sas处理excel数据处理(SAS做数据分析)

1. SAS做数据分析

1、Excel

为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

2、SAS

SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

4、SPSS

SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

2. sas 如何做数据分析

操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreigndataasworkfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：corcoilfuturedowshindexnagasopecueuropeurmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。

结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。3.时间序列的平稳性检验（1）观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在serieslist对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。

图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在弹出的seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。

以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。

（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择1nddifference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平

3. 数据分析sas做什么

大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4. sas和数据分析

SAS是数据仓库的一种，主要应用于大量数据处理，数据分析等。可以说应用并不是很广泛的，但是数据仓库的理念不错，而且前景看起来也还不错。只要找到了适合的工作，一般都会不错，只是这样的工作不太好找。

SQL语言主要就是现在很流行的数据库的语言了，应用很广泛，能应用一些SQL编程已经是现在程序员的基础了，所以说实际工作中，应该是SQL更有用一些的。

5. SAS数据分析

1.明确目的和思路

梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

确定要表达主题

确定哪种图表最适合

选择数据制作图表

检查是否真实反映数据

检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

6. 怎么用sas做数据分析

数据分析：

1.明确目的和思路

2.数据收集

3.数据处理

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

7. sas数据分析吧贴吧

1、数据分析师

从事行业数据搜集、整理、分析方面的工作，依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。

2、数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

8. sas数据

鼠标双击打开sas studio的文本文档，直接输入数据编码，然后右击鼠标，点击导入数据

9. 用sas进行数据分析

sas入门书籍：

1.薛富波主编的《SAS8.2统计应用教程》这是我看的第一本与sas相关的书籍，个人觉得还是不错的，全书的基本框架是先对语句（过程步或者数据步）进行详细的解释，后面紧接着是针对该语句的例子，所以很容易上手，对于初学者很实用。

Tips:但是看这本书有个缺点就是，几乎列出了所有过程步或者数据步的 选项，如果要全看下来，估计对于初学者的信心是一个很大的挑战。我刚开始看的时候被搞得一头雾水，后来才发现大多数选择项几乎很少用到，所以建议初学者在第一遍看这本书的时候尽量挑些常用的选项理解一下意思就可以了，看不懂的快速的跳过，主要是通过例子来揣摩和理解语句的意思可能会好一点。这本书看下来，基本对sas的语句语法什么的会有一个大体的了解。

2．朱世武主编的《sas编程技术教程》-清华大学出版社出版，显然这本书吸取了第一本的教训，虽然相比第一本书，基本思路大致是一样的，那就是先是介绍语句的基本结构，然后通过大量的实例来分析和演练。但是作者在介绍了部分常用的选择项，所以整本书看起来也通俗易懂，非常适合初学者。

3.《The Little SAS Book》虽然是英文，但是其实还是灰常容易读懂的，基本上都是短句，也没有什么生僻的词汇，并且思路很清晰，推荐英语好的同学看这个，PS:其实英语不好的童鞋更应该看这本，正好借此机会学习下英语，一举两得。

这三本书基本上涉及的模块主要是sas/base，入门足够了。在每本书的后面阶段的还涉及了一些简单的sqL编程，以及宏，但是不是很详细，要是想学习高级一点的SAS编程，还得找其他的方面的书看。但是就入门来说这三本肯定是足够了。

下面是列举这几年国内出版的sas医学相关书籍：

1． 2010 SAS统计分析教程 胡良平

2． 2010 SAS实验设计与统计分析 胡良平

3 .2009 SAS统计分析从入门到精通 阮敬

4． 2009 时间序列分析与SAS应用 肖枝洪

5． 2009 SAS软件实用教程 张瑛

6． 2008 SAS数据分析系统教程 陈颖

7. 2008 SAS统计分析应用 董大钧

8. 2008 多元统计及SAS应用 余家林

9. 2008 SAS数据分析范例 范金城

10. 2007 SAS与统计分析 胡希远

11. 2007 SAS软件与统计应用教程 汪远征

12. 2007 医学统计学及SAS应用 王炳顺

13. 2007 SAS统计软件 周仁郁

14. 2006 SAS8.2统计软件应用教程 贺佳,陆健

16. 2006 SAS统计分析教程 唐燕琼

16. 2006 医用SAS统计分析 金丕焕,苏炳华,贺佳

17. 2006 SAS社会统计实用教程 蔡建平

18. 2006 数据分析方法和SAS系统 邓祖新

19. 2006 SAS统计分析及应用 黄燕

20. 2005 统计分析系统SAS 何宁

21. 2005 统计分析与SAS软件 黄平,梁满发

22. 2005 SAS统计分析 沈其君

23. 2004 SAS for Windows (v8) 统计分析系统教程新编 洪楠

24. 2004 统计分析方法: SAS实例精选 曲庆云

25. 2004 重复测量资料分析方法与SAS程序 余松林

26. 2004 中医临床研究设计与SAS编程统计分析 胡立胜,周强

27. 2003 医学统计学习题与SAS实验 郭秀花

28. 2003 SAS统计分析实用大全 阮桂海

29. 2003 SAS系统与经济统计分析 岳朝龙

30. 2002 分类数据的统计分析及SAS编程 刘勤,金丕焕

31. 2002 SAS系统和数据分析 邓祖新

10. sas数据分析报告及数据

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持极其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；数据分析。当前（2007年）软件最高版本为SAS9.2

11. sas怎么分析数据

如果数据已经准备好了，你需要用到两个过程步。

连续型变量用的是proc means data=；var；run；这里data是你用来分析的数据，data定义好了 空一格后面还可以添加你具体需要分析的参数，如mean std min max等。

var 是你要分析的具体哪个变量。 对于离散型变量你需要用到proc freq data=；tables var1*var2；run；tables定义你要分析的变量 如果不想对分类变量分组统计只需方一个变量即可。最终会统计出离散型变量的频数和百分比。