京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
sas单变量的特征分析
大炮,我有个烦恼,我领导最近老叫我单变量结合因变量分析,但是都是分段分析,我总是写proc sql然后group by ,但是这个过程好无聊啊,有木有什么新的代码,让我可以分析的快点啊。
最近写了个宏,刚好可以解决你这个问题,在上代码之前,先来个结果图
詹大炮
这个结果对于分析来说是不好的,因为这个结果没啥实际意义,说白了就是跟因变量没关系,但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用,我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的。
代码:
%macro ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);
proc sort data=&DSin;
by &VarX;
run;
Data temp;
set &DSin ;
by &VarX;
_Obs=_N_;
keep &DVVAr &VarX _Obs;
run;
proc sql noprint;
%if &Method=1 %then %do;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&NBins and _obs<=UB_&NBins;
%end;
%else %do ;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);
%let LB_1=&Vmin;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;
%end;
quit;
data &DSChc;
%do i=1 %to &NBins;
Bin=&i;
LowerBound=&&LB_&i;
UpperBound=&&UB_&i;
if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;
if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;
N_0 = BinTotal-N_1;
Percent_1=100*N_1/BinTotal;
Percent_0=100*N_0/BinTotal;
output;
%end;
Run;
proc datasets nodetails nolist library=work;
delete temp;
run;
quit;
%mend;
詹大炮
还是老样子,分段介绍。
01
% ChcAnalysis(DSin, DVVar, VarX, NBins, Method, DSChc);
DSin:填入的是原数据集;
DVVar:填入因变量,这里我们分析的是二元的因变量,所以因变量一定要是二元的,并且必须是数值的0,1。因为在代码中设定的就是这样子的,至于你问我为什么不能是字符,那是因为我还没能耐写字符的。
VarX:你要分析的变量(数值的哈)
NBins:分几段分析。结果的例子是分了5段;
Method:怎么分。1-等高度分,2-等宽度分。我的结果图那个是按2分的。
DSChc:结果数据集的输出名字。
02
proc sort data=&DSin;by &VarX;run;
Data temp;
set &DSin ;
by &VarX;
_Obs=_N_;
keep &DVVAr &VarX _Obs;
run;
将原数据集中的变量排序,后面的分组的时候要用到。然后保留要分析的变量在temp数据集中,产生变量_Obs,作为序号,这是等高度分析的时候要用的。等高度的意思就是每个区间的数量是一样的,等宽度的意思是,区间的的差值是一样的。两个不同的情况,在分析的时候,如果等宽的结果你觉得不是很明显可以分析的话,就换等高,任意切换哈。
temp的数据集是长这样子的:
_obs是观测的序号。
03
proc sql noprint;
%if &Method=1 %then %do;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;
%end;
%else %do ;
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(&VarX), min(&VarX) into :Vmax, :Vmin from temp;
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax-&Vmin)/&Nbins);
%let LB_1=&Vmin;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<&&Ub_&i;
%end;
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where &VarX>=&&Lb_&i and &VarX<=&&UB_&i;
%end;
quit;
我知道你肯定要说,这密密麻麻的% &*我不想看。但是你看下嘛,不难的,我介绍介绍给你看嘛。
首先这段代码需要分成两步来看,第一步是当我们的&Method=1 的情况执行do后面的程序,反之,则是当我们的&Method=2的时候的情况啦。
然后我们来讲&Method=1情况时执行的代码:
select count(&DVVar) into :N from temp;
select max(_Obs), min(_Obs) into :Vmax, :Vmin from temp;
第一个select赋值宏是算出全部的观测数。
第二个select是算出最大的那个序号,其实我个人觉得这步有点多 余,你想直接用n也可以的,只是我想跟&Method=2的思路一样,所以就没删。
%let BinSize=%sysevalf((&Vmax)/&Nbins);
%let LB_1=0;
%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
BinSize因为是&Method=1,所以这里BinSize是区间的差值,这里有个宏函数%sysevalf就自己百度下用法吧,这里就不介绍了。%do i=1 %to %eval(&Nbins-1);这一步就开始循环,这里为什么只循环到倒数第二个呢,是因为倒数第一个直接就是剩下的全部,就不需要再区间限制了。
%let LB_&i=%sysevalf(&LB_1+(&i-1)*&BinSize);
%let UB_&i=%sysevalf(&&LB_&i + &BinSize);
这两步是产生这个分组的上下区间,然后用于后面的select语句中的where条件,把该区间的数量统计出来。
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=&&Lb_&i and _obs<&&Ub_&i;
%end;
这个过程特别注意的就是sum(&DVVar),是用sum,这就是我一开始为什么说因变量是二元的,而且要是0,1的情况就是方便这里统计啦。
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
select sum(&DVVar) , count(*) into :Sum_&i , :N_&i from temp
where _obs>=LB_&i. and _obs<=UB_&i.;
%end;
这就是第四步啦,
%let LB_&NBins=%sysevalf(&LB_1+(&NBins-1)*&BinSize);
%let UB_&NBins=&Vmax;
产生最后的区间,这里的i是5了,其实我一直很不能理解到这步,为什么还可以输出i=5呢,不是i只循环到4吗?但是执行的时候就是这样子的,这个套路是仿照之前的等高度分变量区间的那个代码写的。
我还特地看了日志也循环了:
我觉得应该是sas的处理流程,在pdv层面应该可以解释,跪求大神在留言区解释。万分感激。
那么&Method=2的部分就留给你自己去看啦,还是&Method=1的那种套路,只是等区间变量等量而已。
04
data &DSChc;
%do i=1 %to &NBins;
Bin=&i;
LowerBound=&&LB_&i;
UpperBound=&&UB_&i;
if (&&sum_&i =. ) then N_1=0; else N_1=&&Sum_&i;
if &&N_&i=. then BinTotal=0; else BinTotal=&&N_&i;
N_0 = BinTotal-N_1;
Percent_1=100*N_1/BinTotal;
Percent_0=100*N_0/BinTotal;
output;
%end;
Run;
然后这部分就是以上产生的宏,拼接成结果数据集。这里应该注意的是,每循环一个,就是产生一条观测之后output到数据集,如此循环之后需知道i=&nbins为止。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 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 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 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 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03