SAS程序的输出可以转换为更加用户友好的形式,如.html或PDF。 这是通过使用SAS中提供的ODS语句来完成的。 ODS代表输出传递系统。 它主要用于格式化SAS程序的输出数据到好的报告,这是很好看的和理解。 这也有助于与其他平台和软件共享输出。 它还可以将多个PROC语句的结果合并在一个文件中。
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作者 CDA 数据分析师 SAS 作为世界知名大数据分析产品,只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO 还是政府部门,SAS 的覆盖率,都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在统计
见上图:第一部分是一个简单的查询结构,第二部分小编设置快捷键(输入Sql后)自动弹出的结构(一个左连接的基本结构),快捷键的设置见小编历史推送(点击此处自动跳转:快捷键设置)。基本结构是这样的,基本就是这样的。还是用例子个程序来介绍在SAS里面的用途。
这又是一篇SAS编程中的小技巧,这次要说的是SAS中数据字典与Macro结合起来的使用技巧,以及数据集删除、保存等技巧....
临床试验的SAS程序猿/媛都知道,FDA对所提交的数据集的大小是有限定的,因为数据集过大在操作时会有点麻烦(比如打开会很慢),所以当我们生成最终的数据集时就要进行一个操作:按照字符型变量值的最大长度来重新定义变量的长度,以删除多余的空格从而减少数据集的大小。下面贴上我去年写的实现这一目的的宏程序:
SAS hash对象是一种强大的数据步骤编程技术,它可以在内存中快速地存储和检索数据,实现表查找、合并、拼接和排序等操作。本文将介绍SAS hash对象的基本概念、优缺点、语法和应用,帮助SAS用户提高编程效率和性能。
昨日,《药物临床试验数据递交指导原则》(试行)版正式公布了,在小编阅读后,于是本文因时而生了。
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看上图,某群友提出将table1的结构转换成table2的结构,这个是一个很明显的转置的操作,也并不特别明显,但是还是很明显的。
SAS软件初始配置,其实是设置了自动保存代码的功能,好像是每10分钟保存一次,这个时间小编觉得有点长,毕竟10分钟能敲下好多代码...所以啊,就看看如何设置把这个时间给调小一下...
今天看到一个群友提的一个问题:SAS有无一个函数将某LIBNAME下表名都取出?这个问题用字典数据表或者视图(DICTIONARY Tables and SASHELP Views)可以轻松解决。如获取逻辑库SASHELP下所有表名,代码如下:
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,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。Cloudera与SAS是相互认证的合作伙伴,在各自的官网都能找到集成安装的专业文档,也能得到专业的支持。本文主要介绍SAS的安装,并通过SAS访问Kerberos和非Kerberos环境下的Hive和Impala。
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。
搞定基本的函数之后,开始鼓捣SAS里面的模型。也就是说,要开始写PROC了。说实话,越学SAS,越觉得SAS像Stata...无论是从输出 的样式,还是语法。好不习惯没有()的模型调用呀。若是说SAS和Stata的区别,怕只是Stata更侧重于计量模型而SAS则是服务于大多数统计模型 吧。 PROC的基本内容:CONTENT 先是一个最基本的PROC:content,可以显示数据集的主要特性。比如: image.png 这里主要是两个声明:TITLE和FOOTNOTE。前者输出时候会产生一个标题,后者会
本文介绍了SAS宏语言、SQL过程、多表操作、数据合并查询、数据集操作、数据存储和SQL多表操作等方面的内容。
开篇话: 前段时间数说君征原创稿,果真得到了不少牛人的赐稿,比如本文的作者Ansta,作为数说工作室的特约撰稿人,将会承担下“【SAS Says】高级篇” 的写作。 SAS基础篇中,我们介绍了一些入门的东西。在进阶篇中,我们将介绍一些统计方面的SAS应用,包括主成分分析、判别分析、非参数检验、logistic模型等等。进阶篇要稍晚些与大家见面,我们首先邀请Ansta为大家带来高级篇,高级篇将介绍SAS的IML模块、SQL模块、宏语句以及贝叶斯(插一句,如果大家觉得好,求打赏,1元不嫌少,5元不嫌多;如果大
本文介绍了SAS进阶《深入解析SAS》之Base SAS基础、读取外部数据到SAS数据集,以及使用SAS/ACCESS接口引擎进行数据库访问和SQL查询的方法。
标题有些噱头,不过这里的重点是: speak SAS in 7days。也就是说,知识是现成的,我这里只是要学会如何讲这门语言,而不是如何边学SAS边学模型。顺便发现我最近喜欢写连载了,自从西藏回来后..... 之所以下定决定学SAS,是因为周围的人都在用SAS。为了和同事的沟通更有效率,还是多学一门语言吧。R再灵活,毕竟还是只有少数人能直接读懂。理论上语言是不应该成为障碍的~就像外语一样,多学一点总是好的,至少出门不发怵是不是? 最后一根稻草则是施老师传给我的一个link:http://blog.so
