spss对用户的要求是只要会点击菜单就可以了，有编程窗口但是一般没人用，用户多是收到过一些统计训练的，但不需要高深的分析能力，市场调研用的比较多，统计专业大二一般要求掌握sas内装许多写好的procedure 而且都是经过Fda认证的 有保障的东西 所以死贵好处是权威 坏处是不够灵活 算法更新慢 还有 死贵。语法奇怪 不是那种传统意义上做编程的语言 所以循环啊什么的涉及算法的会不那么方便，也不是
SAS公司的数据挖掘项目实施方法论，成为SEMMA方法。5个步骤中的主要任务，如下图所示。
5个步骤中的主要任务，如图： （1）数据整理涉及数据采集、数据合并与抽样的操作，目的是为了构造分析用到的数据。分析人员根据维度分析获得的结果作为整理数据的依据，将散落在公司内部与外部的数据进行整合。（2）样本探索这个步骤的主要任务是对数据质量的探索。变量质量方面涉及错误值（年龄=-30）、恰当性（客户的某些业务指标为缺失值，实际上是没有这个业务，值应该为“0”）、缺失值（没有客户
1、apply函数 对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算。其格式是： apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。例子： > m m [,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2
1、字符串连接符包括|| ¦¦ !!等例1：data _null_; a=
我有两组月度数据，一边里面的year month是字符型Length 12., Format12,informat12.。另一个是数值型length 8 Format Best12.,informat Best32.这两个要怎么转换成一个类型然后用merge呢？data a1; input a b @@; cards; 23 45 34 34 54 34 ; run; data _
数据清洗技术是统计分析之前必做的一步，而且也是非常麻烦的一步，有时甚至花费的时间比统计分析都长。所以没有一定的技巧，这将是个非常烦人的工作。本篇文章介绍如何利用sas进行缺失值的查询工作，后面如果有时间再逐渐写一下异常值、错误值等的查询。假定我们有数据集aa，包含如下变量（数据省略）：ID dose gender age t0 t1 a1 a2最简单的方式当然就是挨个变量找缺失值，如下：d
为简明起见，我以sashelp.class 为例，介绍如何对对数据集按性别分成男、女两组，并按身高（height）从矮到高排列。sashelp.class 原表如下：Obs Name Sex Age Height Weight 1 Joyce F 11 51.3 50.5 2 Louise
在把excel数据导入sas时，有一个字段的字符很长，超过默认长度，导致导入sas数据集的该字段不完整，请问需要怎样编写语句才能够改变其长度？导入的excel最后没有形成sas数据集，而是一个导入的程序？怎样看到导入后的数据集PROC IMPORT OUT= WORK.AA DATAFILE= "F:\AA.XLS" DBMS=EXCEL REP
原来的数据是四位数字的年度日期（比如2009）现在想在每个日期后加上1231，就是每年的12月31日。希望仍然是日期格式，比如2009年，想改成2009年12月31日（20091231），不知道有办法改不？就是把所有年度数据后面都加上1231，格式还是日期格式。解决方法参考：Using MYD function if the arguments are numeric.18
data pop_21sheep pop_22sheep;set work.fxsheep; if city in ('3421') then output pop21sheep; if city in ('3422') then output pop22sheep;run;proc sort data =pop_21sheep ;by vi
即一个变量var从第n行开始出现值，那么怎么变成新变量New_var 即第n行之前的记录仍为空值，第n后出现的空值变为字符串"缺失"。data test; infile cards missover; inputid $var $;cards;1 1 A1 1 B;run;data want; set test; r
sas结构方程很美，但图形好像很难调整，不知是不是我没找对地方。spss的amos图形调整起来好像很便利，不知sas能不能通过语法调整。结构方程技术为社会科学计量分析工作者所钟爱。结构方程有效地整合了各种统计方法，可以实现复杂变量间的路径关系，尤其是多因变量的问题。可以认为这种技术是解决面的问题的一种特有的方法。1）先验理论性 SEM模型的“一边”是先验理论导出的协方差结构，“一边”是样
SAS的KDE过程实现核密度估计，功能及其说明如下：可以对单变量和双变量进行核密度估计，所谓的核（kernel）估计是一种非参数方法，是指从原始数据中观测到的概率密度函数（PDF）——平均的通过数据点，从而创建平滑曲线。 KDE过程使用高斯密度做为核，并假设其方差决定平滑的结果。 其工作原理：选择带宽（bandwith），进而核密度估计，但完成这些工作前提是完成数据的分箱
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