《SAS应用基础》课件.pptVIP

《SAS应用基础》SAS是一个强大的统计分析软件，提供广泛的数据分析功能。本课程介绍SAS的基础知识，包括数据管理、统计分析和图形绘制等。

SAS简介SASInstituteSASInstitute是一个全球性的软件公司，以其统计分析软件而闻名。统计分析软件SAS软件涵盖数据管理、统计分析、商业智能、数据挖掘和机器学习等领域。数据分析解决方案SAS软件提供全面的数据分析解决方案，帮助用户处理和分析数据，并做出明智的决策。

SAS的特点功能强大SAS拥有强大的数据分析功能，涵盖数据管理、统计分析、商业智能、数据挖掘等方面。易于使用SAS提供直观的界面和丰富的文档，即使没有编程经验的用户也能轻松上手使用。可扩展性强SAS能够处理海量数据，并且支持云计算平台，满足不同规模的数据分析需求。安全可靠SAS重视数据安全，拥有完善的访问控制机制，确保数据安全性和完整性。

SAS的应用领域金融行业风险管理投资组合管理客户关系管理零售行业库存管理客户分析营销优化制造行业生产计划质量控制供应链管理医疗行业临床试验患者管理医疗数据分析

SAS的发展历程11976年SASInstitute成立，发布第一个SAS软件版本。21980年代SAS软件开始被广泛应用于商业和研究领域。31990年代SAS推出了SAS/STAT等模块，功能更加强大。42000年至今SAS不断发展，推出云计算平台，并积极拓展大数据分析领域。

SAS基础数据结构SAS数据集SAS数据集是SAS软件中的核心数据结构，用于存储和管理数据。它类似于关系型数据库中的表格，由行和列组成。数据集可以包含各种数据类型，包括数值、字符、日期和时间等。数据类型SAS支持多种数据类型，如数值型、字符型、日期型、时间型等。选择合适的数据类型可以提高数据存储效率和分析精度。变量SAS数据集中的每一列称为变量，表示数据的特征或属性。变量名称通常以字母开头，最多8个字符。变量可以有不同的长度和格式，以满足不同数据的存储需求。观测值SAS数据集中的每一行称为观测值，表示一个数据样本或记录。观测值由变量的值构成。观测值的数量决定了数据集的大小，可以根据实际情况调整。

SAS数据导入方式1数据文件导入SAS支持多种数据文件格式，包括CSV、Excel、TXT等。可以使用PROCIMPORT语句导入数据文件。2数据库导入SAS可以连接各种数据库，例如MySQL、Oracle、SQLServer等。可以使用PROCSQL语句导入数据。3网络数据导入SAS可以从互联网或其他网络服务器导入数据。可以使用PROCHTTP语句导入数据。4其他方式除了以上几种常见方式，SAS还支持其他数据导入方式，例如使用SAS/ACCESS接口导入数据。

SAS数据管理常用技术数据清洗处理缺失值、异常值和不一致数据，提高数据质量。数据转换将数据转换为所需的格式、类型和结构，方便后续分析。数据合并将多个数据集合并成一个数据集，进行综合分析。数据排序对数据集按照指定字段进行排序，方便数据查看和处理。

SAS数据清洗1数据缺失处理识别缺失值，并根据具体情况进行填充或删除处理。平均值填充中位数填充众数填充删除缺失值2数据异常值处理识别异常值，并根据具体情况进行修正或删除处理。3σ准则箱线图数据分箱删除异常值3数据一致性处理检查数据一致性，并进行修正或转换处理。数据类型转换数据格式统一数据单位转换

SAS数据探索性分析数据概要分析基本统计量，例如均值、方差、最大值、最小值等描述数据集中趋势、离散程度和分布特征帮助理解数据整体特征变量间关系分析探索变量之间的关系，例如相关性、趋势等通过散点图、相关系数等方法进行分析识别潜在的变量关系，为建模提供依据数据可视化分析使用图形展示数据，帮助人们更好地理解数据直方图、箱线图等直观地展现数据分布、异常值等异常值分析识别数据集中与其他数据点明显不同的异常值异常值可能影响模型结果需要对异常值进行处理

SAS数据可视化SAS提供多种图形功能，包括图表、地图、仪表盘等。SAS图形帮助用户直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势。SAS图形可以用于数据探索、数据分析结果展示以及交互式分析。

SAS统计分析基础11.数据描述统计描述数据特征，如均值、方差、标准差等，帮助理解数据分布.22.假设检验验证样本数据是否支持预先设定的假设，检验数据之间的差异或关系.33.方差分析比较多个样本的均值差异，分析各组之间是否存在显著差异.44.相关分析研究两个或多个变量之间的线性关系，判断变量之间是否存在相关性.

SAS线性回归模型1模型评估模型的准确性2模型构建建立模型3数据准备清理和准备数据SAS提供了丰富的线性回归分析功能，可以用于预测数值型变量。SAS的线性回归模型包含多种方法，例如最小二乘法、逐步回归和岭