《SAS系统数据管理》课件

系统数据管理SASSAS系统提供强大的数据管理功能，从数据导入、清理到转换和分析，SAS可以帮助您全面管理数据，提高数据质量，为后续分析提供可靠的基础课程目标掌握基础知识学习数据处理提升数据分析能力熟练运用编程SAS SAS SAS技术语言了解SAS系统架构、编程学习数据查询、过滤、排语言和数据管理功能掌握数据导入、编辑、转序、汇总、分组、审查等能够独立完成数据处理和换、合并、拆分、透视等分析方法分析任务，并生成清晰易操作懂的报告简介SASSAS是世界上领先的商业分析软件之一，由SAS Institute开发SAS广泛应用于各个行业，包括金融、医疗保健、制造业、零售业、教育和政府SAS提供数据管理、分析、预测、报告和可视化等功能，帮助企业做出更明智的决策系统结构SASSAS StudioSAS ServerSAS LibrarySASStudio提供交互式编程环境，支SAS Server处理数据分析和报告，提SAS Library管理和存储SAS数据集持代码编写、调试和执行供高性能计算能力，方便访问和管理数据编程语言及基本语法SAS编程语言数据处理数据可视化统计分析SASSAS是一种专用的统计分析SAS编程语言用于数据处理SAS编程语言支持图表绘制SAS编程语言提供丰富的统软件，其编程语言简洁易懂，和分析，包含数据读取、清理，帮助用户直观展示数据分析计分析功能，帮助用户进行数易于学习、转换等功能结果据探索和模型构建数据结构SAS数据集变量

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22.数据集是SAS中存储数据变量代表数据集中的数据的基本单位，类似于数据列，用于存储不同的数据库中的表类型观测值数据类型

