两种SAS代码实现变量的缺失值频数及占比 sas对缺失值的统计，可得出缺失值的频数及占比。以下为详细程序代码： /*首先是创建示例数据集*/ data tmp; infile datalines delimiter=\",\"; length var1 $8.; lengt ...
2017-03-31
数据科学之—大数据知识体系大全 1、浅谈数据科学 数据科学（Data Science）这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，从去年开始，“数据科学家”便成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那 ...
2017-03-31
SAS正则式之prxsubstr 以及prxnext 今天介绍的正则式中的prxsubstr函数以及prxnesth函数。 这两个函数需要配合call使用，生成start以及length两个变量以供后面的使用。先介绍基本的参数。 Call prxsubtr( ...
2017-03-31
统计挖掘那些事：分层抽样与交叉验证 1留出法（Hold out）与分层抽样 留出法的意思就是直接将总数据D划分为两个对立集合，训练集S以及测试集T，我们有S+T=D，以及S交T等于空集； 举个简单例子说明， ...
2017-03-30
通过IMPORT过程读取外部文件数据 通过IMPORT过程读取外部文件数据 除了可以通过DATA步读取外部文本文件数据外，SAS还提供了IMPORT过程，通过它可以从外部数据源读取数据并写入到SAS数据集中。而且，如果使用 ...
2017-03-30
sas信用评分之变量筛选 今天介绍变量初步选择。这部分的内容我就只介绍information –value，我这次做的模型用的逻辑回归，后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量，期待我把。 Iv值的介绍你们已经很 ...
2017-03-30
如何在SAS EG中展示DB2表的中文列标识 SAS EG中展示DB2表的中文列标识 SAS用户经常会使用SAS Enterprise Guide （简称EG），通过SAS/ ACCESS to DB2 查看、获取DB2中的表。 各种系统的开发人员经常使用神 ...
2017-03-30
访问关系型数据库系统中的数据 访问关系型数据库系统中的数据 SAS提供了一组访问关系型数据库的SAS/ACCESS接口，每种接口有单独的许可。使用这些接口，SAS可以和其他厂商数据库中的数据交互。SAS所支持的关 ...
2017-03-30
SAS程序错误及处理 通常我们所开发的SAS程序，很少在第一次提交时就能够运行完成并产生正确结果。程序越长越复杂，就越可能出现语法或逻辑错误。本文介绍了一些良好的SAS编程规范以减少程序错误，同时也描述了 ...
2017-03-30
SAS字符操作 在sas数据清洗与整理过程会接触到两类型数据，字符型和数值型，并且sas只会以这两种形势出现。不会像R一样出现列表、数组、矩阵、数据框、日期等多种形势。Sas中关于数值型的操作大家并不陌生，所 ...
2017-03-29
SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化，这一部在之前的这篇文章：sas批量输出变量woe值中已经写了，woe也只是简单的公式转化而已，所以在这系列中就不细究了哈。这次的文章我想来讲逻辑回归。你会说 ...
2017-03-29
SAS与R如何连接Oracle、DB2 职业是数据分析师，近2年给商业银行做数据分析和数据挖掘。在商业银行中，数据库多用Oracle和DB2，分析工具多使用SAS和R。如何将分析工具SAS、R与数据库Oracle、DB2建立连接，是数据 ...
2017-03-29
SAS分组合并数据 昨天临睡前看到有人问我sas怎么分组并对数据进行合并，于是写了一个例子，希望对大家有所启发。 合并前的数据集： 合并后的数据集： 主要是利用了retain语句，以下是代码： ...
2017-03-29
SAS SQL select…into语句创建宏变量巧妙解决问题的总结 今在某SAS交流群看到这样一个问题如下： 有一个数据集a,有三个变量c,b,d(他们在数据集中的顺序也是如此)，想新建一个变量var，并添加到b和d中间，怎 ...
2017-03-29
优化算法—拟牛顿法之DFP算法 一、牛顿法 在博文“优化算法——牛顿法(Newton Method)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数 ...
2017-03-28
简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering) 一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 在复杂网络的表示中，复杂网络可以建模成一个图，其中，V表示网络中的节点的集合，E表示的是连 ...
2017-03-28
简单易学的机器学习算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集 ...
2017-03-28简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中， ...
2017-03-28
机器学习中的常见问题—损失函数 一、分类算法中的损失函数 在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： 其中，L(mi(w))为损失项，R(w)为正则项。mi的具体形式如下 ...
2017-03-28
SAS信用卡评分之变量分段 这一篇的文章来讲变量分段，在我之前的文章中，涉及到变量分段的代码是有的，早开始的等高等宽分啊，后面的基于基尼系数以及基于iv值对于字符变量的分类都有。链接在这,这！这！这！。 ...
2017-03-28在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
