SAS系统是用于严肃数据分析和决策支持的大型集成式模块化软件包.ppt

1,SAS 系统是用于严肃数据分析和决策支持的大型集成式模块化软件包 六十年代末到八十年代初以统计分析及线性数学模型为主，在数据处理和统计分析领域被誉为国际上的标准软件系统 SAS在决策支持工具-数据仓库和数据挖掘（Data Warehouse与Data Mining）方面已连年被评为“年度最佳产品”、“最佳决策支持工具”。 公司卓著的业绩使之被评为“全美国人们最乐意为之工作的100家公司“之一及“最佳决策支持工具的供应商“。 发展 1966年 美国北卡周立大学 A.J.Barr 1972年 推出SAS72供大学使用 1976年 成立SAS研究所（SAS Institute Inc.）,总部在美国北卡州凯瑞市 现已是全球最大的私人软件公司和全球排名第九位的独立软件商,SAS简介 （Statistical Analysis System）,2,SAS简介 （Statistical Analysis System）,大型集成应用软件，具有完备的数据访问、管理、分析、呈现及应用开发功能 为金融、制造、电信、政府及教育部门提供数据仓库和决策支持系统 运用统计分析、时间序列、运筹决策等科学方法进行质量控制、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等 120多个国家和地区，三万一千多机构，直接用户超过三百五十万 ,3,系统组成: 三十几个模块，功能包括：客户机/服务器计算、数据访问、数据存储及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编辑、质量控制、项目管理、计算机性能评估、运筹学方法、计量经济学与预测等,SAS简介 （Statistical Analysis System）,4,SAS数据库部分： SAS/BASE 提供丰富的数据管理功能，制作统计报表，进行基本的描述性统计 SAS开发及呈现工具： SAS/AF、SAS/GRAPH、SAS/FSP（进行数据处理的交互式菜单系统）等，面向对象的开发工具，支持客户/服务器的应用开发 SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库的设计： SAS/ACCESS 数据接口集，提供与外部数据的接口,SAS简介 （Statistical Analysis System）,5,SAS分析核心： SAS/STAT 统计分析软件包，覆盖所有的实用数理统计分析方法,是国际统计分析领域的标准软件 SAS/IML提供面向矩阵运算的编程语言，是用户研究新算法解决新问题的工具 SAS/OR运筹学和工程管理的软件，提供运筹学方法，是强有力的决策支持工具 SAS/ETS用于计量经济学和时间序列分析，是研究复杂系统和进行预测的工具 SAS/QC用于质量的专用软件，为全面质量管理提供一系列工具，进行标准的过程控制以及试验设计,SAS简介 （Statistical Analysis System）,6,一、SAS程序和SAS数据集,安装、启动 界面（显示管理系统）：三个基本窗口 EDIT 编辑窗：编辑SAS程序 LOG 记录窗：程序运行过程、时间、错误信息（红色-错误 兰色-正常 绿色- 警告 ） OUTPUT结果输出窗：当程序运行无误，且有结果输出时显示 其他：var窗、keys窗、lib窗（在命令窗command 或命令行command=输入相应的命令激活）,7,使用Options下拉菜单中的Preferences订制DMS 的显示，如选择“commend bar” 和“commend line” 在命令条/行输入 num并回车，可在编辑窗口加入行号，方便编程； commend line和行号后的一列禁止写入，命令或程序需从其后第二列开始写 SAS文件系统 *.sd2 SAS数据集(6.12版)(必须以字母开头，长度不超过8位)； 8.0以上版为*.sas7bdat； *.sas SAS程序文件 *.log log窗口输出 *.lst SAS结果文件,一、SAS程序和SAS数据集,8,9,由三部分组成；SAS语句以一个关键词开始, 以分号(;)结束； Data esr; 数据步：输入并建立数据 Input x; Cards; 3 9 8 6 5 5 7 3 10 8 10 4 ; Proc print; 过程步：调用现成的SAS过程，进行统计分析 Run; 在程序最后,指示过程步或数据步结束,可以提交,SAS程序结构：,10,Log窗输出,11,Output窗输出,12,程序运行-在编辑窗输入程序后 点击图标 按功能键“F8” 在命令行（窗）键入“submit” 在local下拉菜单中选“submit ” 窗口内容保存-激活窗口后 在命令行（窗）键入 file “路径文件名” 点击图标 在file下拉菜单中选“save ”或“save as” 只有编辑窗口(edit窗)才能打开文件,一、SAS程序和SAS数据集,13,常用的快捷键 F4 recall命令,用于edit窗,将前面提交的程序调回，可多次使用 F5 切换到edit窗 F6 切换到log窗 F7 切换到output窗 F8 submit命令 Ctrl-E 清除当前窗口的内容。 