这样做的的好处是啥呢,每次运行数据或者数据集想实现自动存下来,这个时候就可以用SAS自动创建文件夹的方式来存储。
数据索引的创建有三种方式:data步骤、sql步骤、datasets步骤。 其中还是有点困惑在data与datasets的区别之上,datasets是对逻辑库中数据集进行操作的方式,而data之后是代表程序的开始。
今天给大家Share的是关于CSV导入SAS、以及filename获取文件夹名称、文件名称 ----Setup~
前言 目前项目进行到中期,最近又学习了一些新的知识,例如sas拼表、导出文件、数据集筛选等,好记性不如烂笔头,记录下来有待后期回头查看,人生总是走在学习的道路上。 SAS 导出文件 SAS将数据集导出为文件有两种方法,一种使用PROC EXPORT,另外一种是使用DATA步 proc export PROC EXPORT DATA=DATA_SET OUTFILE="/sas/data_set.txt" DBMS=TAB REPLACE; DELIMITER="|"; PUTNAMES=NO; RUN; /
1.proc cport 过程步,与之对应的是XPT生产SAS数据的方式proc cimport 。
当我们拿到的原始数据为.xpt格式时,就需要批量转换成.sas7bdat文件以便后续处理,而当我们要准备SDTM Package时,我们又要将.sas7bdat文件批量转换成.xpt文件。
说到Macro,那么就不得不说宏变量,宏变量的是啥呢?可以理解成和其它编程语言中的变量一样,在内存中创建了一个空间(给这个空间一个标记,宏变量的名称),然后将一些值放到这个内存空间中(这就是定义宏变量的过程),好吧,我是一个不善解释的人,没理解的还是自行百度领悟。那么就来看看如何来定义Macro变量。
从比较三星、苹果、HTC的智能手机,iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人,或者选择世界杯队长,比较和讨论丰富了我们的生活。如果你喜欢讨论,你所要的就是在一个充满激情的群体中抛出一个相关问题,然后看着它爆炸式地发展!这个过程的美妙之处在于,社区里的每个人都是一个知识渊博的人。
近期小编整理了一下生物等效性(BE)试验中PK分析部分的常规处理程序。于是就来分享一下这部分Winnonlin上的操作以及对应的利用SAS实现的程序。
本期开始大猫将直奔主题,从“语法灵活性(Syntax)”、“性能与并行计算(Performance & Parallel Computation)”、“商业/社区支持(Support)”三个方面比较不同统计软件。本期主题是“语法灵活性(Syntax)”,首先总结我们平时做的研究具有I/O Intensive以及Interactive的特点,然后告诉大家什么样的语法才最适合具有这些特点的研究工作。
上一篇“高级篇:IML(1)”发出来之后,有朋友反映东西东西太简单了,根本不能算“高级”。想想也是,暂时还没有介绍太复杂的SAS程序,于是决定将本篇定为“扩展篇”,SAS Says系列安排如下: 【SAS Says】基础篇 主要介绍SAS软件的一些基本入门知识,包括画图、ODS、导入导出数据数据格式等。已经更新完,可以回复M,进入目录,点击链接查看。 【SAS Says】统计篇 介绍SAS统计方面的一些应用,包括主成分、判别分析、logistic模型、非参数检验等等。统计篇需要晚些才能与大家见面。 【SAS
导读:关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
一直以来,大众了解的SAS都是数据集操作,使用的方法是数据步和过程步。但其实,SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML,在这个世界里,你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越,将数据从矩阵变成SAS数据集,从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML:穿越 本文要解决三个问题: 第一个问题:如何把SAS数据集转换为矩阵来处理? 把数据集转换成矩阵来,在很多情况下处理起来会
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
关于三种数据科学工具Python、R和SAS,本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡,以便你随时调整权重,快速做出选择。
前几天,看到有人问到SAS中关于format的一些问题,最近小编用format也用的比较多,所以啊,今天小编要分享的是SAS中关于format的应用,format在SAS编程中的应用是十分广泛的,也是SAS编程中不可或缺的一部分....那么就与小编一起来初识format...
