京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
sas批量删除重复超过90%的变量
22年前的今天我的妈咪把我带来这个世界,费尽心思把我养到这么大,我就是4月份出生的大白羊,我的生日愿望呢,就是想有个大神在留言板块教我一个怎么识别组合变量更好解释因变量的方法,譬如我怎么知道年龄和婚姻两个变量在一起的效果比单个的效果还要好,但是年龄和性别组合效果并没有那么好。跪求大神实现我的生日愿望吧。
今天还是没有要更新信用评分的内容,更新的内容是关于变量处理中的问题,之前的文章中有过变量处理的章节,这篇文章是对那篇的补充,之前讲过我会把缺失值达到70%的变量删掉。我漏掉一个问题就是变量的重复值达到90%也应该删掉,譬如一个变量有5中情况:ABCDE,但是A的情况的占比就达到90%的时候,除非这个变量剩下的10%全部都是逾期的,不然这样的变量是没有意义,所以今天分享的代码就是批量找出这些变量并在原数据集中删掉。这次的代码也是陈先生提供的。我在陈先生代码的基础上做了一些改动并调试了。
话不多说,上代码:
%macrovar_namelist(data=,tarvar=,dsor=);
%letlib=%upcase(%scan(&data.,1,'.'));
%letdname=%upcase(%scan(&data.,2,'.'));
%globalvar_list var_num;
proc sql ;
create table &dsor.as
select name
from sashelp.VCOLUMN
where left(libname)="&lib."and left(memname)="&dname."and lowcase(name)^=lowcase("&tarvar.");
quit;
%mend;
%macrotest(data,tarvar,data_result,data_drop,rate);
proc datasets lib=work;
delete base;
run;
data base;
length variable$100.;
run;
%var_namelist(data=&data.,/*coltype=num,*/tarvar=&tarvar.,dsor=aa);
data _null_;
set aa;
call symput(compress("var"||left(_n_)),compress(name));
call symput(compress("n"),compress(_n_));
run;
%put&n.;
%doi=1%to&n.;
%put&&var&i.;
proc freq data=&data.(keep=&&var&i.) noprint;
tables &&var&i./out=PERCENT_&&var&i.;
/*(keep=PERCENT)*/
run;
proc sql;
select max(PERCENT) into: max_percent from
PERCENT_&&var&i.;
quit;
%if&max_percent>&rate.%then%do;
data next;
variable="&&var&i.";
run;
proc append base=base data=next force;
run;
%end;
proc datasets lib=work noprint;
delete PERCENT_&&var&i.;
run;
%end;
data base;
set base(where=(variable^=''));
run;
proc transpose data=base out=base1(drop=_name_);
id variable;
run;
/*这步是删除单一变量超过90的重复值的缺失值的可以按照这个写下*/
proc sql noprint;
select name into :var_list separated by' '
from sashelp.VCOLUMN
where upcase(left(libname))="WORK"and UPCASE(left(memname))="BASE1";
quit;
%PUT&var_num1.;
data &data_result.;
set &data.;
drop &var_list.;
run;
data &data_drop.;
set &data.;
keep &tarvar.&var_list.;
run;
%mend;
第一宏不用管,那是为了嵌套在第二个宏里面的。那么接下来介绍下这个宏怎么用。
test(data,tarvar,data_result,data_drop,rate);
data:填入的原数据集。
Tarvar:填入你不想要统计的变量。可以是你的主键也可以是你的因变量,随便你。像我填入的是因变量。
data_result:结果数据集,你的结果数据想叫什么就填什么把。
Data_drop:删掉的变量存放的数据集,给你检查一下有没有错删变量。
Rate:填入的是你觉得重复值达到多少的时候就删掉。我建议的80-90。
下周分享的一个变量人工分段的一个代码。这个代码是我当下除了最优分段之外觉得好用的代码,因为最优分段需要做异常值的检查。有时候异常值检查不好,容易分组的分的不好。这是我个人的经验哈,对于变量分段我之前很崇尚自动分组,我觉得那么多的变量,我一个一个的去细看这无非浪费我的时间,但是我失败的经验告诉我,模型的过程每一步的都应该细致并且仔细,该人工的时候还是要人工,如果全部可以全自动化,那么只要自动运行代码就可以了,谁都可以建模了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08