有没有用SAS软件做过分位数回归分析的，求帮助

什么是SAS硬盘

SAS是新一代的SCSI技术，和现在流行的Serial ATA(SATA)硬盘相同，都是采用串行技术以获得更高的传输速度，并通过缩短连结线改善内部空间等。SAS是并行SCSI接口之后开发出的全新接口。此接口的设计是为了改善存储系统的效能、可用性和扩充性，提供与串行(Serial ATA，缩写为SATA)硬盘的兼容性

SAS的接口技术可以向下兼容SATA。SAS系统的背板(Backplane)既可以连接具有双端口、高性能的SAS驱动器，也可以连接高容量、低成本的SATA驱动器。因为SAS驱动器的端口与SATA驱动器的端口形状看上去类似，所以SAS驱动器和SATA驱动器可以同时存在于一个存储系统之中。但需要注意的是，SATA系统并不兼容SAS，所以SAS驱动器不能连接到SATA背板上。由于SAS系统的兼容性，IT人员能够运用不同接口的硬盘来满足各类应用在容量上或效能上的需求，因此在扩充存储系统时拥有更多的d性，让存储设备发挥最大的投资效益。

SAS技术还有简化内部连接设计的优势，存储设备厂商目前投入相当多的成本以支持包括光纤通道阵列、SATA阵列等不同的存储设备，而SAS连接技术将可以通过共用组件降低设计成本。

#include #include int main(){ char sLine[1024] = ""; scanf("%s",sLine); std::map mapCount; for(int i=0;sLine[i]!=0;i++){ mapCount[sLine[i]]++; } std::map::iterator it = mapCountbegin(); for(;it!=mapCountend();it++) { printf("%c is %d\n",it->first,it->second); } return 0;}

举个例子data aa;input x1 x2 x3 y;cards;19993 114 40575 117161 20254 81 37750 69862 20010 107 33733 113444 21072 112 31352 124770 18941 90 35190 59618 20188 125 34278 112210 19362 101 38518 88416 21072 85 41373 79483 19843 83 42719 98014 19904 108 49872 110765 17836 107 30091 63744 19730 88 43073 93993 19414 102 43965 98420 20519 90 41673 82510 19626 111 40186 106400 18651 142 34175 66433 ;proc reg;model y=x1 x2 x3;run;

SAS循环读取数据CSV是指使用SAS程序来读取CSV文件中的数据。SAS程序可以使用INFILE语句来读取CSV文件中的数据，并且可以使用DO循环来循环读取每一行的数据。此外，SAS还提供了一个特殊的语句叫做INPUT，它可以帮助我们更加灵活地读取CSV文件中的数据。

WPS成功上市代表了信息化企业软件国产化的趋势。在雷涛看来，WPS不是简单复制后替代Windows office，而是找到了下一代产品需求。

以往无论是运营商还是银行核心系统，大架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里。直到2008年阿里提出去“IOE”运动，开始助推信息化软件国产化浪潮。

天云数据就是其中最早一批入场者。2010年为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天云数据便由此孵化，初备雏形。

2015年，雷涛带领创始团队们正式成立天云数据，率先切入金融领域。天云提供了国内领先的国产HTAP数据库Hubble，完成了“去IOE”中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。此外，为了降低AI使用门槛，天云数据还推出AI PaaS平台MaximAI，逐步将数据价值逐渐扩展到能源、医药、军事等其它行业。

目前天云数据有70多家行业内大企业客户，单笔合同200-500万，纯软件年营收过亿。

融资方面，天云数据2018年曾获得曦域资本、华映资本B轮1亿人民币投资。

作为行业老兵，雷涛在北美跨国公司有20多年的技术管理经验， 2005年便入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，CCF中国计算机学会大数据专委会委员。

2011年在云基地时期，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责了众多运营商业务，如联通的数据魔方、移动总部、南方基地等，2015年天云数据正式独立后，雷涛为了避免同业竞争，选择先聚焦在金融领域。

“天云数据的目标是替代 Oracle 和 SAS ”。云基地时期的积累让天云数据一开始就有高起点，首单就接下了光大银行的核心系统——OLTP线交易系统。比如银行能在全国所有营业厅实时实现OOTD交易，实时查询存钱取钱数额，整个环节涉及的技术都是天云数据早期对Oracle的一些替代。

