SAS进阶《深入分析SAS》之数据汇总和展现 1. 通过Print过程制作报表 proc print <data=数据集>; run; 选项： obs=修改观测序号列标签 noobs不显示观测序列号 id语句在输出中取代观测序列 var选择输出的变量 where 语句选择输出的观测 总结如下： proc print data=数据集<选项>; id 变量1<变量2...>; var 变量1<变量2...>; univariate data=work.prdsale; by Country; var actual; run; ods html close; 总结：SAS 对数据的汇总和表现两种方式：一种是列表，一种是图行。
在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ? 可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ? 下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。 因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ? 下面即对接下来两个月的数据进行预测： ? 由于数据太多，所以只截取一部分出来。
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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 总之，是一本很好的SAS进阶书。 1. SAS运行模式：SAS窗口模式、非交互模式、批处理模式及交互式行模式。还有对象服务器模式：SAS元数据服务器、工作区服务器、存储过程服务器和OLAP服务器。 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使用的引擎等信息的描述信息。 3. 数据集可分为数据文件和数据视图。 4. 数据文件包含数据和描述信息，在逻辑库中是DATA;而SAS视图不包含数据值，是指向其他数据源的虚数据集，成员类型是VIEW。都包括原生和接口。 5. SAS/ACCESS接口引擎提供以下方法访问关系型DBMS中的数据： 12.1使用LIBNAME语句将SAS逻辑库引用名定义到DBMS对象，例如schema和数据库。
专注数据四十年，SAS分析经验的全球化输出 尽管扮演了一位“技术盲”的挑剔老板，Jim Goodnight的数据分析能力绝不弱于他身边的数据科学家：四十多年前，他在美国北卡罗来纳州立大学进行一项农业数据研究时 ，开发了一款数据分析软件，并基于此，创立了SAS公司。 SAS创始人兼CEO Jim Goodnight 40多年来，SAS的整体营收保持了持续的增长。即使在开源软件大行其道的今天，略显昂贵的SAS依然是全球多数金融、医疗机构、甚至政府的首选数据分析软件。 根据IDC的数据，SAS占全球高级和预测分析市场30.5%的份额。 自诞生到现在的40多年，SAS和用户也都没有停止对数据分析的思考。
SAS学习笔记（3）：SAS一般高级语言 本篇SAS读书笔记主要介绍SAS一般高级语言，主要内容包括赋值语句、输出语句、分支机构、循环结构、数组以及函数等六个部分。 1 赋值语句 在SAS中用赋值语句计算一个值并存放到变量中。 格式为 变量名=表达式： 例如 ? 2 输出语句 SAS数据步的输出一般是数据集，用赋值语句计算的结果会自动写入数据集。 if x>0 then do; put 'x是正数'; x=2*x; put x=; end; 格式二： SAS的IF结构允许嵌套，但SAS不提供IF-ELSEIF-ELSE的多分支结构。 4 日期和时间函数 ·MDY(m，d，yr)生成yr年m月d日的SAS日期值 ·YEAR(date)由SAS日期值date得到年 ·MONTH(date)由SAS日期值date得到月 ·DAY(date )由SAS日期值date得到日 ·WEEKDAY(date)由SAS日期值date得到星期几 ·QTR(date)由SAS日期值date得到季度值 ·DHMS(d，h，m，s) 由SAS日期值d、小时h
对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 处理缺失数据 在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。 pandas Python数据分析库的主页。 Python数据科学手册，使用数据工作的基本工具，作者Jake VanderPlas。 pandas：Python中的数据处理和分析，来自2013 BYU MCL Bootcamp文档。 Greg Reda的介绍pandas数据结构。
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 这里，pandas的回归给出了上图的分析。决策系数是0.7621，调整后的是0.7597，不过笔者这里有一个疑问，一元线性回归的调整系数有意义吗？ 当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。 apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。 2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。 ')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数 ，map()是Series数据类型的函数。 apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。 2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。 网站提供了csv格式数据下载服务。 利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20 数据读取和输出pd.read_csv and to_csv 从文件读取数据是非常常见的操作 sh.to_csv('sh.csv',header=None) names = ['Date','Open' 当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
