SAS(Statistical Analysis System)

简介: SAS(Statistical Analysis System)是一个非常强大的统计分析软件套件,广泛用于数据管理、数据分析和预测建模等领域。SAS提供了一系列的工具和功能,可用于数据整理、统计分析、数据挖掘和报告生成等任务。

SAS(Statistical Analysis System)是一个非常强大的统计分析软件套件,广泛用于数据管理、数据分析和预测建模等领域。SAS提供了一系列的工具和功能,可用于数据整理、统计分析、数据挖掘和报告生成等任务。

以下是关于SAS的一些基本信息以及如何使用它的简要介绍:

SAS的功能:

数据处理与管理:SAS可以处理大规模数据集,包括数据导入、数据清洗、数据转换和数据整合等任务。
统计分析:SAS提供了广泛的统计分析方法,包括描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等。
数据挖掘和机器学习:SAS可以进行数据挖掘和机器学习任务,如分类、聚类、关联规则挖掘、决策树、神经网络等。
报告生成:SAS可用于生成高质量的报告和图表,以可视化和传达分析结果。
如何使用SAS:

编写SAS程序:SAS使用自己的编程语言,你可以编写SAS程序来执行各种数据处理和分析任务。SAS程序由一系列的数据步骤(DATA step)和过程步骤(PROC step)组成。
使用SAS界面:SAS也提供了图形用户界面(SAS Enterprise Guide),允许用户通过点选和拖拽的方式执行数据处理和分析任务,无需编写SAS代码。
示例演示(Demo):
这里是一个简单的示例,展示如何使用SAS进行数据处理和统计分析。假设我们有一个包含学生成绩的数据集(score_data),其中包括学生的姓名、性别、科目(数学、语文、英语)和分数。我们想要计算每个学生的平均分和总分,并进行描述性统计。

sas
Copy
/ 数据步骤:计算每个学生的平均分和总分 /
data processed_data;
set score_data;
total_score = math + chinese + english;
average_score = total_score / 3;
run;

/ 过程步骤:进行描述性统计 /
proc means data=processed_data;
var total_score average_score;
run;
在上述示例中,我们首先使用数据步骤计算了每个学生的总分和平均分,然后使用过程步骤进行描述性统计,计算了总分和平均分的均值、标准差等统计指标。

如果你想学习和应用SAS,以下是一些推荐的学习资料和资源:

官方文档和教程:

SAS官方网站:SAS官方网站提供了全面的文档、教程和培训资源,包括用户指南、技术文档、示例代码和视频教程等。你可以在官方网站上找到最新版本的文档和学习资料。
SAS学习路径:SAS提供了一系列学习路径,适用于不同的学习者和应用场景。这些学习路径包括基础入门、数据处理、统计分析、数据挖掘和机器学习等方面的教程和实践项目。
在线教程和培训资源:

SAS教育训练:SAS提供官方的在线培训课程,涵盖了从入门到高级的各种主题和应用场景。这些课程提供了视频讲座、实践项目和认证考试等资源,帮助学习者全面掌握SAS的使用。
SAS Learning Library:SAS Learning Library是一个免费的在线学习平台,提供了大量的SAS教程和培训视频。你可以在该平台上找到基础知识、数据处理、统计分析和数据挖掘等方面的教学资源。
图书和教材:

"The Little SAS Book" by Lora D. Delwiche and Susan J. Slaughter: 这本书是一本非常受欢迎的SAS入门教材,以简洁的方式介绍了SAS的基本概念和常用技术,适合初学者。
"SAS Certification Prep Guide" by SAS Institute: 如果你有考虑获得SAS认证,这本书是一个很好的资源。它提供了详细的考试准备材料和示例问题。
学习社区和论坛:

SAS社区:SAS社区是一个在线交流平台,你可以在其中与其他SAS用户交流、提问问题,并获取有关SAS使用和应用的帮助和建议。
SAS Support Communities:SAS官方的支持社区,提供了许多问题解答、示例代码和技术指导。你可以在这里搜索和提问与SAS相关的问题。

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
Reading Notes: Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation
由于人工智能的快速发展,虚拟人被广泛应用于各种行业,包括个人辅助、智能客户服务和在线教育。拟人化的数字人可以快速与人接触,并在人机交互中增强用户体验。因此,我们设计了人机交互系统框架,包括语音识别、文本到语音、对话系统和虚拟人生成。接下来,我们通过虚拟人深度生成框架对Talking-Head Generation视频生成模型进行了分类。同时,我们系统地回顾了过去五年来在有声头部视频生成方面的技术进步和趋势,强调了关键工作并总结了数据集。 对于有关于Talking-Head Generation的方法,这是一篇比较好的综述,我想着整理一下里面比较重要的部分,大概了解近几年对虚拟人工作的一些发展和
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
DCFEE: A Document-level Chinese Financial Event Extraction System based on Automatically Labeled论文解读
我们提出了一个事件抽取框架,目的是从文档级财经新闻中抽取事件和事件提及。到目前为止,基于监督学习范式的方法在公共数据集中获得了最高的性能(如ACE 2005、KBP 2015)。这些方法严重依赖于人工标注的训练数据。
139 0
|
机器学习/深度学习 存储 传感器
Automated defect inspection system for metal surfaces based on deep learning and data augmentation
简述:卷积变分自动编码器(CVAE)生成特定的图像,再使用基于深度CNN的缺陷分类算法进行分类。在生成足够的数据来训练基于深度学习的分类模型之后,使用生成的数据来训练分类模型。
157 0
|
索引 Python
hands-on-data-analysis 第二单元 2,3节
数据合并——concat横向合并
118 0
PAT (Advanced Level) Practice - 1129 Recommendation System(25 分)
PAT (Advanced Level) Practice - 1129 Recommendation System(25 分)
106 0
The Rising Smart Logistics Industry: How to Use Big Data to Improve Efficiency and Save Costs
This whitepaper will examine Alibaba Cloud’s Cainiao smart logistics cloud and Big Data powered platform and the underlying strategies used to optimiz.
1542 0
The Rising Smart Logistics Industry: How to Use Big Data to Improve Efficiency and Save Costs
Basic Concepts of Genetic Data Analysis
Basic Concepts of Genetic Data Analysis
912 0