但之后在多次的项目 *** 作过程中雷涛发现，在几百万条交易规格的强一致性下，数据的移动性、计算框架的变化、联机事务同时要做大规模并行计算，这对计算场景的通用性、即时性和全量数据要求极高，传统 Oracle架构根本无法适应。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。

于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。与传统 IT 架构处理失误需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，避免在线与离线数据库之间大量的数据交互，为系统减负。

HTAP国产分布式数据库Hubble替代了Oracle一体机,核心表2000余张80T左右、400亿条交易数据、提供56只服务应用交易、满足500个用户并发、500ms交易服务响应、每天在线交易量超200万、占整个银行核心交易量的10%，让银行面向柜面系统可提供78小时A类实时核心交易，面向手机网银系统可提供724小时A类实时核心交易。

从集中式Oracle切换到分布式HTAP，也解决了数据库扩展性的问题。比如天云数据让光大银行解决了 历史 数据查询问题，以往 历史 查询只能查到2年前，但在分布式技术上线后，可以查询15年前所有交易数据，同时让银行柜面系统以及手机APP可以无数人同时查询。

而在BI逐步转向AI的过程中，复杂的商业流程经算法重构。过去要把数据拿到SAS平台先分析，一层一层地把数据提出来搭建。但现在通过分布式技术，流程趋于扁平化，可以实现毫秒级的服务响应。

天云数据一开始就撬动的是行业头部资源。目前天云数据有光大银行、兴业银行、中信银行、中泰证券、中国石油、国家统计局等70余家行业内大企业客户，分布在金融、能源、医药、政府军事等领域，单笔合同级别超百万

针对每个垂直行业，天云数据都会成立一个子公司来专注赛道。目前天云数据有160人，技术人员超六成。

在雷涛看来，如果一年600个项目，全是5万、15万等碎片化的订单，公司总是重复满足初级客户的简单需求，技术很难沉淀和深入。“在当下成长阶段，打造产品需要在用户想要什么和你想做什么中找到平衡”。

对于雷涛而言，专注头部大B发展有两大发展潜力。一方面，大B拥有机器学习的普遍能力和实验室，更容易接受新产品。另一方面，天云数据交付产品和交付服务的同时也在转移大B客户的数据价值。

“AI本身是一个知识生产过程，它能把大型企业规则、流程的经验价值快速地抽样出来进行复制，赋能行业内其它客户甚至类似的其它行业。”

但在头部客户更定制化、个性化的情况下，天云数据是否失去了很强的复制能力？

雷涛解释到，虽然每个企业要求不尽相同，但都在不大的池子里找数据库。企业从海量数据中对数据进行迁徙、清洗、去重，可以去找合适的AI方法让它产生业务的价值，此过程具有通用性。

谈到核心壁垒，雷涛认为天云数据壁垒就是数据的复制价值。

壁垒的构建可分为两个阶段。第一个阶段是前沿 科技 本身的壁垒，比的是效率和产品核心价值，谁能够扎得深和更好的交付，谁就能拔得头筹。而作为国内最早研发大数据和人工智能的团队，天云数据有一定的技术先发优势。

第二个阶段是推理端的服务。数据资源的价值需要通过机器学习进行提炼，形成知识，进而封装成推理服务服务于行业。比如某保险公司20年长周期发生的重疾赔付定价上学习出来的特征和内容能够快速地移植到保险行业，而头部大企业客户给天云数据带来很优质的训练数据库。

未来AI将引爆万亿级大市场，但目前渗透率不到1%，这给各企业留有众多机会和想象空间。但无论哪种圈地方式，最终比的是速度、服务的稳定性以及产品化的能力。

一、SAS系统简介

SAS是一个庞大的系统，它目前的版本可以在多种 *** 作系统中运行。当前在国内被广泛使用的最新版本是82版，功能很强大，我深有体会。

据说90版已在国外面世，已经有一些有关它的抢先报道在网络上广为流传，说它如何如何美妙，令人不禁充满期待。

SAS82的完整版本包含以下数十个模块。

BASE，GRAPH，ETS，FSP，AF，OR，IML，SHARE，QC，STAT，INSIGHT，ANALYST，ASSIST， CONNECT，CPE，LAB，EIS，WAREHOUSE，PC File Formats，GIS，SPECTRAVIEW， SHARENET， R/3，OnlineTutor: SAS Programming，MDDB Server，IT Service Vision Client， IntrNet Compute Services，Enterprise Reporter，MDDB Server common products，Enterprise Miner，AppDev Studio，Integration Technologies等。

