AI学的有点太快了吧【教ChatGPT学SAS 2 PROC MEANS】

上一篇文章，我们成功地教ChatGPT学会了用SAS来生成测试数据集。今天，继续让她学习SAS编程。

大多数情况下，经常用到有两个分析需求：对连续型变量和分类型变量进行描述统计分析。说干就干，让我们看看AI的表现吧。

图形用户界面, 应用程序 描述已自动生成

首先，让她生成一个测试用的数据集。经过上一轮的训练，可以看出来，ChatGPT已经非常得心应手了。

图形用户界面, 文本, 应用程序 描述已自动生成

让她简单地计算变量的描述统计量。这个需求还算比较简单，一步就能完成。所以她能够轻松完成工作，整体上代码也没有什么可以挑剔的。

AI还非常聪明地使用了“Class”语句，而没有使用”by“语句，从而摆脱排序的限制。她还加上了”NOPRINT”，让我们的运行效率更高。

但是，这怎么能行？立马增加难度。

文本 描述已自动生成

这里，我们要求在结果中加入合计组的统计量。ChatGPT给出了一个PROC SQL+PROC MEANS的算法。这段代码，从逻辑上来说是走的通的。但是呢，存在一些语法问题，并不能在SAS中实现。

图形用户界面, 文本 描述已自动生成

告诉她代码存在问题后，AI给出了一个完全由PROC SQL产生数值型变量统计量的代码，效果还挺好。这个代码的质量还是挺高的。

接下来继续增加难度。

图形用户界面, 文本 描述已自动生成

文本 描述已自动生成

此时，ChatGPT给出的代码还是存在语法错误，比如GROUP BY TRT01PN WITH ROLLUP无法运行。NDEC这里，SAS也汇报了语法错误。

文本 描述已自动生成

告诉她之后，AI诚恳地承认了错误，并且修改了代码。但是呢，我发现这个NDEC1在SAS里面其实也是无法识别的。

之后又经过不断的折腾，给她的代码指出错误。终于她写出了最终的代码。

文本 描述已自动生成

文本 描述已自动生成