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SAS进阶《深入解析SAS》之Base SAS基础、读取外部数据到SAS数据集

SAS进阶《深入解析SAS》之Base SAS基础、读取外部数据到SAS数据集 前言：在学习完《SAS编程与商业案例》后，虽然能够接手公司的基本工作，但是为了更深入的SAS学习，也为了站在更高的一个层次上去掌握和优化公司工作...，故而又咬紧牙关加紧学习《深入解析SAS》.就目前的两本书的对比，显而易见的是本书比《SAS编程…》要厚的多，再者内容更新是2015年著，最后是内容详实。...SAS数据集包含以表的观测（行）和变量（列）为形式存在的数据值，以及用以描述变量类型、长度和创建该数据集时使用的引擎等信息的描述信息。 3. 数据集可分为数据文件和数据视图。 4....数据文件包含数据和描述信息，在逻辑库中是DATA;而SAS视图不包含数据值，是指向其他数据源的虚数据集，成员类型是VIEW。都包括原生和接口。 5....SAS/ACCESS接口引擎提供以下方法访问关系型DBMS中的数据： 12.1使用LIBNAME语句将SAS逻辑库引用名定义到DBMS对象，例如schema和数据库。

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如何评价数据模型的好坏？

数据模型如何论好坏 |0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。...如果论这四种方法，在设计思路上的好坏，那么各有千秋。但如果问，那种模型最为成熟，那么恐怕范式和维度就胜出了，而互联网行业几乎只能选择维度建模，因为它的实践经验是最多的。...但是，谈数据模型前，先要看数据架构的好坏。 |0x01 数据架构的评价标准 数据架构，严格意义上，也是一个系统，只不过是“数据系统”。...因此，能用在系统上的标准，如响应速度、可复用性、稳定性、健壮性等，也可以用在数据架构的评价上。但与应用类系统不同的是，数据系统面向的是决策，而不是需求，因此响应速度、可复用性就强调的更多一点。...没有什么比“数据系统”更看重“法制”了，规范体系不仅能保障数据建设的一致性，也能够应对业务交接的情况，更能够为自动化奠定基础。

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    SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理

    SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理 1. 数据集的纵向串接： 数据集的纵向串接指的是，将两个或者多个数据集首尾相连，形成一个新的数据集。...据集的横向合并： 数据集的横向合并，指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来，形成新的数据集。 2. 数据集的纵向串接两种方法：1）使用SAS DATA步的SET语句。...2）使用SAS过程步的APPEND过程。 2.1....使用APPEND过程，SAS不会处理主数据集中的观测，而是直接将追加数据集的观测添加到主数据集最后一条观测后面，且变量仅包含主数据集中的变量。 3....数据集的更改 7.1 单个数据集的更改MODIFY语句 DATA 原数据集; MODIFY 原数据集; RUN; 7.2 两个数据集的更改MODIFY语句 DATA 主数据集; MODIFY

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    如何衡量算法的好坏？

    本页目录 算法好坏统计方法 时间复杂度 经常听到”牺牲时间换空间“，”牺牲空间换时间“。 可见，算法好坏衡量规则就在于时间、空间上面。 算法好坏统计方法 事后统计法。...依赖于测试数据，如果你要一顿数字查找2在第几个位置，如果第一个数字就是2，效率就极高 事前估算分析法：分析出最坏的情况，统计执行次数 二分查找：n是元素格式，执行次数：floor(log_2(n) +...1) 时间复杂度 一个算法随着数据规模的增大而增大的时间成本。...O(1)：时间成本与数据规模没关系。 O(N)：N越大，时间成本越高 空间复杂度 一个算法随着数据规模增大而额外增加的空间成本。也是用大O表示法 特殊说明： 上述文章均是作者实际操作后产出。

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    如何评价算法的好坏？

    作者：林骥 来源：林骥 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。...反思预测的过程，我认为可以从以下几个方面来进行改进。 1. 样本 为了简化算法模型，我舍弃掉了前几年相对较小的数据，只保留了最近 5 年的数据。...这近乎完美地拟合了 2009 年以来十一年的数据，因此不禁让人怀疑，阿里的数据是不是过于完美？ 3. 优化 按照一般的机器学习算法流程，应该把数据拆分为两部分，分别称为训练数据集和测试数据集。...从 2009 年到 2018 年，双 11 的交易额总共才 10 个数据，我在预测的时候还舍弃了前 5 个数据，最后只剩下 5 个数据，我以为再拆分就没有必要了。...但机器学习算法的表现好坏，有一个关键因素，就是要有足够多的数据量。 另外，应该适当地使用网格搜索法，优化算法的参数，必要时还要与交叉验证法相结合，进行算法评估，从而提高算法的可信度和准确率。

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    【从零开始学SAS】1、创建时间序列SAS数据集