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44.观测值代表数据集中的数SAS支持多种数据类型，据行，每个观测值对应一包括数值型、字符型、日个数据记录期型、时间型等数据导入SAS数据文件类型1SAS支持多种数据文件类型，如文本文件、CSV文件、Excel文件、数据库文件等用户可以选择合适的格式进行数据导入导入方法2SAS提供了多种数据导入方法，包括使用PROC IMPORT、LIBNAME、DATA步等，用户可以根据具体需求选择合适的导入方式数据验证3导入数据后，需要进行验证确保数据的准确性和完整性可以通过查看数据集属性、执行数据质量检查等手段来完成验证数据编辑SASSAS数据编辑是数据管理的重要环节通过对数据进行修改和更新，我们可以确保数据的准确性和一致性数据清洗1处理缺失值、错误值和异常值数据转换2将数据转换为合适的格式和类型数据合并3将多个数据集合并成一个数据集数据拆分4将一个数据集拆分成多个数据集数据类型转换SAS数字类型转换1数值变量转换为字符变量字符类型转换2字符变量转换为数值变量日期类型转换3日期、时间变量之间相互转换SAS支持多种数据类型转换，例如数字类型、字符类型和日期类型之间的相互转换SAS提供了丰富的函数和语句来实现这些转换，例如INPUT、PUT、DATE、TIME等变量命名规则SAS长度限制首字符SAS变量名称最多可以包含32个字符，包括字母、数字和下划线SAS变量名称的第一个字符必须是字母或下划线敏感性特殊字符SAS变量名称区分大小写除了字母、数字和下划线，其他字符都不能用在SAS变量名中数据集属性SAS数据集名称数据集类型数据集成员数据集属性数据集名称由字母、数字和主要有两种类型SAS数据每个数据集包含多个观测值包含数据集标签、创建日期下划线组成，最多8个字符集和外部数据集和变量，形成矩阵结构、创建者信息等元数据数据合并SAS数据合并SAS提供多种数据合并方法，例如SET语句和MERGE语句SET语句用于将多个数据集逐行合并，MERGE语句用于根据匹配变量将两个数据集进行匹配合并匹配变量使用MERGE语句合并数据集时，需要指定匹配变量，即两个数据集中用于匹配的变量匹配变量必须具有相同的名称和数据类型合并规则SAS提供不同的合并规则，例如ONE-TO-ONE、ONE-TO-MANY、MANY-TO-ONE和MANY-TO-MANY选择合适的合并规则取决于您的数据结构和合并目标合并结果数据合并的结果是一个新的数据集，它包含来自所有合并数据集的观测值合并结果将根据指定的合并规则进行组织数据拆分SAS数据分割1将数据集划分为多个子集样本划分2将数据集划分为训练集和测试集数据抽样3从数据集中随机抽取样本数据分组4将数据集按照特定变量进行分组SAS提供多种方法来拆分数据集，例如使用PROC语句、DATA步骤、SET语句等数据透视SAS数据透视概述1SAS数据透视功能可将数据集转换为更有意义的表格形式通过将数据从一行转换为多行或多列，可以获得对数据的深入理解PROC TRANSPOSE2PROC TRANSPOSE语句用于将数据从行转换为列它根据一个变量的值创建新的变量，将原始数据转置PROC SUMMARY3PROC SUMMARY语句用于计算数据的摘要统计量，如均值、标准差等它可以根据一个或多个变量进行分组，生成汇总统计量缺失值处理SAS缺失值识别缺失值处理方法常见处理方式SAS使用句点.表示缺失SAS提供多种方法处理缺删除含有缺失值的行或列值可以使用MISSING失值，包括删除、替换和、替换缺失值使用平均值函数识别数据集中的缺失插值选择合适的方法取或中位数、使用插值方法值决于分析目的和数据特征估计缺失值数据格式化SAS日期格式化数值格式化使用SAS的日期格式函数将数字日期转换为特使用SAS的数值格式函数将数字转换为特定的定格式例如，可以使用FORMAT函数将数字格式例如，可以使用DOLLAR函数将数字转日期转换为“YYYY-MM-DD”格式换为货币格式，或者使用COMMA函数将数字添加千位分隔符文本格式化自定义格式可以使用SAS的文本格式函数将文本转换为特SAS允许创建自定义格式来满足特定的格式需定的格式例如，可以使用UPPER函数将文本求例如，可以创建一个格式来显示特定日期格转换为大写，或者使用LOWCASE函数将文本式或特定数值格式转换为小写数据查询SAS数据查询语言SAS提供SQL语法进行数据查询，使用`PROC SQL`过程查询语句基本语法与SQL语法相似，支持各种条件、分组、排序等操作查询结果查询结果可以以数据表形式显示，也可以直接输出到文件或其他数据源示例```sql PROCSQL;SELECT*FROM WORK.DATA WHEREAGE18;QUIT;```数据过滤SAS语句WHERE1筛选满足条件的数据行逻辑运算符2组合条件，精确筛选条件表达式3判断数据值是否满足条件SAS数据过滤是指从数据集中筛选出符合特定条件的数据子集使用WHERE语句和逻辑运算符，我们可以根据条件表达式来判断每个数据值是否符合要求数据排序SAS排序变量指定排序的列，可以是单个变量或多个变量，多个变量按顺序排序排序方向指定排序的方向，ASCENDING表示升序，DESCENDING表示降序排序方法使用PROC SORT过程排序数据，可以指定不同的排序方法，例如稳定排序或不稳定排序输出数据集指定排序后的输出数据集，可以使用OUTPUT语句输出数据汇总SASSUM函数1用于计算数值变量的总和，例如计算所有客户的总消费金额MEAN函数2用于计算数值变量的平均值，例如计算所有学生的平均成绩MAX函数3用于查找数值变量的最大值，例如查找销售额最高的销售员MIN函数4用于查找数值变量的最小值，例如查找销售额最低的销售员N函数5用于统计非缺失值的个数，例如统计参加考试的学生人数数据分组SASSAS提供强大的分组功能，允许用户根据特定条件将数据集划分为多个子集这对于分析不同组别的趋势、比较不同组别的差异以及进行更深入的分析至关重要分组变量1选择用于分组的变量分组条件2定义分组规则分组操作3对每个组进行分析或处理分组操作可以包括汇总统计、计算平均值、生成图表等分组功能是数据分析中不可或缺的工具，可以帮助用户更深入地理解数据，并得出更精准的结论数据审查SAS数据一致性数据完整性12验证数据是否符合预期的检查数据是否完整，是否格式和范围有缺失值数据准确性数据有效性34确认数据是否正确，并与确保数据符合业务规则和其他来源进行交叉验证逻辑，并与实际情况相符数据输出SAS数据文件1SAS支持多种文件格式，如CSV、Excel等输出数据集2将数据保存为SAS数据集，方便后续分析输出报告3使用ODS生成定制化的报表外部数据库4将数据导出到其他数据库系统常用函数SAS数学函数字符串函数SAS提供广泛的数学函数，SAS包含丰富的字符串函数如平方根、对数和三角函数，可以用于处理文本数据，，用于数值计算和数据分析例如提取子字符串、转换大小写和比较字符串日期和时间函数逻辑函数SAS提供专门的函数用于操SAS支持逻辑函数，用于评作日期和时间数据，例如计估条件并返回真值或假值，算日期差、格式化日期和时例如AND、OR和NOT函数间以及转换日期格式，用于数据筛选和控制流程存储过程SAS重复执行代码模块化编程

