《SAS数据分析基础》课件讲义

《数据分析基础》SAS本课程旨在为学员提供SAS数据分析的基础知识和实战技能，帮助学员掌握SAS软件的基本操作、数据处理、统计分析和可视化等方面的知识和技巧，为进一步学习和应用SAS奠定扎实基础课程概述课程目标课程内容

1.掌握SAS软件的基本操作和运行环境；

1.SAS软件简介和运行环境；

2.理解数据分析的基本概念和方法；

2.数据输入、处理和转换；

3.熟练运用SAS进行数据处理、统计分析和可视化；

3.描述性统计分析和基础统计推断；

4.能够独立完成简单的SAS数据分析任务

4.常用统计分析方法（方差分析、回归分析等）；

5.数据可视化和报表生成；

6.SAS编程基础和应用案例为什么学习SAS广泛应用强大的功能SAS是全球领先的数据分析软SAS拥有强大的数据处理、统件，广泛应用于各个领域，包括计分析和可视化功能，可以满足金融、医疗、市场营销、制造业各种数据分析需求等行业认可高薪就业SAS获得了广泛的行业认可，掌握SAS技能可以提高就业竞是数据分析人员的必备技能争力，获得更高的薪资待遇的发展历程SAS1976年1SAS软件诞生，最初是为农业研究人员开发的统计分析工具1980年2SAS公司成立，开始向商业市场推出SAS软件1990年3SAS软件成为全球领先的数据分析软件，其用户遍布世界各地2000年4SAS开始推出云计算服务，为用户提供更便捷的数据分析平台2010年5SAS继续发展创新，推出大数据分析、机器学习等新技术的基本特点SAS功能强大易于使用SAS拥有强大的数据处理、统计SAS提供友好的用户界面和丰富分析、可视化和编程功能的文档资料，易于学习和使用可扩展性安全性高SAS可以扩展到处理大型数据集SAS提供了强大的安全机制，保和复杂分析任务护数据安全和隐私运行环境介绍SAS服务器端客户端网络连接SAS服务器负责处理数据分析任务，提供SAS客户端用于连接服务器，进行数据分SAS服务器和客户端通过网络连接，实现数据存储和计算能力析操作，包括数据输入、统计分析、报表生数据传输和远程操作成等SAS的基本操作界面菜单栏提供各种功能选项，例如创建新程序、打开文件、运行程序等工具栏提供常用工具按钮，例如保存、复制、粘贴等编辑区用于编写SAS程序代码，支持语法高亮和代码提示功能输出窗口显示程序运行结果，包括数据输出、统计分析结果、图形输出等日志窗口显示程序运行日志，包括错误信息、警告信息等变量的定义与类型变量定义使用DATA语句定义变量，指定变量名和数据类型1数据类型2包括数值型、字符型、日期型等变量赋值使用赋值语句给变量赋予值，例如3data a;x=10;y=hello;run;数据输入方式文件输入1使用INPUT语句从文本文件或其他数据源读取数据键盘输入2使用INPUT语句从键盘输入数据数据步生成使用DATA语句生成模拟数据，例如3data a;x=1to10;y=x*2;run;外部数据连接4SAS支持连接各种外部数据源，例如数据库、Excel文件等数据预处理12数据清洗数据转换处理缺失值、异常值等数据质量问题对数据进行格式转换、变量转换等操作3数据排序对数据进行排序，方便后续分析缺失值处理缺失值识别缺失值处理方法使用MISSING语句识别缺失值，例如

1.删除缺失值；

2.替换缺失值；data a;input xy;cards;

1.

23.45;run;