    使用DATA步创建SAS数据集 1、 创建临时数据集 程序编辑窗口输入如下命令，即可产生一个名为example1_1的临时数据集 data example1_1; input time monyy7.price...2、 创建永久数据集 Datasasuser.example1_1; Libname命令也可以创建永久数据库： Libnamedatafile ‘d:\sas\myfile’; Datadatafile.example1..._1; 以后这个数据集将一直以datafile.example1_1形式被引用 3、 查看数据集 Procprint data=数据库名.数据集名； Procprint data=example1_1;...时间序列数据集的处理 1、 间隔函数的使用 间隔函数INTNX可以根据需要自动产生等时间间隔的时间数据： data example1_2; input price ; time=intnx( 'month...注：intnx函数的三个参数，第一个参数是指定等时间间隔，可以是day week monthquarter year等。第二个参数是指定参照时间。

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    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程

    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程 1....一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分： DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言（SCL） 结构化查询语言（SQL） SAS宏语言 2....宏参数，是一种特殊的宏变量，是定义在宏MACRO语句内的宏变量。 创建宏参数：一安按值创建二按址创建 7....宏函数，是指能够通过在SAS宏中定义应用DATA步的函数，最常用的通配函数是%SYSFUNC函数。...SAS中SQL过程具有以下功能： 产生汇总数据，创建SAS数据集。 从数据字典和数据视图中检索数据。 横向合并数据集。 纵向合并数据集。 创建视图和索引。 更新、添加、删除等操作。 创建宏变量。

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    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理

    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理 1....SAS变量操作的常用语句 ASSIGNMENT 创建或修改变量 SUM 累加变量或表达式 KEEP 规定在数据集中保留的变量 DROP 规定在数据集中删除的变量...通过SAS的过程步完成，常用过程步。 APPEND 把来自SAS数据集的所以数据添加到另外一个SAS数据集的后面。 SORT 对原有SAS数据集安装一个或多个变量进行排序。...TRANSPOSE 对原有的SAS数据集进行行列转置 CONTENTS 输出SAS逻辑库成员的描述信息 DATASETS 管理SAS逻辑库成员,可以完成对SAS逻辑库中的所有成员进行输出列表...实践：在PROC SORT中用了NODUPKEY后最好一同使用OUT，OUT可以保证原来的数据集不变，把NODUPKEY后的产生的观测输出到新的数据集中。

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    SAS PDV：程序数据向量的秘密

    01 SAS PDV，全称为程序数据向量（Program Data Vector），是SAS在执行DATA步时创建的一个内存区域，用于存储变量的当前值和一些自动生成的变量。...PDV中（如果读取的是外部文件） 用SET、MERGE、MODIFY或UPDATE语句将一条观测从SAS数据集读入到PDV中（如果读取的是SAS数据集） 执行其他语句（如赋值语句、条件语句、循环语句等）...假设我们有一个外部文件，里面有三列数据，分别是员工编号、姓名和部门。我们想用SAS读入这个文件，并创建一个新的变量，表示员工的薪水。...输入缓存区的大小取决于外部文件的每行数据的长度，而PDV的大小取决于DATA步中涉及到的所有变量。SAS PDV有什么作用和好处？...例如，在DATA步中使用_N_来计数观测数；使用_ERROR_来检测错误；使用FIRST.和LAST.来处理分组数据。 可以更好地理解SAS 的数据处理过程，如编译阶段和执行阶段 的区别和联系。

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    撕数据！ |【SAS Says·扩展篇】

    【SAS Says·扩展篇】撕数据！ | 4. call PRXPOSN() 0. 前集回顾 1. 新的问题 2. 初识 PRXPOSN() 3. 问题解决 ---- 0....前集回顾： 小王刚刚毕业，来到数说国际零售公司任数据分析师，产品部的妹子求助他，希望可以帮忙做这么一件事：下面是一份产品名单，有的行是产品的名字，有的行是产品的编号，现在只想将编号保留下来（即红色字体的部分...这个问题真是圆满的解决了。 点击这里回顾： 提取文本数据，分析师小王初上手！ 正则表达式的“阿赖耶识” 庖丁解牛切割数据！ ---- 1....新的问题 不错，一个新的问题来了， ”括号里面的数字代表了产品的类别，能不能将它单独提出来？...需要三步： ① 在正则表达式中，用括号（）将需要提取的一小部分括起来，我自己称之为“打包”，比如，在产品编号的例子中，我们需要打包括号里的两位数字，那么我们就在正则表达式中将这两个\d\d括起来： “/

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    【SAS Says】基础篇：开发数据

    特别说明：本节【SAS Says】基础篇：开发数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。...复习： 前面五节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 【SAS Says】基础篇：读取数据（上） 【SAS Says】基础篇：读取数据（中...前面我们介绍了各种用SAS读取数据的知识，现在数说君考你两个问题： （1）有一个TXT数据文档，如何让SAS只读取第3到第5行的数据？...本节讲的是如何开发数据——如何使用SAS的函数、如何用if-then语句、如何处理SAS烦人的日期格式、如何使用retain语句让SAS保存前一次变量的值、如何快捷的列出SAS的变量名等等。...下面的语句就是告诉SAS将一个两位年份的日期解释为1960年到2049年之间： OPTIONS YEARCUTOFF=1950; SAS表达式中的日期一旦被以SAS日期格式读取之后，可以将此数据想其他数值数据一样用在表达式中

