
1. SAS数据集
SAS数据集(SAS Datasets)可以看作由若干行和若干列组成的表格,类似于一个矩阵,但各列可以取不同的类型值,比如整数值、浮点值、时间值、字符串、货币值等等。其逻辑结构如下:
NAME |
SEX |
MATH |
CHINESE |
Avg |
李明 |
男 |
92 |
98 |
86.8333 |
张红艺 |
女 |
89 |
106 |
88.6667 |
王思明 |
男 |
86 |
90 |
80.5000 |
张聪 |
男 |
98 |
109 |
94.4167 |
刘颍 |
女 |
80 |
110 |
85.8333 |
数据集的每一行叫做一个观测(Observation),每列叫做一个变量(Variable)。SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表。
SAS数据集是各种特殊格式的SAS文件中最重要的一种。另一种重要的SAS文件是SAS目录(Catalog),用来保存各种不能表示成行列结构表格形式的数据,比如系统设置、图象、声音等。多个SAS文件可以放在一起,称为一个SAS数据库(Library)。一个SAS数据库实际是磁盘上的一个子目录(特殊情况下一个数据库可以由几个子目录组成)。为了把库名和子目录联系起来,使用LIBNAME语句。比如,我们在C:\Y1995子目录中保存了几个SAS数据集,可以用如下语句把库名MYLIB与子目录C:\Y1995联系起来:
libname mylib " c:\y1995 "
法二(图形界面操作):
单击新建逻辑库按步骤填写。
有三个预定义的SAS数据库:
1)WORK数据库:临时库,存放在其中的SAS文件叫临时文件,当退出SAS系统时会被自动删除。
2)SASUSER库:保存与用户个人设置有关的文件,它是永久的,即退出SAS时文件不会被删除。
3)SASHELP库:保存与SAS帮助系统、例子有关的文件,是永久的。
临时数据集可以用单水平名,即只有数据集名,如C9501,也可以命名为WORK. C9501。而永久数据集名由两部分组成:库名.数据集名,比如放在MYLIB库中的数据集TEACH必须用MYLIB.TEACH表示。
3 不需编程的SAS应用/INSIGHT模块
选“Solutions - Analysis - Interactive Data Analysis"菜单。SAS/INSIGHT提供了一个类似于电子表格的数据窗口来管理数据集。
INSIGHT模块提供了十分方便的数据探索功能。 在分析菜单栏下直接进行选择操作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13