《深入解析SAS:数据处理、分析优化与商业应用》是国内市场目前一本由SAS公司在中国的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。 作者团队结合自身实际工作的经验体会和大量生动的实践案例，通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享，帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识，
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。 SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。 SAS几乎可以应用在一切的商业数据分析与挖掘场景，SAS的营业额即使是在金融危机时也只是稍有下滑，原因就是它服务的客户都是像银行，医药，电信，保险，政府等有钱人。 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。 同时SAS系统具有使用灵活方便、功能齐全、编程能力强且简单易学、数据处理和统计分析融为一体、扩展性和适用性强及应用面广等优点。
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并 all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat
这次数据分析的交流只当是我的一些心得体会，对与错大家都辩证的看。 本次分享主要有三个部分，第一部分是数据分析的基本概念，第二部分是数据分析的流程步骤，第三部分是数据分析报告如何写。 ? ? 第一部分首先介绍下数据分析的定义，“用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行详细分析和概括总结，最终形成结论的过程就是数据分析” 我们可以把数据分析看作是炒菜，数据是食材，分析是锅铲和调料，炒出来的美食就是结论 所以说，要想炒出美食，可靠的数据，正确的数据分析过程很重要。 那么第二部分数据分析的整个流程是什么，我的理解是，问问题，选对象，找数据，做分析，得结论五个步骤。 最后的撰写数据分析报告，就是将我们前面做的分析工作进行精简化、逻辑性的展示，从为什么做数据分析，如何做的数据分析到最后得出了哪些结论。
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics 深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。 用R语言实现量化交易策略 《R的极客理想》系列图书作者、民生银行金融大数据分析师张丹 中国的金融二级投资交易市场，是一个不成熟的市场，同时又是情绪化的市场。 “双创”大数据金融分析服务 北京赛智时代信息技术咨询有限公司CEO赵刚 目前我国创新创业形式喜人，给许多企业带来了机会。 赵刚先生在峰会现场讲解了Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素
使用DATA步创建SAS数据集 1、 创建临时数据集 程序编辑窗口输入如下命令，即可产生一个名为example1_1的临时数据集 data example1_1; input time monyy7.price ，可以随时调用这个数据集。 2、 创建永久数据集 Datasasuser.example1_1; Libname命令也可以创建永久数据库： Libnamedatafile ‘d:\sas\myfile’; Datadatafile.example1 _1; 以后这个数据集将一直以datafile.example1_1形式被引用 3、 查看数据集 Procprint data=数据库名.数据集名； Procprint data=example1_1; 时间序列数据集的处理 1、 间隔函数的使用 间隔函数INTNX可以根据需要自动产生等时间间隔的时间数据： data example1_2; input price ; time=intnx( 'month
【SAS Says·扩展篇】撕数据！ | 4. call PRXPOSN() 0. 前集回顾 1. 新的问题 2. 初识 PRXPOSN() 3. 问题解决 ---- 0. 前集回顾： 小王刚刚毕业，来到数说国际零售公司任数据分析师，产品部的妹子求助他，希望可以帮忙做这么一件事：下面是一份产品名单，有的行是产品的名字，有的行是产品的编号，现在只想将编号保留下来（即红色字体的部分 点击这里回顾： 提取文本数据，分析师小王初上手！ 正则表达式的“阿赖耶识” 庖丁解牛切割数据！ ---- 1.
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程 1. 一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分： DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言（SCL） 结构化查询语言（SQL） SAS宏语言 2. 宏函数，是指能够通过在SAS宏中定义应用DATA步的函数，最常用的通配函数是%SYSFUNC函数。 SAS中SQL过程具有以下功能： 产生汇总数据，创建SAS数据集。 从数据字典和数据视图中检索数据。 横向合并数据集。 纵向合并数据集。 创建视图和索引。 更新、添加、删除等操作。 创建宏变量。
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理 1. SAS变量操作的常用语句 ASSIGNMENT 创建或修改变量 SUM 累加变量或表达式 KEEP 规定在数据集中保留的变量 DROP 规定在数据集中删除的变量 数据集管理主要包括数据集纵向拼接、转置、排序、比较、复制、重命名、删除等操作。通过SAS的过程步完成，常用过程步。 APPEND 把来自SAS数据集的所以数据添加到另外一个SAS数据集的后面。 SORT 对原有SAS数据集安装一个或多个变量进行排序。 TRANSPOSE 对原有的SAS数据集进行行列转置 CONTENTS 输出SAS逻辑库成员的描述信息 DATASETS 管理SAS逻辑库成员,可以完成对SAS逻辑库中的所有成员进行输出列表
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