特别说明:本节【SAS Says】基础篇:描述性分析(上),用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择。 转载请在文章开头注明微信号:shushuojun,谢谢! 复习: 前面四节 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(上) 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(下) 【SAS Says】基础篇:读取数据(上) 【SAS Says】基础篇:读取数据(中) 【SAS Says】基础篇:读取数据(下) 【SAS Says】基础篇:开发数据 在
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:复制、堆叠、合并数据,用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择。 前面我们介绍过导入数据、ODS的使用、产生一个描述性结果的报告。到这一节,终于开始玩数据了。本节就开始复制和合并数据。 本节目录: 1. 使用SET语句复制数据集 2. 使用SET语句堆叠数据 3. 使用SET语句插入数据集 4. 一对一匹配合并数据 5. 一对多匹配合并数据 6. 合并统计量与原始数据 7. 合并total和原始数据 ---
本节介绍如何利用SAS写一份数据报告,给出数据的基本信息。 从3.11开始的内容,是留给处女座的,主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一,我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 本节目录: 读取数据(下) 3.1 使用SAS过程步 3.2 用where语句构造子集 3.3 用proc sort为数据排序 3.4 用proc print打印数据 3.5 用format改变打印外观 3.
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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。
如果你管着一份10000条的客户数据,有一天,老板拿着一个500人的表告诉你,这表上的500位客户的信息发生了变动,而且变动的变量很不规律,如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....,叫你在10000条的那个客户主数据中改一下,你怎么办? 用合并?用IF筛选有没有变动?还是一个一个手动去改?都不需要,用update语句更新一下即可。 本节目录: 6.1 使用SET语句复制数据集 6.2 使用SET语句堆叠数据 6.3 使用SET语句插入数据集 6.4 一对一匹配合并数据 6.5 一对多
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
很早之前,小编打算分享一篇关于SAS实现花式表格的输出,后来诸事烦身就渐渐的忘记了这一茬。日前,有朋友问了我一个表格输出问题。小编觉得是一个很有意思的程序,于是就想分享给大家,SAS也可以制作结构复杂的报表!
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。
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简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
不是不会动心,而是不敢动心,在感情上也小心翼翼追求腔调,不愿将就,又拒绝遭遇情伤的可能,生怕姿态低入尘埃里,迷失自己。——《装腔启示录》
虽然已被关于神经网络、人工智能和机器学习的热烈讨论所包围,但很多人都知道,这些方法根本没有什么新颖的东西。让人疑惑的是,这些算法和方法早在几十年前就已经存在了算法和方法,那么为何现在才是它们如日中天的时候呢? 为了回答这个问题,我们先围绕数据和工具来看看在过去的五年里究竟发生了什么。我们可以看到,可扩展的计算能力在急剧上升,或者更确切地说,是每瓦特和每比特的性能。这两个因素合并到一起,增加了发展的气焰,而且日益发展的数据分析已经远远地超越了存在数十年的标准数据库和计算方法。问题是,我们正处于“数据炒作”的
虽然已被关于神经网络、人工智能和机器学习的热烈讨论所包围,但很多人都知道,这些方法根本没有什么新颖的东西。让人疑惑的是,这些算法和方法早在几十年前就已经存在了算法和方法,那么为何现在才是它们如日中天的时候呢? 为了回答这个问题,我们先围绕数据和工具来看看在过去的五年里究竟发生了什么。我们可以看到,可扩展的计算能力在急剧上升,或者更确切地说,是每瓦特和每比特的性能。这两个因素合并到一起,增加了发展的气焰,而且日益发展的数据分析已经远远地超越了存在数十年的标准数据库和计算方法。问题是,我们正处于“数据炒作”的风
转载请在文章开头注明微信号:shushuojun,谢谢! 本节数据中,我们将介绍SAS读取数据的三种方式: list input、column input、informats 它们各适用于什么情景,如何综合利用这三种方式读取数据?如何读取凌乱的数据? 以及一些小技巧,比如如何让SAS只读取第3到第5行的数据,读取EXCEL时,如何指定读取某个sheet等等 目录: 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导(Import Wizard)读取文件 2.4 告诉
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。
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
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:读取数据(上),用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择。 上两节 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(上) 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(下) 本节目录:(老手建议复习一下) 读取数据(上) 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导(Import Wizard)读取文件 2.4 告诉SAS你的原始数据在哪 2.5 List input
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你不可能总是在SAS上查看结果,如果结果很多你要一一的讲结果复制到word中去,有ODS就好啦!它可以把SAS的结果直接输出到word、PDF等文件中。 并且,你还要在这些文件中定制字体、背景、颜色... 4.1 ODC的概念 4.2 追踪选择过程的输出 4.3 从过程输出中创建SAS数据集 4.4 使用ODS语句创建HTML输出 4.5 使用ODS语句创建RTF输出 4.6 使用ODS语句创建printer输出 4.7 定制标题和注脚 4.8 用style=option定制proc print输出 4.