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22.存储过程可以将经常执行将复杂的任务分解成多个的代码块存储起来，方便存储过程，使代码结构清重复使用，提高效率晰，易于维护参数化数据封装

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44.存储过程可以接受参数，存储过程可以隐藏数据访使代码更加灵活，适应不问细节，保护数据安全，同的数据和需求提高代码可读性宏语言SAS灵活性和可重用性简化复杂任务SAS宏语言允许您创建可重复使用的代码块，从而提高编宏语言可以帮助您自动执行重复性的任务，例如数据准备程效率和代码可读性、报告生成和分析宏可以将参数传递到代码块，使其更加灵活，并适用于各宏可以将复杂的逻辑封装到可重用的代码块中，简化代码种情况编写过程SAS ODS输出目的地输出格式输出目的地Output输出格式Output FormatDestination用于指定SAS可以是HTML、PDF、RTF输出结果的目的地、Excel、CSV等输出内容输出内容Output Content可以是数据、图表、报表、代码等宏语言SAS代码重用参数化调试和错误处理宏语言允许您创建可重复使用的代码宏支持参数传递，您可以根据不同情宏提供调试工具和错误处理机制，方块，简化复杂任务，并提高代码效率况定制宏行为，使代码更灵活便您识别和解决代码问题模拟SAS随机数生成SAS可用于生成各种随机数，例如均匀分布、正态分布和泊松分布蒙特卡洛模拟可以使用SAS进行蒙特卡洛模拟来估计复杂系统或过程的特性仿真模型构建SAS可以用于构建各种仿真模型，例如排队模型、库存模型和金融模型可视化SASSAS可视化工具提供丰富的数据可视化选项创建直观的图表和图形，以探索数据趋势和模式通过图表和图形，可以更直观地展现数据洞察SAS提供多种图表类型，包括直方图、散点图、箱线图、饼图、地图等用户可根据数据类型选择合适的图表类型进行数据可视化课程总结系统应用广泛系统功能强大SAS SAS从数据管理、统计分析到可SAS提供丰富的功能模块和视化，SAS涵盖多个领域，工具，可满足各种数据分析应用于商业、科研等各行各和管理需求业编程语言易学易系统学习价值高SASSAS用掌握SAS系统知识能够提升SAS编程语言语法清晰简洁数据分析能力，为个人职业，易于掌握，方便进行数据发展带来优势处理和分析。