《SAS系统入门》课件.pptx

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1、sas系统入门ppt课件SAS系统概述SAS系统的基本操作SAS编程语言基础数据分析与可视化实际应用案例分析contents目录SAS系统概述01总结词：概述详细描述：SAS系统是一种统计分析系统，它提供了一系列强大的统计分析工具，可以帮助用户进行数据挖掘、数据清洗、数据转换和数据可视化等方面的操作。该系统具有高度的可定制性和灵活性，可以根据用户的需求进行定制和扩展。SAS系统的定义与特点历史与发展总结词SAS系统起源于20世纪60年代，最初是为了解决美国北卡罗来纳州州立大学统计学系的数据分析问题而开发的。经过几十年的发展，SAS系统已经成为全球范围内广泛使用的统计分析工具之一。随着技术的不断

2、进步和应用需求的不断变化，SAS系统也不断地进行升级和完善，以适应市场的需求。详细描述SAS系统的历史与发展总结词：应用领域详细描述：SAS系统广泛应用于各个领域，如金融、医疗、科研、市场营销等。在金融领域，SAS系统可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估、信用评分等方面的分析。在医疗领域，SAS系统可以帮助医生、研究人员进行疾病诊断、药物研发等方面的分析。在科研领域，SAS系统可以帮助科学家进行数据挖掘、数据可视化等方面的分析。在市场营销领域，SAS系统可以帮助企业进行市场调查、消费者行为分析等方面的分析。SAS系统的应用领域SAS系统的基本操作02数据步的创建创建一个数据步需要使用DAT

3、A语句，指定数据集名称和数据步名称。数据步的输出数据步的输出通常是一个数据集，可以将其保存到磁盘或传递给其他程序单元。数据步中的操作在数据步中，用户可以对数据进行排序、筛选、分组、计算等操作，以满足数据分析的需要。数据步定义数据步是SAS中用于数据处理的程序单元，它允许用户对数据进行一系列的操作和处理。数据步操作过程步是SAS中用于执行特定任务的程序单元，例如统计分析和图形绘制等。过程步定义过程步的创建过程步中的操作过程步的输出创建一个过程步需要使用PROC语句，指定过程名称和选项。在过程步中，用户可以调用各种统计过程、图形过程等，对数据进行深入的分析和可视化。过程步的输出通常是一个报表、图形

4、或模型，可以将其显示在屏幕上或保存到磁盘。过程步操作数据导入与导SAS提供了多种数据导入方式，包括从文本文件、数据库、Excel等格式的数据导入。用户可以使用INFILE语句指定数据文件的位置和格式，使用INPUT语句定义数据文件的列和格式。数据导入SAS提供了多种数据导出方式，包括将数据导出为文本文件、数据库、Excel等格式。用户可以使用OUTPUT语句指定输出文件的位置和格式，使用FILE语句打开输出文件。数据导出SAS编程语言基础03总结词了解SAS编程语言的特点和语法是学习SAS的基础，包括了解SAS的数据步、过程步、变量、数据集等基本概念。要点一要点二详细描述SAS编程语言是一种用

5、于数据分析和数据管理的编程语言，具有强大的数据处理和统计分析能力。它具有以下特点：易于学习、易于使用、易于维护、功能强大、可扩展性好等。在SAS编程语言中，数据步用于创建和操作数据集，过程步用于执行各种统计分析，变量是数据的基本元素，数据集是存储数据的结构化形式。SAS编程语言的特点与语法SAS编程语言的控制结构总结词掌握SAS编程语言的控制结构是实现程序流程控制的关键，包括条件语句、循环语句等。详细描述SAS编程语言提供了丰富的控制结构，如条件语句（IF-THEN-ELSE）、循环语句（DO-LOOP）、选择语句（SELECT-WHEN）等。这些控制结构使得程序员能够灵活地控制程序的流程，实

6、现复杂的数据处理和分析任务。VS了解和掌握SAS编程语言的函数与过程是提高数据处理和统计分析效率的关键。详细描述SAS编程语言提供了大量的函数和过程，用于实现各种数据处理和统计分析任务。这些函数和过程包括数据转换函数、统计分析函数、图形绘制过程等。通过学习和掌握这些函数与过程，程序员可以更加高效地处理和分析数据，提高工作效率。总结词SAS编程语言的函数与过程数据分析与可视化04总结：描述性数据分析是数据分析的基础，它通过收集、整理、归纳和展示数据，帮助我们了解数据的总体特征和分布情况。描述性数据分析主要包括数据的收集、整理、归纳和展示四个步骤。在SAS系统中，可以使用PROCMEANS、PRO

7、CUNIVARIATE等过程来完成这些步骤。例如，PROCMEANS可以计算数据的均值、中位数、众数等统计量，而PROCUNIVARIATE则可以绘制数据的频数分布表和图形。描述性数据分析总结：推理性数据分析是在描述性数据分析的基础上，通过样本数据来推断总体特征的一种方法。在SAS系统中，推理性数据分析可以通过PROCFREQ、PROCLOGISTIC等过程来完成。例如，PROCFREQ可以用来进行卡方检验、相关性分析等统计推断，而PROCLOGISTIC则可以用来进行逻辑回归分析，预测事件发生的概率。推理性数据分析VS总结：可视化技术是将数据以图形或图表的形式展示出来，帮助人们更好地理解和分

8、析数据的一种技术。在SAS系统中，可视化技术可以通过PROCSGPLOT、PROCSGPANEL等过程来完成。例如，PROCSGPLOT可以绘制各种类型的图形，包括散点图、线图、箱线图等，而PROCSGPANEL则可以将多个图形组合在一起，形成一个面板图，方便对比和观察数据。可视化技术可以帮助我们更好地理解数据的分布和关系，发现数据中的模式和规律，为决策提供有力的支持。可视化技术实际应用案例分析05利用SAS系统进行市场调查数据的收集、整理、分析和报告，帮助企业了解市场需求和竞争状况。总结词根据分析结果，使用SAS的报表生成功能，生成市场调查报告。报告生成使用SAS的数据输入功能，收集市场调查

9、问卷数据。数据收集通过SAS的数据筛选和整理功能，清洗和整理数据，确保数据质量。数据清洗利用SAS的统计分析功能，对市场调查数据进行描述性和推论性分析。数据分析0201030405案例一：市场调查数据分析数据整合将不同来源的金融数据整合到一个数据仓库中，为后续分析提供统一的数据基础。总结词利用SAS系统对金融数据进行风险评估、投资组合优化和客户细分等分析，提高金融企业的决策效率和盈利能力。风险评估利用SAS的风险评估模型，对金融企业的信用风险、市场风险和操作风险进行评估。客户细分根据客户的行为和属性，利用SAS的聚类分析功能对客户进行细分，为精准营销提供支持。投资组合优化使用SAS的优化算法，对投资组合进行优化配置，降低风险并提高收益。案例二：金融数据分析案例三：医学数据分析统计分析利用SAS的统计分析功能，对医学数据进行描述性和推论性分析，如T检验、方差分析、卡方检验等。数据导入与整理将医学数据导入到SAS系统中，并进行数据清洗和整理，确保数据质量。总结词利用SAS系统对医学数据进行统计分析、预测和决策支持，提高医学研究的准确性和可靠性。预测模型根据历史数据和SAS的预测模型，对医学事件进行预测，如疾病发病率、患者生存率等。决策支持根据分析结果和预测数据，为医生提供决策支持，如治疗方案选择、药物研发等。THANKS感谢观看