
用SAS进行数据分析:报表与图形输出过程汇总
如何用SAS进行数据分析:下面我们就对报表与图形输出过程汇总
*Tabulate过程分类汇总;
proc tabulate data=need;class brand;var ts9 ts10;table brand all,(ts9 ts10)*(n sum mean);keylabel n=”用户数” sum=”发送总量” mean=”人均发送”;label brand=”品牌” all=”总计” ts9=”9月” ts10=”10月”;run;
*Means过程输出简单统计量;
proc means data=need n sum mean maxdec=2;var ts9 ts10;label ts9=”9月” ts10=”10月”;run;
*Univariate过程输出简单统计量;
proc univariate data=need;var ts10;run;
*Freq过程输出离散变量分布情况;
proc freq data=need;tables brand sex;run;
proc corr data=need;var ts10 ts9 fee10 fee9;run;
proc gplot data=need;symbol i=none v=* color=blue;plot ts10*ts9;quit;proc gplot data=need;symbol i=join v=* color=blue;plot ts10*ts9;quit;
goptions reset=goptions;proc gchart data=need;vbar sex;quit;
proc gchart data=need;vbar3d sex;quit;
proc gchart data=need;hbar sex;quit;
proc gchart data=need;hbar3d sex;quit;
proc gchart data=need;pie sex/type=percent;run;
proc gchart data=need;pie3d sex/type=percent;run;
proc gchart data=need;donut sex/type=percent;run;
proc gchart data=need;star sex/type=percent;run;
proc gchart data=need;block sex/group=brand;quit;
data test;do x=-3 to 3 by 0.1;do y=-3 to 3 by 0.1;z=x**2+y**2;output;end;end;run;proc g3d data=test;plot x*y=z;run;
proc gcontour data=test;plot x*y=z;run;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18