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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15