本系列【基础篇】已经完全完结了,方便大家阅读学习,我们合并在成一个专辑,目录如下: 1. SAS软件入门 2. 读取数据 3. 描述数据 4. ODS的使用 5. 开发数据(一) 6. 开发数据(二) 7. SAS宏初步 8. 相关、回归等基本统计 ---- 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
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(下),用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择。 转载请在文章开头注明微信号:shushuojun,谢谢! 在描述性分析中,介绍过proc report、proc tabulated这几个语句,如何定制输出的结果?字体、背景、颜色? 本节目录: 5.8 用style=option定制proc print输出 5.9 用style=option定制proc report输出 5.10 用sty
数据集操作永远是逃不掉的问题,最简单的就是两个数据集的合并——当然不是简简单单的行列添加,按照某一主键或者某些主键合并才是最常用的。在SAS中,要熟悉的就是SET这个声明,可以用改变数据集等等。 生成新变量 这里一个比较简单的例子,就是有一个现成的数据集,我们想增加一个变量。 image.png 这样的结果就是增加了一个新的变量 image.png 行合并 这里比较类似于R里面的rbind()函数,就是直接在尾部附上后面的数据。当SET指定了两个或多个数据集的时候,可以进行这样的操作。距离如下:
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能,并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大,而现有的插件都有提供。
在Excel里,如果需要把多个工作表或者工作簿的数据合并到一起,用VBA来做一个程序还是比较容易的,在多个工作簿合并到一个工作簿和多个工作表合并到一个工作表里有过介绍,代码不算很复杂。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
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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
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边,代表药物、使用者之间的联系。
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。
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具,在一定程度上,它与MATLAB语法兼容。 那位要问了:为什么不直接用MATLAB呢?因为MATLAB贵啊! 数值计算 计算数值很简单,只需要输入需要的表达式就可以了: >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数: >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量: >> v = 1 + 3; >> x = v
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
一、 简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。 例如,下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。 复制内容到剪贴板 代码:SELECT `nickname`,`email`FROM `testtable`WHERE `name`='张三' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列,它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(
设计范式(范式,数据库设计范式,数据库的设计范式)是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中,这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求,即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)和第六范式(6NF)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式(3NF)即可了。以下我们举例介绍第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。 在创建一个数据库的过程中,范化是将其转化为一些表的过程,这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据,从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系,以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格,而你想要删除当中的一个顾客,这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题,你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息,还有一个用于存储每件产品和其价格的信息,这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边,分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中,其特点是看似并不复杂,但数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受;即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间(1~3秒)内计算出试题需要的结果,只能用并查集来描述。并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
今天的分享来满足这位读者的需求,想读“关于数据库sql或者MySQL的,就那种Python来处理数据库,比如Python爬虫爬到数据,然后封存到数据库里面,然后再从sql里面读取,进行分析可视化”。
在说正文前,小编还是要插播一下小编今年的一次面试经历。今年,小编去5家公司面试了,恩,从5月份开始,差不多一个月去一家公司面试,前俩家被拒,后三家都拿到offer了。
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:读取数据(上),用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择。 复习: 前面三节 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(上) 【SAS Says】基础篇:SAS软件入门(下) 【SAS Says】基础篇:读取数据(上) 前面在“基础篇:读取数据(上)”中我们介绍了list input的数据读取方式,如果原始数据是用空格分隔的那么可以用这种读取方式,这种读取方式要求变量值不能包含空格,并且不能跳过某些值,只
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。
本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为:
各个团最后一天日期 例如:2016/1/6日有一个2日团队,所以团队最后一个行程日期为2016/1/6+1=2016/1/7
要理解范式,首先必须对知道什么是关系数据库,如果你不知道,我可以简单的不能再简单的说一下:关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……(省略10W字)。
好吧,这一节是留给处女座的,主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一,我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 4.11 用proc freq为数据计数 4.12 用proc tabulate产生一个表格报告 4.13 为proc tabulate增加一个输出统计量 4.14 提升proc tabulate的输出外观 4.15 在proc tabulate输出的顶部 4.16 为proc
Support screen readers: 为 IntelliJ IDEA 启用屏幕阅读器支持。
今天要跟大家分享的仍然是多表合并——MS Query合并报表! excel中隐藏着一个强大的查询工具——MS Query,但是隐藏的很深,可能很多人都不知道。它的功能却异常强大,特别是报表合并、查询等。 我们经常的会碰到的关于合并表的难题无外乎两大类: 记录合并(横向行合并); 变量合并(纵向列合并)。 记录合并(横向行合并) 这种情况下要求列字段标题与顺序相同(无合并单元格) 本例一共有四个工作薄(一班、二班、三班、四班)(每一个工作薄中只有sheet1是有效的表,每一个表都是15条记录),每一个表列字
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
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....
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
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