数据分析工具SAS和R的比较是数据分析界最大的争议，由于Python的简易和实用性近两年也逐渐得到了分析界的重视，现把SAS、R和Python放到一起从数据分析角度来比较这三个工具的应用情况。首先对三者进行简单的介绍：（1）SAS：在商业分析领域，它是无可争辩的霸主。SAS提供了丰富的统计功能，友好的GUI界面可以让分析师快速上手，技术支持也做的相当到位。（2）R：R可以看做SAS的一个“开源版本
转载
2023-07-01 17:23:03
278阅读
# 学习SAS大数据分析的基本流程及具体实现
## 1. 引言
欢迎来到SAS大数据分析的世界！如果你是一名刚入行的小白，不用担心！本文将带你一步一步地了解如何使用SAS进行大数据分析。从基本的概念到具体的代码实现，都是为了帮助你顺利入门。
## 2. 流程概述
在进入具体步骤之前，让我们先了解整个大数据分析的基本流程。以下是一个简单的流程表，概述了数据分析所涉及的大致步骤：
| 步骤
原创
2024-10-04 05:42:23
76阅读
数据集操作1、纵向合并 SAS纵向合并的语句是SET语句，语法格式如下： DATA 数据集; SET 数据集1（数据集选项）数据集2（数据集选项）…; RUN;SET语句作用是将若干个数据集依次纵向连接，并存放语法建立的数据集中。如果SET4语句后面只有一个数据集，此时相当于复制作用，即将SET指定的数据集中的数据复制到DATA语句建立的数据集中。数据集选项最常用的2种： SET 数据集1 （IN
转载
2024-04-01 19:18:31
41阅读
原标题：SAS岩论 | 在Jupyter Notebook中使用SAS在Jupyter Notebook中使用SASJupyter Notebook目前已成为绝大多数编程人员首选的工具。尤其是学习Python的朋友们，已非常习惯使用它了。我本人也是在学习Python的时候接触到这个工具，边学边做笔记是非常方便的，有关它的优点及功能本文就不再赘述了。作为一个SAS爱好者，也希望有这么一个Web端的工
转载
2023-10-26 17:49:00
153阅读
五个顶级的大数据架构 自从像AWS这样的公共云产品开辟了大数据分析功能以来，小企业通过挖掘大量的数据做到只有大企业才能做到的事情，至今大约有10年时间。这些事情其中包括网络日志、客户购买记录等，并通过按使需付费的方式提供低成本的商品集群。在这十年中，这些产品蓬勃发展，涵盖了从实时(亚秒级延迟)流媒体式分析到用于分析批量模式工作的企业数据仓库，而企业数据仓库则可能需要数天或数周才能完成。 以
1 临时和永久数据集SAS数据集名称SAS数据集有临时和永久两种存在方式。所有的SAS数据集都有一个两级名称，两个层级之间用句点.分隔。第一层级：逻辑库引用名第二层级：数据集名称注意，两级名称出现在 DATA 语句和 DATA= 选项中逻辑库引用名、数据集名称都遵循SAS命名的标准规则：以字母或下划线开始，且只包含数字、字母或下划线。此外，逻辑库引用名长度不超过8个字符，数据集名称不超过32个字符
转载
2023-10-08 18:56:29
225阅读
# Python读SAS数据的探索
在数据分析的领域中，SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛使用的数据分析工具，尤其在许多行业如生物统计、市场研究等中占有重要地位。然而，随着Python在数据科学领域的崛起，很多数据分析师和科学家开始寻求将SAS数据与Python结合使用，以便利用Python强大的库进行数据处理和分析。
## 1. SAS数据文件简介
在数据分析流程中，我们经常需要将不同类型的数据结合在一起进行处理。SAS（统计分析系统）是一种流行的数据分析工具，而Python则以其灵活性和丰富的库生态而闻名。本文将详细介绍如何使用Python读取SAS数据，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
## 版本对比与兼容性分析
在进行Python与SAS的交互前，我们需要了解不同版本的兼容性。以下是Pytho
记录《Python数据分析实战》一书中关于意大利北部沿海地区气象数据分析的练习。此次分析的目的是验证靠海对气候的影响，因此，选取10个城市分析他们的天气数据，其中5个城市距离海100公里以内，另外5个城市距离海100~400公里距离。此外，为了避免山区气候对天气数据造成影响，选取的城市均来自平原地区。 1. 加载数据集# 导入模块
import numpy as np
i
转载
2023-08-13 22:42:37
117阅读
## Python读取SAS数据筛选
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要读取和处理各种格式的数据。其中，SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的数据分析软件，它使用的数据文件格式为sas7bdat。本文将介绍如何使用Python读取SAS数据文件并进行筛选。
