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《sas软件入门教程》ppt课件THEFIRSTLESSONOFTHESCHOOLYEAR目CONTENTS录SAS软件简介SAS数据步和过程步统计分析过程数据可视化SAS编程技巧SAS软件实战案例01SAS软件简介SAS软件的发展历程1990年代1970年代SAS软件开始商业化，推出SAS/ETS、SAS/STAT等模块。SAS软件开始支持互联网和分布式计算，推出SAS/CONNECT、SAS/INSIGHT等模块。1960年代1980年代2000年代至今SAS软件不断更新迭代，推出SAS/GP、SAS/Viya等模块，支持云计算和大数据分析。SAS软件由美国北卡罗来纳大学开发，最初主要用于统计分析。SAS软件不断扩展，推出SAS/BASE、SAS/EIS、SAS/IMAGE等模块。SAS软件的应用领域金融行业医药行业用于风险管理和投资组合优化。用于临床试验和药物研发。政府机构学术研究用于数据分析和决策支持。用于数据管理和统计分析。SAS软件的基本功能0102数据管理统计分析包括数据导入、清洗、整合等功能。包括描述性统计、推论性统计、多元统计分析等功能。数据挖掘可视化报告包括关联规则挖掘、聚类分析、决策树等机器学习算法。包括图表、仪表板、报表等可视化工具。030401SAS数据步和过程步数据步基础数据步定义数据步操作数据步特点数据步是SAS中用于处理和转换数据的过程。它允许用户对单个数据集进行各种操作，如筛选、排序、分组等。在数据步中，用户可以使用SET语句来指定输入和输出数据集，使用WHERE语句进行筛选，使用BY语句进行排序等。数据步具有高度的灵活性和可编程性，允许用户通过编程方式控制数据处理过程。过程步基础过程步定义过程步是SAS中用于执行特定任务的程序。这些任务可以是统计分析、数据可视化等。过程步分类SAS提供了许多内置的过程步，如PROCMEANS用于计算均值和标准差，PROCTABULATE用于制作表格等。用户还可以自定义过程步。过程步使用使用PROC语句调用过程步，并传递相关参数来指定任务的具体要求。例如，PROCSGPLOT可以用于绘制散点图和线图。数据步和过程步的结合使用结合使用目的将数据步和过程步结合使用，可以实现数据处理和统计分析的自动化和集成化。通过在数据步中准备数据，然后在过程步中进行分析，可以大大提高工作效率。示例流程在SAS中，用户可以先使用数据步对数据进行清洗和整理，然后将其传递给过程步进行统计分析或可视化。例如，可以先使用数据步筛选出符合条件的观测值，然后在过程步中进行描述性统计或回归分析。注意事项在结合使用数据步和过程步时，需要注意数据集的正确传递和处理顺序，以及过程步对数据的特定要求。此外，还需要了解不同过程步之间的兼容性和依赖关系，以确保分析结果的准确性和可靠性。01统计分析过程描述性统计分析总结词描述性统计分析是通过对数据的初步整理和概括，描述数据的分布特征、中心趋势和离散程度等。详细描述描述性统计分析主要包括数据的频数分布、集中趋势、离散程度、数据分布形态等方面的描述。通过计算均值、中位数、众数等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图形，帮助我们了解数据的分布特征和规律。推论性统计分析总结词推论性统计分析是通过样本信息来推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。详细描述推论性统计分析是统计分析中更为深入和复杂的一类方法。它基于样本数据，通过参数估计和假设检验等方法，对总体特征进行推断。常见的推论性统计分析方法包括回归分析、方差分析、卡方检验等。高级统计分析总结词高级统计分析是在描述性统计分析和推论性统计分析基础上，运用更为复杂和高级的统计模型和技术，对数据进行深入分析和挖掘的方法。详细描述高级统计分析包括时间序列分析、多元统计分析、生存分析等复杂的方法。这些方法能够更深入地挖掘数据中的潜在信息和规律，为决策提供更有力的支持。在高级统计分析中，需要借助专业的统计软件和编程语言，如SAS、SPSS、Python等。01数据可视化图表类型和选择柱状图折线图用于比较不同类别之间的数据，易于显示数量和变化趋势。用于显示数据随时间变化的趋势和周期性变化。饼图点图用于表示各部分在整体中所占的比例，特别适用于表示分类数据。用于表示大量数据点，可以显示数据的分布和异常值。数据可视化的基本步骤数据清洗和整理选择合适的图表类型确保数据准确无误，去除异常值和缺失值。根据数据特点和可视化目的选择合适的图表类型。数据映射图表调整和优化将数据值映射到颜色、大小、形状等视觉元素上，以便更好地传达信息。根据需要调整图表元素，如标题、轴标签、图例等，使图表更加清晰易读。数据可视化的进阶技巧使用交互式图表使观众能够与图表进行交互，探索数据和发现模式。使用地图可视化将地理信息与数据相结合，展示区域间的差异