选择合适的统计方法进行分析，SAS例如描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析等等结果呈现3将分析结果以图表、表格或报告的形式呈现，可以更好地理解数据分析的结果，并为决策提供参考的数据导入SAS文件类型1支持多种文件类型，包括文本文件、文件、文件等SAS CSVExcel导入语句2使用语句进行数据导入**PROC IMPORT**数据格式3指定数据格式和变量类型数据验证4验证导入的数据是否正确提供多种方法来导入数据，例如使用语句从不同类型的文件导入数据SAS**PROC IMPORT**的数据管理SAS数据清洗数据清洗包括去除重复项、处理缺失值、规范数据格式，确保数据质量，为后续分析做好准备数据转换根据分析需求，将数据转换为合适的格式，例如将字符串转换为数值，或将数值转换为类别变量数据排序对数据进行排序，以便更方便地查看和分析数据，例如按日期排序或按某个变量值排序数据合并将多个数据集合并成一个数据集，例如将不同来源的数据整合在一起数据分割将数据集分成多个子集，例如将数据集分成训练集和测试集，以便进行模型训练和评估的数据转换SAS数据格式转换1将数据从一种格式转换为另一种格式，例如，将文件转换为数Excel SAS据集数据类型转换2将数据从一种类型转换为另一种类型，例如，将数值型数据转换为字符型数据数据变量转换3将现有变量转换为新的变量，例如，将年龄变量转换为年龄段变量数据值转换4将数据中的特定值转换为其他值，例如，将男转换为，将女转换为“”“1”“”“0”的数据探索SAS数据质量检查1缺失值、异常值处理数据分布分析2直方图、箱线图等变量间关系分析3散点图、相关系数等提供丰富的图形和统计工具，帮助用户直观地了解数据特征，发现潜在问题和规律SAS数据探索是数据分析的第一步，为后续的统计建模提供基础的描述性统计分析SAS基本统计量频率分布提供丰富的函数和过程，用可以使用过程创建频率表，SAS SAS于计算均值、标准差、方差、中展示不同类别数据出现的次数和位数、众数等基本统计量，帮助比例，直观地展现数据的分布情用户了解数据的基本特征况图形展示数据概览支持多种图表类型，包括直提供数据概览功能，可以快SAS SAS方图、箱线图、散点图等，可以速生成数据的摘要信息，包括变将描述性统计结果以图形形式展量的类型、缺失值情况等，帮助现，更直观地分析数据特征用户快速了解数据的基本情况的假设检验SAS假设检验基本原理常用假设检验方法利用样本数据对总体参数进行推断，检验预先设定的假设是否成检验用于检验总体均值，适用于大样本z立检验用于检验总体均值，适用于小样本t根据样本数据计算检验统计量，并与理论分布比较，得出拒绝或检验用于检验两个总体方差是否相等F不拒绝原假设的结论卡方检验用于检验两个分类变量之间是否独立的方差分析SAS比较组间差异单因素方差分析12方差分析用于比较两组或多组只考虑一个因素对结果的影数据的均值，确定组间差异是响，例如不同治疗方法对病人否显著的恢复时间的影响双因素方差分析重复测量方差分析34考虑两个或多个因素对结果的用于分析同一个体在不同时间联合影响，例如不同肥料和不点上的测量值，例如研究不同同灌溉方式对农作物产量的影药物对血压的影响响的相关分析SAS相关系数散点图回归分析用于衡量两个变量之间线性关系的强弱程直观展示两个变量之间的关系，可以判断变通过建立回归模型，可以分析一个变量对另度，取值范围为到量之间是否存在线性关系、趋势以及异常一个变量的影响程度，并进行预测-11值的回归分析SAS线性回归逻辑回归线性回归是预测变量之间线性关逻辑回归用于预测分类变量，例系的模型，在金融预测、市场分如判断客户是否会购买特定产析等领域有广泛应用品，常用于市场营销分析非线性回归用于处理更复杂的非线性关系，例如预测人口增长或环境变化，在科学研究中应用广泛的分类分析SAS分类模型数据准备预测分析模型评估例如决策树、支持向量机、朴数据清洗、特征工程等根据模型预测样本类别准确率、召回率、值等指F1素贝叶斯等标的聚类分析SAS数据分组聚类算法应用场景的聚类分析将数据点分组为多个簇，簇支持多种聚类算法，例如、聚类分析广泛应用于市场细分、客户画像、SAS SASK-means内数据点相似度高，簇间数据点相似度低层次聚类、密度聚类等，可根据数据特性选异常检测等领域，帮助用户更好地理解数择合适的算法据的时间序列分析SAS时间序列模型时间序列分析功能SAS时间序列模型是研究随时间变化的变量，通过分析历史数据预测提供丰富的工具和函数，用于时间序列数据的分析，包括数SAS未来趋势据预处理、模型构建、预测和评估常用的时间序列模型包括、、、等例如，模块提供了一系列时间序列分析方法和程序AR MAARMA ARIMASAS/ETS的生存分析SAS生存时间分析风险因素影响

1.

