
SAS过程步的一般形式为:
PROC 过程名DATA=输入数据集选项:
过程语句/选项;
过程语句/选项;
RUN;
其中PROC语句的选项是可选的,用来规定过程运行的一些设置,如果有多个选项用空格分开。DATA=输入数据集也是可选的,如果缺省的话使用最近生成的数据集。过程步一般以RUN语句结束,也可以省略RUN语句而在下一个过程步或数据步的开始处结束,另外还有一种所谓"交互式过程"可以在遇到RUN语句时不结束过程运行,只有遇到QUIT语句或者下一个过程步、数据步时才结束。过程步在PROC语句之后、结束之前可以有若干个过程语句。通常情况下,过程语句与数据步中的语句不同,数据步中的语句不能用在过程步中。过程步语句一般以某一个关键字开头,比如VAR、BY、TABLES、WEIGHT等,语句中有一些有关说明,如果有选择项的话要写在斜杠后。
SAS过程步有些是对数据集作某种变换(比如SORT过程对数据集排序),不生成显示结果;多数过程步是对数据集作某些分析、报表,这时结果出现在OUTPUT窗口(高精度绘图过程的输出在GRAPHICS窗口)。对OUTPUT窗口的结果,我们可以用"File - Save As"菜单把它保存到一个文本文件进行进一步的修饰,插入到其它报告中,也可以用"File - Print"菜单直接打印。
一、VAR语句
VAR语句在很多过程中用来指定分析变量。在VAR后面给出变量列表:
VAR 变量1 变量名2……变量名n;
变量名列表可以使用省略的形式,如X1-X3,
二、MODEL语句
MODEL语句在一些统计建模过程中用来指定模型的形式。其一般形式为
MODEL因变量=自变量表/选项;
三、BY语句和CLASS语句
BY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量,根据这些分组变量值把观测分组,然后对每一组观测分别进行本过程指定的分析。在使用带有BY语句的过程步之前一般先用SORT过程对数据集排序。
在一些过程(如方差分析)中,使用CLASS语句指定一个或几个分类变量。而在另一些过程(如MEANS)中,CLASS语句作用与BY语句类似,可以指定分类变量,把观测按分类变量分类后分别进行分析。使用CLASS时不需要先按分类变量排序。
四、OUTPUT语句
在过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同,OUTPUT语句是用得最多的一种,其一般格式为:
OUTPUT OUT=输出数据集名 关键字=变量名 关键字=变量名…;
其中用OUT=给出了要生成的结果数据集的名字,用"关键字=变量名"的方式指定了输出哪些结果(关键字的例子比如MEANS过程中的MEAN,VAR,STD等等),等号后面的变量名指定了这些结果在输出数据集中叫什么名字。例如
proc means data=sasuser.aa;
var math;
output out=result n=n mean=meanmath
var=varmath;
run;
proc print data=result;
run;
五、FREQ语句和WEIGHT语句
FREQ语句指定一个重复数变量,每个观测中此变量的值说明这个观测实际代表多少个完全相同的重复观测。FREQ变量只取整数值。如
WEIGHT语句指定一个权重变量,在某些允许加权的过程中代表权重,其值与观测对应的方差的倒数成比例。
六、ID语句
有些过程(如PRINT、UNIVARIATE)需要输出观测的代号,这一般使用观测的序号。但是,如果数据集中有一个变量可以用来区分观测(如人名、省市名),就可以用ID语句指定这个变量作为观测标识。比如:
id name;
七、LABEL语句
过程步中的LABEL语句为变量指定一个临时标签,很多过程可以使用这样的标签。LABEL语句的格式为
LABEL 变量名='标签'变量名='标签'…;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10