SAS编程基础与数据分析

编程之路的点滴 2020-03-26 ⋅ 18 阅读

导语

SAS是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和数据挖掘领域。本文介绍了SAS编程的基础知识和常用的数据分析技术，帮助读者入门SAS编程并掌握常用的数据分析技巧。

SAS编程基础

在开始学习SAS编程之前，我们需要先了解SAS编程的基本语法和常用的操作。以下是一些常用的SAS编程基础：

编写SAS程序在SAS中，可以使用SAS语言编写程序。SAS程序通常由一系列SAS语句组成，每个语句以分号（;）结尾。例如：
```
data mydata;
  set inputdata;
  keep var1 var2;
run;
```
定义和处理数据集在SAS中，数据集是基本的数据存储单位。可以使用data语句来定义一个新的数据集，并使用set语句从现有的数据集中读取数据。例如：
```
data mydata;
  set inputdata;
run;
```
数据转换和清洗 SAS提供了丰富的数据转换和清洗函数，例如将字符变量转换为数值变量input函数，计算变量的平均值mean函数等。例如：
```
data mydata;
  set inputdata;
  newvar = input(oldvar, 8.);
  newvar2 = mean(oldvar1, oldvar2);
run;
```
数据处理和分析 SAS提供了多种数据处理和分析技术，包括描述统计、频率分析、线性回归、聚类分析等。可以使用相应的SAS过程来完成这些任务。例如：
```
proc means data=mydata;
  var var1 var2;
run;
```

统计计算

SAS还提供了丰富的统计计算方法，用于数据挖掘和模型建立。以下是一些常用的统计计算方法：

描述统计描述统计是对数据的基本信息和分布进行总结和描述，包括均值、标准差、中位数、最小值、最大值等。可以使用proc means过程来进行描述统计分析。
频率分析频率分析用于统计数据中各个取值的频率和占比，可以帮助了解数据的分布情况。可以使用proc freq过程来进行频率分析。
相关分析相关分析用于衡量两个变量之间的相关程度，可以通过计算相关系数来判断两个变量之间的线性关系。可以使用proc corr过程进行相关分析。
线性回归线性回归用于建立数值型因变量与一个或多个自变量之间的线性关系模型。可以使用proc reg过程进行线性回归分析。
聚类分析聚类分析是一种将数据对象划分为若干个簇的技术，相似的数据对象被分到同一个簇中。可以使用proc cluster过程进行聚类分析。

结语

SAS编程是一项重要的数据分析技能，掌握SAS编程基础和常用的数据分析技术对于从事数据分析和数据挖掘工作非常有帮助。本文介绍了SAS编程基础和常用的数据分析技术，希望能为读者提供了一些帮助。

本文来自极简博客，作者：编程之路的点滴，转载请注明原文链接：SAS编程基础与数据分析

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