《SAS系统功能基础》课件

系统功能基础SASSAS是一个强大的统计分析和数据管理软件它提供广泛的功能，包括数据处理、统计分析、数据可视化、报表生成等系统概述SAS简介主要功能优势SASSAS系统是一种功能强大的统SAS提供广泛的功能，包括数SAS系统具有强大的功能、可计分析软件它具有数据管理据管理、分析、报告和图形靠性和安全性SAS拥有广泛、分析、报告、图形等功能SAS支持各种统计方法，包括的社区支持和丰富的文档资源SAS可用于各种领域，包括商回归分析、方差分析、聚类分它可以处理大型数据集，并业、金融、医疗保健、教育和析、因子分析等提供高效的分析性能研究界面及基本操作SASSAS界面主要包含菜单栏、工具栏、程序编辑器、结果窗口、日志窗口等用户可以通过菜单栏和工具栏访问各种功能，例如创建新程序、打开现有程序、运行程序、查看结果等菜单栏提供SAS系统的主要功能工具栏提供常用工具和快捷键程序编辑器编写SAS代码结果窗口显示程序运行结果日志窗口记录程序运行过程熟悉SAS界面和基本操作是使用SAS系统进行数据分析的基础数据库结构SAS库数据集1Library2Dataset包含多个数据集，类似于文件夹，管理数据集存储数据的表格形式，包含行和列，类似于数据表变量观测值3Variable4Observation数据集中的列，代表一个数据属性，如年龄或收入数据集中的行，代表一条数据记录，如一个人的信息数据导入与输出数据源连接连接各种数据源，如数据库、文件、网页等数据读取使用SAS语言读取数据，生成SAS数据集数据输出将SAS数据集输出到各种格式，如文件、数据库、报表等数据清洗数据验证1检测数据完整性、一致性和有效性缺失值处理2使用均值、中位数或其他方法填充缺失值异常值处理3识别并移除或修正异常值数据转换4将数据转换为适当的格式或类型数据清洗是数据分析的关键步骤，可以提高数据质量，确保分析结果的可靠性数据转换数据类型转换1将数据从一种类型转换为另一种类型，例如将数字转换为字符或日期数据格式转换2将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将文本文件转换为SAS数据集或将CSV文件转换为Excel文件数据编码转换3将数据从一种编码方式转换为另一种编码方式，例如将Unicode编码转换为ASCII编码数据描述性分析频率分布集中趋势离散程度偏度与峰度直方图、频数表、饼图等图形平均值、中位数、众数反映数方差、标准差、极差衡量数据偏度反映数据分布对称性，峰展示数据分布规律据集中程度分散程度度反映数据分布集中程度基本统计分析描述性统计假设检验包括均值、方差、标准差等指标验证样本数据是否支持原假设，，描述数据集中趋势和离散程度用于比较不同组别或时间点的差异相关性分析方差分析探究变量之间的关系，包括线性比较两组或多组样本均值之间的相关、非线性相关等差异，用于检验不同组别之间是否有显著差异回归分析建立预测模型确定变量关系预测未来趋势回归分析用于预测一个或多个变量与其他变它可以帮助我们了解变量之间的线性或非线回归分析可以用来预测未来趋势，例如产品量之间的关系性关系销量或市场需求方差分析基本原理应用场景方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个组的均值方差分析广泛应用于各种领域，例如医学研究、市场营销、工程学等它基于将总方差分解为不同来源的方差之和它可以帮助研究人员分析不同治疗方法、广告策略或设计方案的效果生存分析生存时间生存曲线风险比生存分析研究生存时间，例如患者从诊断到生存曲线描绘了随着时间的推移，生存率的风险比可以用来比较不同组别的生存时间死亡的时间，以及随时间推移的事件发生概变化情况率时间序列分析时间序列数据特点趋势分析12时间序列数据是指按时间顺序识别时间序列数据中长期趋势排列的一系列观测值变化，预测未来走势季节性分析模型预测34分析时间序列数据的周期性变构建时间序列模型，预测未来化，例如季节性波动时间点的值聚类分析划分数据数据分组将数据分成不同的组别，组内成基于数据点之间的距离或相似度员相似，组间成员差异较大进行分组，无需先验标签应用场景客户细分、市场分析、异常值检测等主成分分析降维相关性可视化将多个变量转化为少数几个综合指标利用变量之间的相关性，提取主要信息将高维数据降维后，更容易进行可视化分析因子分析变量间关系降维探索多个变量之间的潜在共同因素，简化数据通过少数几个因子来解释多个变量之间的关系结构结构分析模型构建分析变量之间的潜在结构，揭示数据背后的隐利用因子分析结果构建模型，进行预测和解释藏关系决策树分析决策树构建树

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22.决策树是一种树形结构，用于使用训练数据递归划分数据，分类或回归创建决策树预测应用