3.使用插值法估计缺失值数据清洗与转换数据清洗数据转换

1.移除重复数据；

1.格式转换；

2.纠正错误数据；

2.变量转换；

3.处理异常值

3.数据合并和拆分数据合并与拆分数据合并1使用MERGE语句将多个数据集合并成一个数据集数据拆分2使用SET语句将一个数据集拆分成多个数据集描述性统计分析基本统计量计算数据的平均值、标准差、方差、中位数等基本统计量频率分布分析数据的频率分布，例如直方图、饼图等集中趋势分析数据的集中趋势，例如平均值、中位数等离散程度分析数据的离散程度，例如标准差、方差等基础统计推断假设检验置信区间12检验样本数据是否支持原假设估计总体参数的置信区间样本容量3确定所需样本容量，以获得足够精确的估计结果方差分析单因素方差分析双因素方差分析比较两个或多个组别的均值，检验组别之间是否存在显著差异分析多个因素对因变量的影响，检验因素之间是否存在交互作用相关分析相关系数相关矩阵测量两个变量之间的线性关系强度，取值范围为-1到1显示多个变量之间的相关系数，用于分析变量之间的关系回归分析线性回归1分析一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系非线性回归2分析一个因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系逻辑回归3分析一个二元因变量与一个或多个自变量之间的关系，用于预测事件发生的概率聚类分析K-Means聚类1将数据划分成K个不同的组，每个组内的样本尽可能相似层次聚类2根据样本之间的相似性，将样本逐步合并或拆分成不同的组密度聚类3基于样本密度，将样本划分为不同的组判别分析12线性判别分析二次判别分析根据已知类别的数据，构建一个线性根据已知类别的数据，构建一个二次判别函数，用于预测新样本的类别判别函数，用于预测新样本的类别时间序列分析时间序列模型预测分析随时间变化的序列数据，例如ARMA模型、ARIMA模型等根据历史数据，预测未来的时间序列数据神经网络模型神经网络结构训练由多个神经元层组成，每个神经元连接到其他神经元，并使用激活使用训练数据集训练神经网络模型，使模型能够学习数据的特征和函数进行计算规律决策树算法决策树构建1根据数据特征，构建一个决策树模型，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值预测2使用决策树模型预测新样本的类别或数值数据可视化图表类型包括直方图、饼图、折线图、散点图等各种图表类型可视化工具SAS提供强大的可视化工具，例如SAS/GRAPH、SAS/STAT等图形定制可以自定义图形的标题、颜色、标签、尺寸等属性图形系统SAS图形类型图形选项SAS图形系统提供各种图形类型，可以自定义图形的各种选项，例包括基础图形、统计图形、地图如颜色、尺寸、标签、标题等等图形输出图形可以输出到各种格式，例如PDF、JPEG、PNG等报表生成报表模板数据表格SAS提供各种报表模板，可以快速生报表可以包含各种数据表格，例如数成各种类型的报表据汇总表、交叉表等图形图表报表可以包含各种图形图表，例如直方图、饼图、折线图等宏功能应用宏定义1使用%MACRO语句定义宏，将重复代码封装成一个宏宏调用2使用%LET语句调用宏，执行宏定义的代码宏变量3宏变量可以传递参数到宏，实现代码的灵活性和可重用性存储过程SAS存储过程定义1使用PROC语句定义存储过程，将复杂的SAS代码封装成一个过程存储过程调用2使用PROC语句调用存储过程，执行存储过程定义的代码存储过程参数3存储过程可以传递参数，实现代码的灵活性和可重用性数据管理SAS12数据导入数据存储使用各种方法将数据导入到SAS数据SAS提供各种数据存储方式，例如库中，例如文件导入、数据库连接等SAS数据集、SAS库等3数据访问使用SAS语言访问和操作SAS数据库中的数据，例如读取数据、更新数据、删除数据等扩展模块SAS统计分析模块数据挖掘模块可视化模块提供更高级的统计分析方法，例如多元回提供数据挖掘算法，例如决策树、神经网提供更多强大的可视化工具，例如交互式归、时间序列分析、生存分析等络、聚类分析等图形、地图等编程规范SAS命名规范代码注释代码格式使用有意义的变量名和过程名，并遵循大小添加清晰的代码注释，解释代码的功能和逻使用一致的代码格式，例如缩进、空格等，写规则辑提高代码的可读性性能优化SAS数据压缩1使用压缩技术减少数据存储空间，提高程序运行速度代码优化2优化SAS代码，提高代码效率，例如使用高效的数据访问方式、避免不必要的循环等硬件优化3使用更强大的硬件设备，例如内存、CPU等，提高程序运行速度编程实战案例SAS客户关系管理金融风险管理使用SAS分析客户数据，识别使用SAS分析金融数据，评估客户需求，制定营销策略风险，控制风险医疗数据分析使用SAS分析医疗数据，研究疾病，开发药物如何学好SAS理论学习认真学习SAS软件的基本概念和方法，理解SAS语言的语法和结构实践练习多动手练习SAS编程，熟悉SAS软件的操作，并尝试解决实际问题案例分析分析SAS编程案例，学习如何将SAS应用于实际问题后续学习建议深入学习拓展应用进一步学习SAS的advanced探索SAS在不同领域的应用，例features，例如数据挖掘、机器如金融、医疗、市场营销等学习、统计建模等持续学习关注SAS的最新发展，不断学习新的知识和技能，保持竞争力总结与展望本课程介绍了SAS数据分析的基础知识和实战技能，为学员学习和应用SAS打下了良好的基础未来，SAS将继续发展创新，为用户提供更强大、更便捷、更智能的数据分析平台。