Combining and Modifying SAS Data Sets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Michele M. Burlew

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2009-12-31

价格:USD 44.95

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9781590479209

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据处理
• 数据合并
• 数据修改
• 数据操作
• 数据管理
• 编程
• 统计软件
• 数据分析
• SAS编程

SAS 数据集处理的艺术：洞悉数据转换的奥秘 在数据驱动的时代，能够高效、准确地处理和整合海量数据集是每一位数据分析师、统计学家和信息科学从业者的核心竞争力。SAS，作为业界领先的数据分析软件，提供了强大而灵活的数据处理能力。本书《SAS 数据集处理的艺术：洞悉数据转换的奥秘》将带领您深入探索SAS数据数据集的合并与修改的精髓，为您揭示如何将零散的数据信息转化为有价值的洞察。 本书并非仅仅是对SAS程序语句的简单罗列，而是旨在构建一种深入的数据处理思维模式。我们将从最基础的数据集概念出发，逐步深入到复杂的数据整合策略。您将学会如何识别不同数据源的特性，理解数据合并过程中可能出现的挑战，并掌握SAS提供的各种工具和技术来克服这些挑战。 第一部分：SAS 数据集基础与概念回顾 在深入探讨高级技术之前，充分理解SAS数据集的基本结构和概念至关重要。本部分将回顾SAS数据集的核心组成部分，包括变量（variables）、观测值（observations）、数据集属性（dataset attributes）以及SAS库（SAS libraries）的概念。我们将重点讲解SAS数据集的存储方式，理解其与文件系统的关系，以及如何有效地管理和访问这些数据集。 SAS 数据集结构详解： 深入剖析SAS数据集的行（观测值）和列（变量）的逻辑结构，理解SAS如何表示和处理这些数据。 SAS 库管理： 学习如何创建、管理和使用SAS库，这是组织和访问大量SAS数据集的基础。掌握永久库与工作库的区别，以及如何设置和永久保存数据集。 SAS 数据类型： 详细介绍SAS支持的各种数据类型，包括数值型（numeric）和字符型（character）数据，以及它们的存储和处理方式。理解SAS如何处理缺失值（missing values）和特殊值。 SAS 数据集元数据（Metadata）： 探索数据集的元数据，例如变量标签（variable labels）、变量格式（variable formats）和数据集标签，这些信息对于理解和解释数据至关重要。 第二部分：SAS 数据集的合并艺术 数据并非总是以整洁、集中的形式出现。在实际工作中，我们常常需要将来自不同文件、不同数据库甚至不同时间段的数据整合起来，以获得更全面的分析视角。本部分将详细介绍SAS中实现数据集合并的各种方法，从最常见的合并技术到更复杂的场景处理。 水平合并 (Concatenation)： `PROC APPEND`： 学习使用 `PROC APPEND` 将一个数据集的观测值追加到另一个数据集的末尾。我们将探讨其效率、数据校验以及如何处理变量不匹配的情况。 `SET` 语句与 `PROC SQL`： 深入理解 `SET` 语句在 `DATA` 步骤中的应用，实现多个数据集的垂直堆叠。同时，我们将展示如何利用 `PROC SQL` 的 `UNION` 操作符实现类似功能，并比较两者的优劣。 处理变量不匹配： 详细讲解当合并的数据集中变量名称、类型或顺序不一致时，SAS如何处理，以及如何通过预处理步骤来解决这些问题，确保数据的一致性。 垂直合并 (Joining)： `MERGE` 语句： 这是SAS中最常用的数据集合并工具。我们将详细介绍 `MERGE` 语句的语法和工作原理，包括单键合并、多键合并以及按特定条件合并。 `IN=` 选项： 掌握 `IN=` 选项的使用，用于识别记录来自哪个数据集，这在复杂的合并逻辑中尤为关键。 `BY` 语句： 学习如何在 `MERGE` 语句中使用 `BY` 语句进行排序合并，以及如何在不排序的情况下进行合并。 `PROC SQL` 的 `JOIN` 操作： 探索 `PROC SQL` 中各种 `JOIN` 操作符（如 `INNER JOIN`, `LEFT JOIN`, `RIGHT JOIN`, `FULL OUTER JOIN`）的用法，并与 `DATA` 步骤的 `MERGE` 进行对比。理解不同 `JOIN` 类型在数据整合中的适用场景。 