sas应用教程教学课件

sas应用教程汇报人：AA2024-01-25SAS概述与基础数据导入与预处理数据可视化与报表生成统计分析方法及应用数据挖掘与机器学习应用SAS高级功能拓展contents目录01SAS概述与基础1970年代初期，由美国北卡罗来纳州立大学开发，用于统计分析。SAS起源经过数十年的发展，SAS已经成为全球领先的统计分析软件之一，广泛应用于各个领域。发展历程SAS在数据分析、数据挖掘、预测建模等领域占据重要地位，拥有庞大的用户群体和广泛的应用场景。现状SAS发展历史及现状03数据存储SAS支持多种数据存储格式，如SAS数据集、CSV文件、数据库等。01系统架构SAS采用客户端/服务器架构，支持多用户并发访问和分布式计算。02主要组成SAS系统由SAS核心软件、SAS/GRAPH、SAS/STAT等模块组成，提供全面的数据分析功能。SAS系统架构与组成SAS支持多种数据类型，包括数值型、字符型、日期型等。数据类型在SAS中，变量需要定义名称、类型、长度等属性。变量定义SAS提供丰富的变量操作功能，如变量重命名、变量类型转换、变量计算等。变量操作SAS数据类型及变量SAS采用自身开发的SAS语言进行编程，支持数据步和过程步两种编程方式。编程语言数据步编程过程步编程编程技巧数据步用于数据的导入、导出、清洗和转换等操作。过程步用于调用SAS内置的统计过程进行数据分析，如描述性统计、回归分析、方差分析等。掌握SAS编程技巧可以提高编程效率和质量，如使用宏定义、条件语句、循环语句等。SAS编程基础02数据导入与预处理010203使用PROCIMPORT导入数据通过指定数据源类型（如Excel、CSV、数据库等）和文件路径，将数据导入SAS数据集。使用DATA步骤读取数据通过编写DATA步骤程序，逐行读取数据文件中的数据，并将其存储到SAS数据集中。使用SAS/ACCESS接口导入数据通过SAS/ACCESS接口连接到外部数据库，将数据库表中的数据导入SAS数据集。数据导入方法数据类型转换将数据集中的变量类型转换为适当的类型，如字符型、数值型、日期型等。数据格式化对字符型变量进行大小写转换、去除空格、截取子字符串等操作。数据标准化对数值型变量进行标准化处理，如中心化、归一化等。数据清洗与转换缺失值识别通过特定的符号或标记识别数据集中的缺失值。缺失值保留保留缺失值，并在后续分析中进行特殊处理。缺失值填充使用均值、中位数、众数等统计量或插值方法对缺失值进行填充。缺失值处理异常值识别通过箱线图、散点图等可视化方法或统计检验方法识别异常值。异常值处理对异常值进行删除、替换或保留，并在后续分析中进行特殊处理。异常值原因分析对异常值产生的原因进行分析，以便采取适当的处理措施。异常值检测与处理03数据可视化与报表生成数据准备对数据进行清洗、整理，以满足图形绘制的需求。图形参数设置设置图形的标题、坐标轴标签、图例等参数，使图形更具可读性。图形类型选择根据数据特点选择合适的图形类型，如柱状图、折线图、散点图等。图形绘制基础在同一坐标系内绘制多个图层，展示不同数据维度之间的关系。多图层叠加利用SAS的交互功能，实现图形的动态展示和数据联动。交互式图形运用颜色、线条、形状等元素，提升图形的视觉效果。图形美化高级图形绘制技巧123根据需求选择合适的报表模板，如列表式、交叉表等。报表模板选择将报表与数据源进行连接，实现数据的动态更新。数据源连接设置报表的标题、页脚、数据格式等参数，满足个性化需求。报表参数设置报表生成方法通过修改字体、颜色、背景等样式属性，打造独特的报表风格。样式调整编写自定义函数，实现特殊的数据处理和报表展示需求。自定义函数将报表导出为PDF、Excel等格式，方便与他人分享和交流。报表导出与分享自定义报表样式04统计分析方法及应用通过图表、图形和数字摘要对数据进行初步整理和可视化，包括频数分布表、直方图、箱线图等。数据整理和可视化计算均值、中位数和众数等统计量，以描述数据的中心位置或典型值。集中趋势度量计算方差、标准差和四分位距等统计量，以描述数据的离散程度或波动范围。离散程度度量描述性统计分析参数估计利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方法。假设检验根据样本数据对总体分布或总体参数提出假设，并通过检验统计量和显著性水平进行假设检验。