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集,回复【SASIML】查看全部: 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来,大众了解的SAS都是数据集操作,使用的方法是数据步和过程步。但其实,SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML,在这个世界里,你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越,将数据从矩阵变成S
SAS程序猿/媛在处理数据的时候,经常会遇到要处理有关重复记录的问题,其中有些重复记录是我们需要的,而有的则是多余的。如果是多余的直接去重:
今天小编要分享一段根据Specification文件自动加工分析数据集的小程序,可以实现自动修改分析数据集变量标签、变量顺序、观测排序、变量属性、检验是否有遗漏变量及抓取其他数据集中的变量。好像功能说了一大堆,其实都是一些小功能,当然一些小功能也能很好的节省工作量,提高工作效率。
第一篇“Think Sas”中的“Think”,纯粹做“考虑”解,说,诸君如果为工作计,不妨考虑下SAS。下面说些关于SAS本身的一些思考与认识。俗话说,人类一思考,上帝就拍砖。上一篇是纯劝导型,这一篇就是求拍砖型。 0.总结与回应 在展开讨论之前,希望大伙对“事实问题”而不是“价值问题”能有一个统一的认识,这也是我对上篇各位的评论的一个总结与回应。 0.1 功能:SAS 与R 一些朋友询问SAS或R或其他软件功能的优劣,然后决定自己应该着手学哪个。这是一个
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,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。Cloudera与SAS是相互认证的合作伙伴,在各自的官网都能找到集成安装的专业文档,也能得到专业的支持。本文主要是介绍如何安装SAS,并连接配置到Hive和Impala。
小编是医药行业的,所以小编的推送涉及的知识也多为SAS在临床研究中的运行及SAS数据清洗等相关的程序,在临床试验中,很多SOP相对完善的公司,出于对数据质量的把控,一般项目都会采用double programming,一个项目会有多个人参与,写俩份独立的程序,最终会对结果进行compare,今天的主题就是数据的compare.
从第一天学习SAS开始,就摆脱不了看SAS日志,每次运行完程序的第一件事,不是看程序运行的结果,而是点击一下Log页面,第二件事也不是去看结果,而是仔细的浏览Log里面,有没有红色的字体出现(ERROR),有没有绿色的字体出现(WARNING),接着在看有没有黑色的_ERROR_=1出现(出现这种情况,一般是你的数据不满足条件或者语法有问题,下面会有例子),接着还得再看看有没有蓝色的字体(XXX未初始化)出现。就目前小编主要看的也就这四种常见的问题。肯定是不全的,各位大神如有兴趣可以留言补充~
当前在用报表平台是帆软旗下的BI和Report,目前版本还不支持邮件提醒异常报表。
前面小编写了SAS-交叉表的自动输出。今天小编打算分享不良事件中常见统计分析表格的几种样式,及自动生成的SAS程序与编程思路。嗯,关于不良事件的分析,常见均是对SOC/PT的例次、例数进行分析。
利用ods Excel输出的xlsx文件较小,怎么来形容其小呢,小编今天尝试了113个数据集(大概65M)利用ods excel输出到一个xlsx文件里面,文件大小只有586k.而利用tagsets.excelxp输出大小为10M。
%frq_missing(inds=如何需要check的数据集,outds=缺失结果输出的数据集,sasver=SAS语言的版本/CN 或EN);
前言·数说君的话 在统计软件里,SAS算是一哥了,虽然R免费开源有各种统计函数、python功能多各方面比较平衡,但是、但是——SAS贵啊!正版的SAS一年要上百万,不是土豪用不起啊! 大家可以在前程无忧上分别搜索一下SAS、R和Python,对比一下,招SAS的公司都是大型药厂、外企、金融机构特别是银行...相比之下,R在学术界用的较多,Python在初创或者创新公司用的比较多。从这里看钱途,SAS是足以称为“高大上”的! 其实,凭良心地、以数说君自己的感受来说,SAS做统计分析确实是太方便了!SAS的
DDE输出也是我最近get到的新技能,由于之前一直Tagsets输出Excel发现Tagsets输出有一些弊端,在数据量非常大的时候运行时间长,而且文件也会被放大。最近恰巧从朋友那儿看到了DDE输出相关的程序,然后就开始学习研究,目前也是一直半解,如有不当之处还望指正。
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