SAS 數據分析 Hands-On SAS For Data Analysis

《SAS數據分析》詳細闡述了與SAS數據分析相關的基本解決方案，主要包括SAS編程入門，數據操控和轉換，合並、索引、加密和壓縮技術，統計、報表、轉換過程和函數，高級編程技術：SAS宏，函數、選項和自動變量，Proc SQL高級編程技術，深入理解Proc SQL，數據可視化，報表機制和數據傳輸系統等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

目    錄

第1部分  SAS基礎知識

第1章  SAS編程入門 3

1.1  SAS數據集 3

1.1.1  創建一個SAS表 4

1.1.2  創建數據集 6

1.2  SAS編程語言—基本語法 8

1.2.1  數據步驟 9

1.2.2  Proc SQL 10

1.3  SAS LOG 10

1.3.1  SAS中的命名規則 11

1.3.2  SAS中Teradata的命名規則 12

1.4  數據集選項 12

1.4.1  壓縮技術 13

1.4.2  加密技術 13

1.4.3  索引機制 14

1.5  SAS運算符 15

1.5.1  算術運算符 15

1.5.2  比較運算符 16

1.5.3  邏輯運算符 16

1.6  格式 16

1.6.1  格式化有效數據以使其更具可讀性 16

1.6.2  指定一種格式以使其具有實際意義 18

1.6.3  調整數據類型 19

1.7  子集數據集 22

1.7.1  WHERE語句和IF語句 23

1.7.2  使用OPTIONS 24

1.7.3  DROP或KEEP選項 25

1.7.4  查看屬性 26

1.8  字典表 28

1.9  _ALL_和_IN_的角色 31

1.10  本章小結 34

第2章  數據操控和轉換 35

2.1  變量的長度 36

2.2  大小寫轉換和對齊 39

2.2.1  LowCase()、PropCase()和UpCase()函數 39

2.2.2  AnyUpper()、AnyLower()和NoTupper()函數 40

2.2.3  Left()和Right()函數 41

2.3  字符串識別 41

2.3.1  Scan()函數 42

2.3.2  Index()、Indexc()和Indexw()函數 46

2.3.3  Find()函數 47

2.4  處理空格 50

2.5  缺失值和多重值 51

2.6  區間計算 52

2.7  連接 57

2.7.1  CAT()函數 57

2.7.2  CATS()、CATT()和CATX()函數 58

2.7.3  Lag()函數 60

2.8  邏輯和控制 62

2.8.1  IFC()和IFN()函數 62

2.8.2  WhichC()或WhichN()函數 63

2.8.3  Choosen()和Choosec()函數 64

2.9  數字操控 65

2.10  本章小結 67

第2部分  合並、優化和描述性統計數據

第3章  合並、索引、加密和壓縮技術 71

3.1  合並機制簡介 71

3.1.1  連接 72

3.1.2  交叉 73

3.1.3  合並 73

3.1.4  更新 74

3.1.5  修改 76

3.2  連接 77

3.2.1  不同的變量長度和附加變量 77

3.2.2  重復值 80

3.2.3  不同的數據類型 80

3.2.4  利用臨時變量 80

3.2.5  PROC APPEND 82

3.3  交叉 84

3.4  合並 86

3.4.1  匹配法 86

3.4.2  重疊變量 88

3.4.3  一對多合並 90

3.4.4  數據向量編程 91

3.4.5  多對多合並 93

3.5  索引機制 96

3.5.1  唯一值 99

3.5.2  缺失值 99

3.6  加密 100

3.7  本章小結 102

第4章  統計、報表、轉換過程和函數 103

4.1  Proc Freq 103

4.1.1  交叉表 105

4.1.2  限制Proc Freq的輸出 106

4.1.3  基於控制變量的交叉表 106

4.1.4  Proc Freq和統計測試 108

4.2  Proc Univariate 111

4.2.1  基本統計和極端觀察數據 112

4.2.2  正態性測試 113

4.2.3  位置測試 115

