sas信用评分卡之番外哑变量的生成

哑变量是：举一个例子，假设变量“职业”的取值分别为：工人、农民、学生、企业职员、其他，5种选项，我们可以增加4个哑变量来代替“职业”这个变量，分别为D1（1=工人/0=非工人）、D2(1=农民/0=非农民)、D3（1=学生/0=非学生）、D4(1=企业职员/0=非企业职员)，最后一个选项“其他”的信息已经包含在这4个变量中了，所以不需要再增加一个D5（1=其他/0=非其他）了。这个过程就是引入哑变量的过程，其实在结合分析中，就是利用哑变量来分析各个属性的效用值的。以上这段话是我在博客那边粘过来的，是个粉丝都知道我的画风不是这种。

今天介绍的就是哑变量啦。其实我个人是不爱用哑变量的，对于一些可以解释得过的变量还可以，就是怕衍生出来的变量你都不敢用，你知道吧。譬如吧，职业的变量，是不是工人的变量，然后你要是弄完模型，说是工人的加分，不是工人的反而是减分，那你在宣讲的时候，你要这么讲出来，人家产品怎么看你这个模型，你这会来解释什么工人信用比较好都没什么用了。这是一个不恰当的比喻哈，毕竟众生平等嘛。今天的代码我没在我的工作中用过，因为本身我的基层变量已经很多，除非我走投无路，不然我不会一次性生成这么多哑变量。因为生成评分卡那个代码我的粉丝疯涨，我好怕粉丝后面发现我就是个弱鸡。

%macropub_gg(data,id,var,out);

proc sort data=&data.(where=(&var.^='')) out=data1(keep=&id.&var.) nodupkey; by &var.;

run;

data &out.;

set &data.;

keep appl_id &var.;

run;

data data1_1;

set data1(keep=&var.);

prefix_&var.=compress("&var."||&var.);

run;

run;

data _null_;

set data1_1;

call symput (compress("var"||left(_n_)),compress(prefix_&var.));

call symput(compress("n"),compress(_n_));

run;

%put&var1.  &var2.;

%doi=1%to&n.;

data data2;

set RONG_ZX_1

if &var.="&&var&i."then &&var&i.=1;

else &&var&i.=0;

keep &id.&&var&i.;

run;

proc sort data=data2; by &id.;run;

proc sort data=&out.; by &id.;run;

data &out.;

merge &out.(in=a) data2(in=b);

by &id.;

if a;

run;

%end;

%mend;

pub_gg(data=,id=, var=,out=);

pub_gg(data=,id=, var=,out=);

data：填入你的原始数据集

id:填入数据的主键

var:填入你要变成哑变量的主变量。

Out:输出数据集

结果数据集：