复杂连接场景： 讲解如何处理一对多、多对多关系的连接，以及如何使用 `HASH` 对象等高级技术来优化大规模数据集的连接性能。 高级合并策略： 多步骤合并： 演示如何通过一系列的 `DATA` 步骤或 `PROC SQL` 语句，逐步将多个数据集整合为最终目标数据集。 条件合并： 学习如何根据特定的条件进行数据集的合并，例如只合并满足特定阈值或类别的记录。 使用 `KEY` 变量： 强调选择正确的 `KEY` 变量对于实现准确合并的重要性，以及如何识别和处理重复的 `KEY` 值。 第三部分：SAS 数据集的修改艺术 数据整理和转换是数据分析过程中不可或缺的一环。原始数据往往需要经过一系列的修改和清洗，才能满足分析的要求。本部分将聚焦于SAS中对数据集进行修改的各种技术，涵盖变量的创建、删除、重命名、格式化以及数据值的转换和处理。 变量的创建与删除： 创建新变量： 学习如何基于现有变量的计算、逻辑判断或常量值来创建新的变量。 删除变量： 掌握如何使用 `DROP` 语句或 `DELETE` 语句来删除不再需要的变量，以优化数据集大小和提高处理效率。 变量的重命名与格式化： 重命名变量： 使用 `RENAME` 语句来修改变量名称，使其更具描述性或符合特定的命名规范。 变量格式化： 深入理解SAS的格式（formats）和 informat 的概念。学习如何应用预定义的格式（如 `$SAMPN`、`DATE9.`）或自定义格式来控制变量的显示方式和读取方式。 变量标签： 使用 `LABEL` 语句为变量添加描述性标签，提升数据集的可读性和可理解性。 数据值的转换与处理： 条件赋值： 使用 `IF-THEN/ELSE` 语句或 `SELECT` 语句，根据不同的条件为变量赋予不同的值。 查找与替换： 掌握使用 `SUBSTR`, `SCAN`, `INDEX` 等字符串函数进行文本数据的提取、分割和查找。学习如何使用 `REPLACE` 函数或 `PROC SQL` 的 `REPLACE` 子句进行值的替换。 缺失值与异常值处理： 详细介绍SAS处理缺失值的方法，以及如何识别、计算和替换缺失值。探讨如何检测和处理数据中的异常值，例如使用 `PROC UNIVARIATE` 或自定义逻辑。 数据类型转换： 学习如何将变量从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如将字符型转换为数值型，并处理转换过程中可能出现的错误。 聚合与分组： 利用 `PROC MEANS`, `PROC SUMMARY`, `PROC TABULATE` 等过程来对数据进行聚合和分组统计，提取汇总信息。 数据清洗与验证： 去重： 学习如何识别和删除重复的观测值。 数据验证： 结合逻辑检查，例如使用 `PROC FORMAT` 和 `PROC CHECK` 等工具，对数据的有效性进行验证。 异常值检测： 介绍一些基本的统计方法来识别潜在的异常值，例如箱线图、Z-score 等。 第四部分：综合应用与最佳实践 在掌握了SAS数据集合并与修改的基础技术后，本书将引导您进入更高级的应用领域，并总结一系列数据处理的最佳实践，以帮助您写出更高效、更可靠的SAS代码。 案例研究： 通过一系列真实的、具有代表性的案例，演示如何将前面学到的知识融会贯通，解决实际数据处理难题。这些案例将涵盖不同行业和应用场景，例如客户数据整合、销售数据分析、财务报表处理等。 性能优化： 探讨如何提高SAS数据集处理的效率，包括选择合适的SAS过程、优化 `DATA` 步骤的写法、使用 `INDEX` 选项以及利用 `HASH` 对象等。 代码可读性与维护性： 强调编写清晰、注释良好的SAS代码的重要性，以及如何通过规范的命名、模块化的代码结构来提高代码的可维护性。 错误处理与调试： 介绍SAS的日志文件（log file）和列表文件（listing file）的使用，以及常用的调试技巧，帮助您快速定位和解决代码中的错误。 SAS宏（Macros）在数据处理中的应用： 简要介绍SAS宏的概念，以及宏如何能够自动化重复性的数据处理任务，进一步提高效率。 本书的特色： 循序渐进的教学方法： 从基础概念到高级技巧，逐步引导读者掌握SAS数据集处理的精髓。 丰富的代码示例： 提供大量可运行的SAS代码示例，方便读者理解和实践。 贴近实际的案例分析： 结合真实场景，展示SAS在数据处理中的强大应用。 深入的原理讲解： 不仅教授“如何做”，更深入解释“为什么这样做”，帮助读者建立扎实的数据处理理论基础。 强调最佳实践： 引导读者养成良好的SAS编程习惯，写出高效、可维护的代码。 无论您是SAS新手，还是有一定经验的数据分析师，本书都将是您提升SAS数据集处理能力的宝贵资源。通过本书的学习，您将能够自信地应对各种复杂的数据整合与转换任务，释放数据的真正价值。

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