### SAS数据文件
SAS数据文件使用sas7bdat格式存储，其中包含了表格和其对应
原创
2023-10-11 11:58:00
211阅读
相信了解SAS软件的朋友都知道，SAS主要由DATA步和PROC步组成，其中DATA步作为数据读入、清洗、整理的主要程序步，学好DATA就显得尤为重要。而了解DATA步，重中之重就得了解PDV（LogicalProgram Data Vector）。首先DATA步的处理分为两个阶段：◇编译◇执行编译由此可知，PDV在DATA步的编译阶段就已存在，那在DATA步的编译阶段究竟发生了什么事呢？1检查D
转载
2023-10-16 09:26:32
264阅读
## 如何使用Python导出SAS数据集
在数据科学和统计分析的领域，SAS（Statistical Analysis System）是一种非常流行的数据分析工具。在许多情况下，我们可能需要将SAS数据集导出为CSV、Excel或者其他格式，以便在Python中进行进一步的数据分析。本文将引导你如何使用Python导出SAS数据集，并通过具体的代码进行详细解说。
### 流程概述
下面的表
# SAS数据分析Python实现
## 1. 整体流程
首先，我们来总结一下整个"SAS数据分析Python"的实现流程。下面是一个流程图，展示了具体的步骤和顺序。
```mermaid
flowchart TD
A(数据获取) --> B(数据清洗与预处理)
B --> C(数据分析与建模)
C --> D(结果可视化)
```
## 2. 具体步骤
###
原创
2023-11-15 13:30:32
112阅读
简单描述统计分析 一、 means过程 （一）例题和语句分析 例题1：某车间有30个人分成4组，求车间工人平均每小时制作的配件个数 data data3_1;
input no w n; /*按自由格式输入变量no、w和n*/
cards;
01 10 35
02 6 32
03 8 29
04 6 26
;
run;
proc means data= data3_1 n mean
DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制1. 各种循环与控制DO组 创建一个执行语句块
DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句
DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环
DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环
DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/END之间的语句
END 退出DO或SELECT语句
转载
2023-08-25 11:27:42
100阅读
武林中人很多都要求自己各种兵器都能够使用，但每个人都会有一个自己最擅长的兵器。以前这四种软件就如大数据里的“刀枪棍棒”。兵器只是一部分，重要的还是我们自身对于大数据的理解，也就相当于是内功。毕竟，双方比武，兵器取胜的部分是很大，但不是决定因素！试想，一个内功高深的人跟一个只会使枪的人来比试，说不定对方摘叶就可以伤到那个只会使剑的人....
原创
精选
2016-02-24 22:49:24
1923阅读
最近团队在做代码移植，将C++代码用scala实现服务端的矩阵算法，做到最后一步发现C++的文件压缩是直接调用python脚本来实现的，本着一致性的原则，文件压缩也用scala来实现。但是测试的时候发现，这个压缩效率跟调用python执行相差太大了，2G的txt格式文件，用scala实现压缩用了将近200秒，但是用python只需要大约40秒，有点接受不了
转载
2023-12-15 09:56:15
103阅读
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格
转载
2023-09-16 13:49:33
306阅读
# SAS与Python的结合：数据分析的新选择
在数据科学的领域，SAS（Statistical Analysis System）和Python是两种广泛使用的工具。它们各自具有不同的优势，但在许多情况下，结合这两者的力量，可以极大地增强数据分析的能力。本文将从这两个工具的基本概念入手，探讨它们的特点及其结合使用的场景，最后给出简单的代码示例来展示这一结合的使用方法。
## 什么是SAS？
本篇将继续介绍Python与Stata的数据交互过程中的时间变量处理的问题。在开始介绍之前，通知一下：本文，包括之前部分文章的源代码已经托管至github上了，地址："https://github.com/zhangdashenqi/"，请需要的同学自取。1. 使用Stata函数处理在上一篇（传送门：张大神气：Python与Stata的数据交互），我们介绍了在Stata16中Python和Stat
转载
2023-11-16 14:14:18
139阅读