edit窗被清除的内容不能用F4调回,一、SAS程序和SAS数据集,14,SAS数据集建立-用input和cards语句直接输入,data child; /*建立临时数据集child.sd2,自动放在saswork子目录下*/ input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; /* 指明要输入的变量 , $为字符型变量*/ cards; /*标志数据区开始,数据之间以一个或几个空格分隔*/ 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 2 m 35 92.0 13.0 52.0 41.61 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14 255 f 30 91.0 11.0 48.0 35.39 256 f 33 91.0 11.5 47.0 44.98 521 f 178 163.0 51.0 79.0 87.42 ; /* 标志数据区结束，分号必须单独一行 */ run;,15,SAS中的常用变量类型 数值型：不需特殊定义 字符型： 定义方式 变量名 $ 日期型：多种形式如: 变量名 mmddyy6. 实际记录为距1960/01/01的天数 其它数据库中的逻辑型、备注型变量在SAS中均为字符型变量。日期型变量转进SAS后一般也变为字符型变量。,SAS数据集建立-用input和cards语句直接输入,16,data a1; input id x1 $ x2 x3 x4; cards; 1 m 32 95.5 2 m 35 92.0 13.0 3 m 33 89.0 12.5 ; proc print; run; 结果: OBS ID X1 X2 X3 X4 1 1 m 32 95.5 2.0 2 3 m 33 89.0 12.5,data a1; input id x1 $ x2 x3; cards; 1 m 32 95.5 2 m 35 92.0 13.0 3 m 33 89.0 12.5 ; proc print; run; 结果: OBS ID X1 X2 X3 1 1 m 32 95.5 2 2 m 35 92.0 3 3 m 33 89.0,SAS数据集建立,17,不分行符的使用 data esr; input x ； /*每读入一天记录后,数据指针保持原位不换行, 继续读下一条记录*/ cards; 3 9 8 6 5 5 7 3 10 8 10 4 ; proc means; run; 结果： Analysis Variable : X N Mean Std Dev Minimum Maximum - 12 6.5000000 2.5405797 3.0000000 10.0000000 -,SAS数据集建立,18,缺失值的输入- 以 . 表示，缺失值不进入分析 data child; input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; cards; 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 2 m 35 . 13.0 52.0 41.61 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14 255 f 30 91.0 11.0 48.0 35.39 256 f 33 91.0 11.5 47.0 44.98 521 f 178 163.0 51.0 79.0 87.42 ; proc means; run;,SAS数据集建立,19,结果 Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum - ID 7 184.5714286 194.9639771 1.0000000 521.0000000 X2 7 73.8571429 70.4779601 30.0000000 178.0000000 X3 6 116.2500000 38.2410120 89.0000000 168.0000000 X4 7 23.7857143 19.4825930 11.0000000 53.5000000 X5 7 59.2857143 14.7361719 47.0000000 82.0000000 X6 7 56.4271429 26.2540446 35.3900000 100.1400000 -,SAS数据集建立,20,如已存在一纯文本文件c:child.txt，内容如下： 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 2 m 35 92.0 13.0 52.0 41.61 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14 255 f 30 91.0 11.0 48.0 35.39 256 f 33 91.0 11.5 47.0 44.98 521 f 178 163.0 51.0 79.0 87.42 可用infile 直接读入： Data child; Infile c:child.txt; Input id x1 $ x2 x3 x4 x5 x6; Run;,SAS数据集建立-Infile 和 input语句,21,利用file下拉菜单中的import功能 ，可转入： 文本型数据：空格分隔、逗号分隔、制表键分隔 Dbase II 和 III数据库（*.dbf） Excel数据库（7.0版及以下，*.xls）。