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44.通过遍历树结构，根据特征值广泛应用于分类、预测和风险预测结果评估神经网络分析概述应用场景神经网络是一种模拟人脑神经元结构和工神经网络在图像识别、自然语言处理、语作原理的机器学习模型它通过学习数据音识别、金融预测、医疗诊断等领域有着中的复杂关系和模式，进行预测、分类、广泛的应用它可以解决传统方法难以处聚类等任务理的复杂问题文本挖掘文本预处理特征提取文本清理，包括去除标点符号、从文本中提取有意义的特征，例特殊字符、停止词等如词频、TF-IDF等模型构建结果分析构建分类、聚类、主题模型等模对模型结果进行解释和评估，提型进行分析取有价值的信息地理信息分析空间数据处理空间分析空间建模可视化SAS可以分析地理空间数据，SAS支持各种空间分析技术，SAS可以创建地理空间模型来SAS可以生成交互式地图和图包括地图、卫星图像和传感器例如距离计算、缓冲区分析和预测事件，例如污染扩散或自表，以直观地呈现空间数据和数据，从而提供对地球的更深网络分析，以解决地理问题然灾害影响分析结果入了解报告生成与展示创建报告SAS提供丰富报表功能，可生成多种格式，例如PDF、HTML、Excel等自定义模板用户可创建个性化模板，以满足不同报告需求，并可使用宏变量来控制报告内容和样式数据可视化SAS提供丰富的图表类型，可以将数据以直观易懂的形式展示出来，例如条形图、饼图、散点图等展示和共享SAS支持将报告导出到各种平台，方便与他人分享和协作，例如邮件、网络服务器等数据可视化SAS提供强大的图表和图形功能，帮助用户可视化分析结果SAS图表库包含多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等等SAS支持自定义图表样式和格式，例如颜色、标题、标签等等，使图表更具吸引力编程基础SAS数据操作数据分析使用SAS语言，您可以进行数据读取、写入SAS语言支持多种数据分析方法，包括统计、合并、拆分等操作SAS提供丰富的函数分析、预测建模、机器学习等您可以使用和语句，例如INPUT、OUTPUT、MERGE PROC统计过程、SAS/STAT模块等进行数、SET等，帮助您高效处理数据据分析程序控制宏编程SAS语言提供循环语句、条件语句等，帮助宏编程是SAS语言的强大功能，可以定义宏您控制程序执行流程，例如DO循环、IF语变量和宏程序，简化代码，提高程序复用率句等宏变量与宏程序宏变量宏程序宏变量是SAS中定义的变量，存储文宏程序是SAS中的一段代码块，它可本值它们可用于简化代码、提高可以被调用并执行宏程序可以使用宏读性和可维护性变量、循环和其他SAS语句来执行复杂的操作子程序与函数子程序函数子程序是可重复使用的代码块，通常用于执行特定任务函数是特殊的子程序，用于计算并返回一个值子程序可以接受参数并返回结果函数可以接受参数，但必须返回一个值子程序可以提高代码的模块化和可读性函数可以提高代码的可重用性和可维护性面向对象编程类和对象继承

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22.面向对象编程将数据和操作封子类继承父类的属性和方法，装成类，对象是类的实例实现代码复用和扩展多态性封装

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44.同一操作可根据对象类型执行将数据和方法隐藏在类内部，不同代码，提高代码灵活性和仅通过接口访问，提高安全性可维护性并行计算数据分析模型训练复杂计算并行计算可以将大型数据集分解成多个较小SAS支持并行模型训练，加快模型构建和SAS并行计算可以加速复杂的统计分析、的部分，在多个处理器上同时处理，提高数迭代速度，提升预测模型的准确性数据挖掘和机器学习算法，提高计算性能据分析效率工作流管理SAS任务调度1自动执行任务流程编排2定义流程步骤版本控制3跟踪代码修改错误处理4自动处理异常SAS工作流管理系统可提高数据分析效率它提供任务调度功能，自动执行分析流程，并支持流程编排、版本控制和错误处理机制，有效减少人工操作，提高数据分析效率模型部署与监控SAS模型部署，帮助用户将创建的模型应用于实际问题，并监控模型的运行状态和性能，确保模型效果持续稳定模型部署1选择合适的平台，将模型部署为可访问的服务，例如SAS ModelManager模型监控2实时跟踪模型运行状态，例如预测结果的准确性、稳定性和资源使用情况模型管理3定期评估模型性能，根据情况进行模型更新或重新训练，确保模型保持最佳状态生态系统SAS软件社区SAS SASSAS公司开发和维护一系列数据分析软件全球有庞大的SAS用户社区，提供支持和资源培训合作伙伴SAS SASSAS公司提供各种认证课程和培训计划与其他公司合作扩展SAS产品和服务的功能未来发展趋势云计算与大数据人工智能与机器学习SAS持续加强云平台功能，支持大数据处理，提供更强大分整合AI与机器学习算法，提升预测准确性，为决策提供更智析能力能支持数据可视化与交互式分析数据安全与隐私打造更直观的可视化工具，帮助用户更有效地理解数据并进SAS不断完善数据安全措施，加强用户隐私保护，保障数据行交互分析安全可靠。