方差分析研究不同因素对总体均值是否有显著影响，通过F检验和多重比较等方法进行分析。推论性统计分析030201多元线性回归研究多个自变量对因变量的线性影响，建立多元线性回归模型并进行参数估计和假设检验。主成分分析通过降维技术将多个变量转化为少数几个主成分，以简化数据结构并揭示变量间的内在关系。聚类分析根据样本间的相似性或距离将数据分为不同的类或簇，以发现数据的内在结构和分布规律。多元统计分析方法选取具有代表性的案例，介绍案例背景、数据来源和分析目的。案例介绍对案例数据进行清洗、整理和转换等预处理操作，以满足分析需求。数据处理运用适当的统计分析方法对案例数据进行深入分析，包括描述性统计、推论性统计和多元统计分析等。统计分析对分析结果进行解读和评价，并根据实际需求撰写分析报告或研究报告。结果解读与报告撰写案例分析与实战演练05数据挖掘与机器学习应用数据挖掘定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在关系和规律。数据挖掘流程数据挖掘通常包括数据准备、数据探索、模型构建、模型评估和结果解释等步骤，其中数据准备包括数据清洗、数据集成和数据变换等过程。数据挖掘应用场景数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风险管理、医疗健康、社交网络等领域，帮助企业和组织更好地了解客户和市场，优化决策和运营。数据挖掘基本概念及流程常见数据挖掘算法介绍聚类算法聚类算法是将相似的对象聚集在一起，形成不同的簇或组的过程。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一类算法，通过对已知类别的样本进行学习，建立分类模型，对新样本进行类别预测。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据项之间有趣的关联关系的过程，常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-Growth等。机器学习在SAS中的应用SAS是一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的机器学习算法和工具，支持从数据准备到模型部署的完整流程。SAS机器学习常用算法SAS支持多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，用户可以根据实际需求选择合适的算法进行建模。SAS机器学习建模流程SAS机器学习建模流程通常包括数据准备、模型训练、模型评估和模型部署等步骤，用户可以通过SAS的可视化界面或编程方式完成建模过程。SAS机器学习概述案例分析与实战演练通过SAS软件的实际操作，演示数据挖掘和机器学习的基本流程和常用算法的应用，提高读者的实践能力和应用水平。实战演练信用卡欺诈检测。通过SAS的数据挖掘和机器学习工具，对信用卡交易数据进行建模分析，识别潜在的欺诈行为，降低金融风险。案例一客户流失预测。利用SAS的分类和聚类算法，对历史客户数据进行建模分析，预测客户流失的可能性，为企业制定针对性的营销策略提供参考。案例二06SAS高级功能拓展介绍如何在SAS中定义宏，并通过调用宏实现代码的模块化和复用。宏定义与调用详细讲解如何在宏定义中设置参数，以及在调用宏时如何传递参数。宏参数与传递阐述如何在宏编程中使用条件语句、循环语句等流程控制结构。宏流程控制提供宏编程过程中的调试技巧，以及优化宏性能的方法。宏调试与优化宏编程技术存储过程概述详细讲解如何开发存储过程，包括创建、编译、调试等步骤。存储过程开发存储过程应用存储过程性能优化01020403提供优化存储过程性能的方法和建议。简要介绍存储过程的概念、作用及优势。通过实例展示存储过程在数据处理、报表生成等方面的应用。存储过程开发与应用ODS概述简要介绍ODS（OutputDeliverySystem）的概念、作用及优势。ODS基本功能详细讲解ODS的基本功能，包括输出格式设置、输出目标选择等。ODS高级功能阐述ODS的高级功能，如动态输出、条件输出等。ODS应用实例通过实例展示ODS在报表生成、数据可视化等方面的应用。ODS输出交付系统介绍ABCD与其他软件集成和交互操作与Excel集成介绍如