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    如何评价估计量的好坏

    三大方法 概念 评价估计量的好坏主要依据三个标准：无偏性、有效性和一致性。 无偏性是指估计量的数学期望等于被估计的总体参数。...这是确保数据分析结果可靠和可信的关键步骤。 数据清洗与预处理：在进行数据分析之前，必须对数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，以保证数据的准确性和完整性。...数据类型比较：在涉及不同数据类型的比较时，数值数据类型的比较基于数值大小，而其他类型的数据则可能需要不同的优先级和转换规则。...性能与一致性的平衡：严格顺序化的一致性虽然简化了应用设计，但牺牲了性能。因此，在实际应用中需要找到性能和一致性之间的平衡点。...一致性原则在实际应用中面临的挑战包括复杂性和长期性、不同应用场景的需求差异、跨系统数据一致性问题、理论与实践的矛盾、性能与一致性的平衡、误报和上下文不一致以及法律和制度的一致性等。

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    SAS学习︱逻辑库、数据集创建与查看、数据库链接（SAS与R的code对照）

    用习惯R之后，发现SAS程序相对python R还是有点繁杂。但是业务需要，不得不学一下。 代码部分大多来源于姚志勇老师的《SAS编程与数据挖掘商业案例》。...数据集，包括数据文件+SAS视图，可以像R中双击获取数据结构图表，不过这样效率较低，可以使用其他方法，譬如数据字典的方式describe view，详细内容见三、数据查看。...libname fv "F:\SAS\SAS 9.4 space"; /*fv是数据库名字*/ data fv.forever; /* #forever代表在fv下的forever数据集...SAS数据视图 SASHELP.VVIEW /*数据字典把当前SAS环境中的所有内容进行汇总归类到这个里面，方便检索*/ proc sql flow=10; title2 'do the columns...—————————————————————————————————————————— 二、SAS的数据导入与其他平台接入方式 SAS获取数据的几个方式：外部数据导入、passthrough方式、import

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    专业数据管理分析 sas 软件下载安装，sas软件使用介绍

    SAS软件是一款非常受欢迎的数据分析软件，它提供了强大的数据管理和统计分析功能。无论是学术界、研究员、还是工作中需要进行数据分析的人士，使用SAS软件都能快速高效地完成数据分析任务。...SAS软件的特色功能sas软件获取：quzhidao.space/fDr3ri04yOm强大的数据管理能力SAS软件拥有强大的数据管理功能，可以帮助用户对数据进行整理、处理和分析。...多样化的数据分析方法SAS软件提供了多种数据分析方法，包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、因子分析等等。用户可以根据自己的需求选择相应的分析方法，并对数据进行分析和解读。...此外，SAS软件还支持数据挖掘、机器学习等高级分析方法，帮助用户进行更深入的数据分析和挖掘。图表绘制功能SAS软件提供了丰富的图表绘制功能，包括直方图、散点图、折线图等多种类型的图表。...SAS软件的使用方法数据导入和处理在使用SAS软件进行数据分析前，用户需要将所需的数据导入到SAS软件中。用户可以通过多种方式导入数据，包括手动输入、批量导入、复制黏贴等操作。

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    SAS进阶《深入解析SAS》之开发多语言支持的SAS程序

    SAS进阶《深入解析SAS》之开发多语言支持的SAS程序 1....多语言支持的应用程序是指该程序在世界给第使用时，其能够处理的数据，以及处理数据的方式、信息展现的方式都符合当地的语言、文化习惯，这要求应用程序运行时，能够自动进行与地区、语言相关的处理，也就是通常所说的国际化...编码选项ENCODING= SAS提供了系统选项ENCODING=以及一些数据集选项、逻辑库选项和读写文件选项，便于灵活地出各种编码的数据。...（1）会话编码（2）SAS数据集的编码（3）读写外部文件（4）排序序列（SORT默认的排序是二进制排序） 5....步骤： （1）第一步：抽取字符串并生成.smd文件 （2）第二步：根据.msd文件创建数据集 （3）第三步：在SAS代码中获取字符串 /* 保证所有文本在不同的Locale下以对应的语言显示，包括页眉、

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    不平衡数据的数据处理方法

    在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。...对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....改进的过抽样方法则采用加入随机高斯噪声或产生新的合成样本等方法。根据不同的数据类型，我们可以设计很巧妙的过抽样方法。有博客在识别交通信号问题上就提出了一个新颖的方法。...工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。这时候我们采用欠抽样方法的主要目的是提高模型训练效率。总之一句话就是，有数据任性。。

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