SAS8以上可转入Excel97及2000的数据库 Epi Info的数据可在Epi Info中用export模块转成*.sas文件（SAS的程序文件），在edit窗打开后，加上run;语句后提交运行即可。 有的数据可通过粘贴的方法贴到edit窗后，加入input和cards等语句，生成sas数据集。,SAS数据集建立-从其他数据集转入,22,SAS数据集名称的表示方式:两级文件名 库关联名. 数据集名 如 work.esr ，dw.esr（.sd2 省略） 库关联名代表硬盘上某一（子）目录，esr即放在该目录下 定义库关联名：用 libname 命令 格式：libname 库关联名 “ 盘符:路径”; 如： libname dw c:teach； dw 为库关联名，代表路径c:teach； 库关联名可任意取，一旦定义，只要不退出SAS，始终有效（）。但路径必须实际存在,SAS数据集建立-永久数据集和临时数据集,23,临时数据集： 每次启动SAS时，会自动开辟一个临时存储区，用于存储data步或其它过程生成的SAS数据集。它库关联名为WORK，代表sassaswork子目录。 一旦退出sas，临时存储区自动删除，存放在其中的数据集也会被自动删除。即的sassaswork子目录下的数据集被删除，称为临时数据集 临时数据集的库关联名默认为work，均省略不写。 如 data esr； （实际为work.esr）,SAS数据集建立-永久数据集和临时数据集,24,永久数据集： 通过两级文件名的形式，将生成的数据集存放到saswork 以外的任意路径中（库关联名所指向的路径），即可以生成永久数据集，退出时不会被删除。 如：libname dw c:teach； data dw.esr; /*在c:teach 生成esr .sd2数据集*/ input x1 x2 x3 ; (略) 退出SAS后再进入： libname aa c:teach； 库关联名一旦定义 ，它所代表的目录下所有SAS数据集均可使用，不必再定义。,SAS数据集建立-永久数据集和临时数据集,25,SAS数据集建立-永久数据集和临时数据集,libname l c:teach; data l.child ; set chlid; proc print; run; 注：Proc 步的操作对象总是最新生成的SAS数据集。只有proc步时，也可通过在proc语句后加data=来指定要分析的数据集。,data a; set l.child; proc print; run; Data b; Set a; Run;,从已建立的SAS数据集中读入数据建立新的SAS数据集-set命令,26,变量重命名： rename 旧变量名=新变量名； 如 rename id=x0; 变量赋值或修改变量值： 变量名=表达式； 或结合if语句进行条件赋值: if then ； else ； 子集化：用keep或drop语句整理变量名表 keep ； drop ；,SAS数据集的整理-变量操作,27,data b1; set child; if id200 then group=1; else group=2; rename id=x0; keep id x1 x2 group; proc print; run; 注：keep id x1 x2 group 等价于 drop x3-x6;,OBS X0 X1 X2 GROUP 1 1 m 32 1 2 2 m 35 1 3 3 m 33 1 4 254 m 176 2 5 255 f 30 2 6 256 f 33 2 7 521 f 178 2,SAS数据集的整理-变量操作(例),28,数据子集化 记录输出 if then output 数据集; 记录删除 if then delete; data b1; set child; if x1=m then output; keep x1 x5 group; proc print; run; OBS ID X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 1 m 32 95.5 14.0 53.5 49.64 2 2 m 35 92.0 13.0 52.0 41.61 3 3 m 33 89.0 12.5 53.5 35.81 4 254 m 176 168.0 53.5 82.0 100.14,SAS数据集的整理-记录操作,29,data b1; set child; keep x1 x5 group; If x1=m then output; Proc print; Run; OBS X1 X5 group 1 m 53.5 1 2 m 52.0 1 3 m 53.5 1 4 m 82.0 2 data b1 b2; set child; If x1=m then output b1 ; Else output b2; Run