# 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
大数据和以往的信息产出方式相比具有三个明显的特征—数据量大、非结构性和实时性，它创造了一个无限可能的世界。企业正在以史无前例的方式建立和应用大数据解决方案，这些方案不仅能够帮助他们实现收益的最大化，更重要的是他们重新定义了与客户的关系。 企业为何变得如此痴迷？大数据真的和以前大范围数据处理有着如此大的差别么？ &nb
转载
2023-11-25 21:44:09
47阅读
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
机器学习、大数据和小样本抽样是现代数据科学领域的重要主题，尤其是在数据获取和处理面临挑战时。将这些技术结合起来有助于从有限的数据中提取有价值的信息。本文将详细描述如何解决这些问题，并以轻松的语气进行整理，以便更容易理解。
## 协议背景
随着技术的发展，机器学习已被广泛应用于各种领域，从图像识别到自然语言处理。然而，获取大量标注数据的难度，使得小样本学习成为一种重要的研究方向。以下是一个概览，
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
简介：最近工作上有件事情需要抽样计算样本容量，作为一名统计学专业毕业的，对于抽样知识已经完全还给了老师，没办法，只能重新捡起抽样的相关方法论重新学习一遍，在网上搜了很多资料关于样本容量如何计算，也踩过坑，为了防止以后忘了，写了这个做个备忘。一、什么是分层随机抽样分层随机抽样，也称类型随机抽样，是指首先将调查对象的总体单位按照一定的标准分成各种不同的类别(或组)，然后根据各类别(或组)的单位数与总体
转载
2023-11-06 15:08:13
125阅读
在当今大数据时代，一个常被提及的问题是“统计抽样适用大数据分析吗”。对于这个问题，我的答案是肯定的，但需要通过具体的分析和方法来理解其中的细节。
在探讨这个问题之前，我们需要先了解相关的背景。大数据的特征是数据量大、种类多、变化快。随着数据技术的发展，我们需要通过有效的统计方法去挖掘数据的价值，而统计抽样正是应运而生的一种方法。以下是我对相关协议背景的整理。
### 协议背景
在大数据分析中
《黑天鹅》中多次提到大数定律可能会愚弄我们，作为数理统计和概率论中两个经典的理论（中心极限定理和大数定律）之一，为什么遇到黑天鹅事件时就会失效？或者说大数定律在遇到任何的小概率事件时都有可能“失效”，需要谨慎地认识，以防掉入应用中的陷阱。大数定律 大数定律（Law of Large Numbers...
转载
2015-09-17 05:27:00
261阅读
2评论
原标题：大数据思维原理,你了解多少?随着大数据的深入人心，很多大数据技术的专家、战略专家、未来学学者等开始提出、解读并丰富大数据思维概念的内涵和外延。总体来说，大数据思维包括全样思维、容错思维和相关思维。那么下面就跟随千锋小编一起来看看大数据思维的具体内容。第一，大数据的全样思维“大数据”与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现
转载
2023-12-15 21:29:00
67阅读
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
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...
转载
2015-12-30 19:08:00
843阅读
2评论
SAS逻辑库中、由SAS创建和处理的SAS文件，是SAS存储数据的主要方式。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所使用的引擎等信息的描述信息。根据其是否包含真正的数据值，SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图。SAS数据文件包含 数据和描述信息，在逻辑库中的成员类型是DATA；而SAS视图不包含 数据值，是指向其他数据源
转载
2024-01-08 15:46:23
190阅读
# MySQL 数据抽样指南
在数据分析和处理过程中，抽样是一种非常重要的技术，它帮助我们从庞大的数据集中提取代表性的数据进行分析。接下来，我将为您提供一个详细的流程，教您如何在 MySQL 中实现数据抽样。
## 数据抽样流程
为了清晰表达整个数据抽样的过程，下面是我们的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择数据源，确定需要抽样的表 |
原创
2024-09-09 06:44:15
51阅读
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r ...
转载
2021-08-31 15:50:00
90阅读
2评论
# SAS数据挖掘入门
SAS（Statistical Analysis System）是一个专为数据分析和数据挖掘而设计的强大软件工具。随着数据量的不断增加，从数据中提取有价值的信息变得愈发重要，数据挖掘技术也逐渐受到广泛关注。本文将通过一些简单的代码示例，介绍如何使用SAS进行数据挖掘。我们将探讨数据准备、可视化和模型构建的基本步骤。
## 数据准备
在数据挖掘中，数据准备是最为关键的步
原创
2024-08-11 07:11:08
72阅读
上面一节讲了SAS的基本概念，以及语法结构，这次主要讲解SAS DATA步读取数据。 1 ·列表输入 2 ·按列输入 3 ·格式化输入 使用DATA步读取数据的基本形式如下：DATA 数据集;INPUT 变量1 <$> <变量2  
转载
2023-12-16 11:25:16
88阅读
分析分类数据一.列举变量的三种方法：1.直接罗列变量 2.variable_name_1 -- variable_name_2表示包含了数据集从variable_name_1到variable_name_2之间依次排序的所有变量。 3.有相同字根的变量可以使用ROOTn-ROOTm，如果我们记录了50个选择题，则可以命名为QUES1、……、QUES50二.添加标签1.为变量添加
转载
2023-12-02 23:35:27
139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
目录一、启用二、数据挖掘三、数据挖掘的应用四、数据挖掘实例五、数据挖掘 DM-sample（一）数据挖掘中的数据角色：（二）抽样带来的2个问题（三）抽样的方法决定前述2个问题的解决（四）变量属性（五）数据类型六、数据挖掘DM-explore七、数据挖掘DM-modify八、数据挖掘DM-model九、数据挖掘DM-assess一、启用二、数据挖掘大型数据远在天边，近在眼前数据的迅速增加与数据分析方
转载
2024-01-14 20:44:10
64阅读