2.12生存时间分析是指对事件发生分析不同因素对生存时间的影时间进行分析，例如病人死亡响，例如治疗方法、患者年时间、产品失效时间等龄、性别等对生存时间的影响生存率估计模型评估

3.

4.34预测特定时间点患者的生存概对生存分析模型进行评估，判率，或分析不同人群的生存率断模型的预测能力，并进行模差异型优化的报告生成SAS自定义报告1根据特定需求设计报告标准报告2使用预定义模板生成报告数据导出3将分析结果导出为各种格式提供了强大的报告生成功能，可以根据用户需求定制各种报告SAS通过灵活的选项和参数设置，用户可以控制报告的格式、内容、布局和样式例如，用户可以使用过程生成标准的统计分析报告，也可以使用过程自定义报告模板PROC REPORTPROC TEMPLATE还可以将分析结果导出为各种格式，例如、、等SAS PDFHTML Excel的图形展示SAS图形功能非常强大，可以创建各种类型图形，例如饼图、SAS条形图、散点图、直方图等等图形功能可以帮助用户更直SAS观地展示数据，提高数据分析效率和结果的可视化效果用户可以使用提供的图形函数和语句轻松创建各种图形，还SAS可以对图形进行个性化设置，例如更改颜色、添加标题、调整大小等等的编程技巧SAS数据处理技巧代码优化技巧熟练使用数据处理语句，提合理利用的宏语言，提高代SAS SAS高数据处理效率，例如数据清码可读性和可维护性，优化代码洗、数据合并、数据转换结构和运行效率错误排查技巧编程规范熟悉常见的错误提示，快速遵循编程规范，编写清晰易SAS SAS定位问题，并采取措施进行修懂的代码，提高代码的可读性和复，例如使用日志文件分析可维护性，并确保代码的正确SAS错误原因性的优化调试SAS代码审查性能分析日志分析测试用例代码审查可以帮助您发现潜在使用内置的性能分析工分析日志文件，识别错误编写测试用例，验证程序的正SAS SAS的错误和优化机会具，识别程序中的性能瓶颈信息和优化建议确性和性能的并行计算SAS提高效率处理大数据

1.

2.12利用多核处理器和集群技术，并行计算可以处理海量数据，可以显著提高数据处理速突破单机处理能力的限制，满SAS度，缩短分析时间足现代大数据分析需求分布式处理云平台应用

3.

4.34将数据和计算任务分布到多个可以与云平台整合，实现SAS节点，提高数据处理效率和容弹性扩展和按需计算，降低成错能力本，提升效率的云平台应用SASSAS ViyaSAS Cloud Analytic Services SAS Visual Analytics是的云平台，提供强大的提供基于提供基于云的交互SAS ViyaSAS SASCloudAnalyticServicesSASVisualAnalytics分析和机器学习功能，支持各种云环境，包云的分析服务，包括数据准备、模型构建、式数据可视化工具，支持创建动态图表和仪括、和评分和部署，简化了数据分析流程表板，使数据洞察更直观AWS AzureGoogle Cloud的行业案例分析SAS在各行各业都拥有广泛的应用，例如金融、医疗、制造、零售、能源等SAS可以帮助企业分析数据，发现趋势，预测未来，优化决策，提高效率，降SAS低成本，提升利润例如，在金融行业，可以用于风险管理、客户关系管理、欺诈检测、投资SAS组合管理等的学习资源SAS官方网站社区论坛在线学习平台认证考试SASSASSAS提供丰富的文档、教程和示例与用户交流，寻求技术支提供各种课程，满足不同提升技能，获得专业认SASSASSAS代码持学习需求可的发展趋势SAS云计算集成人工智能融合积极拥抱云计算，提供云平台服务，提高数据分析效率，将人工智能技术融入统计分析，提升分析能力，实现更精SASSAS降低用户成本准的预测和决策数据可视化增强用户体验优化不断增强数据可视化功能，提供更直观、更易理解的数据注重用户体验，简化操作流程，降低用户学习成本SASSAS洞察总结与展望统计分析软件功能强大，应用广泛SAS未来，将继续发展，与人工智能、大数据技术深度融合，赋能更多领域SAS。