4.3  Proc Means和Proc Summary 116

4.3.1  Proc Means 116

4.3.2  Proc Summary 117

4.4  Proc Corr 118

4.5  Proc REG 119

4.6  Proc Transpose 125

4.7  本章小結 128

第3部分  高 級 編 程

第5章  高級編程技術：SAS宏 131

5.1  宏定義 131

5.2  宏變量處理機制 132

5.3  宏解析跟蹤機制 138

5.4  宏定義處理機制 141

5.5  比較位置和關鍵字參數 143

5.6  數據驅動型編程 144

5.7  利用自動全局宏變量 146

5.8  評估宏 149

5.9  編寫高效的宏 152

5.10  本章小結 153

第6章  函數、選項和自動變量 155

6.1  NOMPREPLACE和MREPLACE 155

6.2  NOMCOMPILE和NCOMPILE 157

6.3  MCOMPILENOTE 158

6.4  NOMEXECNOTE和MEXECNOTE 159

6.5  MAUTOCOMPLOC 160

6.6  MACRO和NOMACRO 161

6.7  交換DATA步驟和宏變量之間的值 162

6.8  Call Execute 164

6.9  修改CALL SYMPUT示例 165

6.10  解析宏變量 166

6.10.1  文本中的宏變量名稱 166

6.10.2  宏變量和庫 167

6.10.3  間接宏引用 169

6.10.4  基於單一宏調用的宏變量引用系列 170

6.10.5  多個&符號 171

6.11  宏屏蔽機制 172

6.11.1  使用%STR 173

6.11.2  使用%NRSTR 175

6.11.3  使用%BQUOTE和%NRBQUOTE 176

6.12  本章小結 176

第4部分  SAS中的SQL

第7章  Proc SQL高級編程技術 179

7.1  比較數據步驟和Proc SQL 179

7.2  Proc SQL連接 180

7.2.1  內連接 182

7.2.2  左連接 184

7.2.3  右連接 187

7.2.4  全連接 189

7.2.5  一對多連接 190

7.2.6  多對多連接 192

7.3  Proc SQL概要 193

7.3.1  子集 193

7.3.2  分組和匯總機制 196

7.4  字典表 198

7.5  本章小結 200

第8章  深入理解Proc SQL 201

8.1  Proc SQL中的SAS視圖 201

8.1.1  SQL視圖語法 202

8.1.2  描述視圖 203

8.1.3  利用視圖提升性能 206

8.2  利用Proc Means執行修改操作 208

8.2.1  刪除操作 208

8.2.2  修改操作 210

8.3  利用Proc SQL識別重復內容 214

8.4  在Proc SQL中創建索引 217

8.5  宏和Proc SQL 219

8.5.1  利用Into子句創建宏變量 219

8.5.2  利用Into子句創建多個宏變量 220

8.6  本章小結 222

第5部分  數據可視化和報表

第9章  數據可視化 225

9.1  數據可視化在分析中飾演的角色 225

9.2  直方圖 226

9.3  線圖 232

9.4  垂直條形圖和水平條形圖 236

9.5  散點圖 244

9.6  箱形圖 248

9.7  本章小結 250

第10章  報表機制和數據傳輸系統 251

10.1  Proc Tabulate 252

10.1.1  比較多個Proc Mean和Proc Tabulate 252

10.1.2  基於Proc Tabulate的多個表 254

10.1.3  選擇統計數據 254

10.1.4  格式化輸出結果 255

10.1.5  二維輸出 256

10.2  指定ODS目標 258

10.3  格式化ODS文件 259

10.3.1  多個電子表格 259

10.3.2  使用過濾器 262

10.3.3  控制輸出選項 262

10.3.4  修改默認的單元格 266

10.4  ODS Excel圖表 266

10.4.1  輸出結果的顏色編碼 268

10.4.2  復制公式 268

10.5  本章小結 269