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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. VLOOKUP:按行跨区域找数据(最常用) 作用:在指定的表格或数据区域的第一列里找目标值, ...
2026-10-23数据敏感度不是天赋,也不是“看一眼数字就能发现问题”的直觉。对市场专员来说,它更接近一套可练习的工作习惯:看到投放ROI、 ...
2026-10-23市场营销专员转数据分析,不是从零重来。你已有的渠道投放、活动执行、线索跟进经验,本身就是分析工作的原料——缺的不是业务理 ...
2026-10-23先说结论:市场岗位并非必须考数据分析证书。招聘方更常看的是你能否把渠道效果、活动ROI、线索转化这些业务问题讲清楚,证书只 ...
2026-10-23市场分析师的职场知识提升,最怕两件事:一是把“学工具”当成学习本身,Excel、SQL、Python轮着学一遍,回到工作里还是不知道怎 ...
2026-10-23市场分析师的通用技能可以归为五块:业务与市场理解、调研与竞品分析、用户与渠道数据分析、指标与分析表达、工具操作。它们不是 ...
2026-10-23市场分析师的核心技能,可以先用一个框架回答:懂业务与市场、能取数与处理数据、会指标与分析方法、能把洞察讲清楚。这四块是共 ...
2026-10-23市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。它本质上是一个用创意和资源撬动业务结果的岗位:先理解市场和人群,再形成方案, ...
2026-10-23社群运营不是“拉群、发通知、维护气氛”这么简单。它真正要对的结果是:用户进得来、留得住、愿意互动、最终产生转化或复购。因 ...
2026-10-23营销人的能力提升计划,最容易做成一张课程清单:报名几门课、读完几本书、考一个证,年底回头看,工作方式却没变。问题不在努力 ...
2026-10-23人力资源专员的职场价值,不由“做了多少事”决定,而由“解决什么问题、留下什么成果”决定。同样做招聘、算考勤、办入离职,有 ...
2026-10-23产品经理的职场价值,不主要由会画原型、会写文档决定,而由能否用业务结果证明自己的判断与推动决定。同一岗位的人价值差距大, ...
2026-10-23运营专员的能力提升,最容易走偏成两件事:一是把市面上所有工具都学一遍,二是把沟通、协作这类通用能力当成唯一答案。更有效的 ...
2026-10-23市场总监的沟通与管理,难点通常不在话术,而在三件事能否同时成立:向上用结论和数据对齐目标,平级用共同指标换取协同,向下用 ...
2026-10-23市场分析师的沟通失分,往往不是“嘴笨”,而是三件事没做好:结论没提炼出来、指标口径没对齐、建议没有落到决策上。所以提升沟 ...
2026-10-23社群运营做久了,很容易陷入一种忙碌:每天在群里发内容、回消息、做活动,热闹的时候很热闹,可一到月底复盘,说不清哪些动作带 ...
2026-10-23品牌运营的技能提升,最容易走偏的一步是先报课、先学工具。更有效的顺序是:先沿“品牌定位与策略—内容与传播—渠道与活动执行 ...
2026-10-23营销人员想赢得客户信任,单靠话术和关系维护越来越不够。客户在签约前会追问:你懂我的业务吗?方案里的数字怎么来的?承诺的效 ...
2026-10-23APP运营专员的能力提升,容易陷入两种误区:一是把“会用工具”当成能力全部,学了一堆Excel函数和SQL语法,回到岗位仍说不清一 ...
2026-10-23社群运营的沟通难点,不在于“会不会说话”,而在于同一件事要对三类人说清楚:对用户要安抚情绪、给出确定答复;对产品、活动、 ...
2026-10-23