所谓模块，我的理解是将功能相近的程序、代码等集中起来组成相对独立的部分，就称之为模块，类似于办公软件系统office中包含的word、excel、access等。各模块具有相对独立的功能范围，我们常用的模块有base，graph，stat，insight，assist，analyst模块等，分别执行基本数据处理、绘图、统计分析、数据探索、可视化数据处理等功能。其余模块我用得很少，知道得也很少，所以也就不多说了。

SAS系统的长处，体现于它的编程 *** 作功能的无比强大。SAS一直以来也是注重于其编程语言的发展，对于可视化方式的菜单 *** 作投入较少，其较早的版本仅有很少的菜单 *** 作功能，使用起来也是非常的别扭。这很可能就是在windows人机交互式 *** 作系统占统治地位的今天，SAS较少被人问津的原因之一。

到了最新的几个版本，SAS也对可视化 *** 作方法投入了一定的关注。从80版以后，出现了几个功能强大的可视化 *** 作的模块，如insight模块和analyst模块等，其菜单 *** 作的方便程度以及人机界面的亲和性绝不亚于SPSS等著名的可视化统计分析软件。

然而要想完全发挥SAS系统强大的功能，充分利用其提供的丰富资源，掌握SAS的编程 *** 作是必要的，也只有这样才能体现出SAS在各个方面的杰出才能。

二、SAS系统基本 *** 作及基本概念

哪位要是连软件的安装和打开都要我啰嗦的话，我劝您还是买一套洪恩的《开天辟地》好好热热身先。

SAS 82的界面中间是三个并排（或层叠）的窗口，那个叫做Program Editor的窗口（窗口标签为Editor）就是用来输入SAS语句的，编程 *** 作的所有内容都是在该窗口内完成的，各位还是要跟它先多熟悉一下。

（一）数据集（dataset）和库

统计学的 *** 作都是针对数据的，SAS中容纳数据的文件称为数据集，数据集又包含在不同的库（暂且理解为数据库吧）中。SAS中的库分为永久性和临时性两种。顾名思义，存在于永久库中的数据集是永久存在的（只要你不去删除它），临时库中的数据集则在你退出SAS后自动被删除。至于SAS中库的概念，最简单的理解就是一个目录，一个存放数据集的目录。

数据集的结构完全等同于我们一般所理解的数据表，由字段和记录所构成，在统计学中我们习惯将字段称为变量，在后面的内容中字段和变量我们就理解为同一种东西吧！建立数据集的方法很多，编程 *** 作中有专门的数据读入方法来建立数据集，但需要将数据现场录入，费时费力。如果数据量大，我劝各位还是先以其它方法将数据集建好，否则程序语句的绝大部分会浪费在数据的输入上。

What are 其它方法？各位是不是去参考一下别的书籍或资料。要不您是不是可以等一等，我准备若干年后出一本SAS *** 作大全。

（二）SAS程序概述

和其它计算机语言一样，SAS语言（称为SCL语言，SAS Component Language）也有其专有的词汇（即关键字）和语法。关键字、名字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS语句，而执行完整功能的若干个SAS语句就构成了SAS程序。

SAS程序包括多个步骤和一些控制语句，一般情况下均包括数据步和过程步，一个或多个、数据步或过程步，它们之间任何形式的组合均可成为一段SAS程序，只要能完成一个完整的功能。通常情况下SAS程序还包括一些全程语句，用以控制贯穿整个SAS程序的某些选项、变量或程序运行的环境。

SAS程序的语句一般以关键字开始，以一个分号结束，一条语句可占多行（SAS每看到一个分号，就将其以前、上一个分号以后的所有东东当作一条语句来处理，而不管他们处在多少个不同的行中）。SAS语句对字母的大小写不敏感，你可以根据个人习惯决定字母的大写或小写。

1 库名（库标记）的定义

为了保存宝贵的数据和方便 *** 作起见，我习惯于指定自己的库名及其路径（目录），因为SAS系统中已有的永久库（SASUSER）无论库名还是其对应的路径都太过繁琐，使用太不方便。程序中用到的数据，都可以永久的保存于该路径下，保证以后可以重复使用。指定库名的语句为全程语句，其格式如下：

Libname 库名 ‘路径’；

例如我们指定的库名为“a”，路径为：“e:\data\”，SAS语句如下：

libname a ‘e:\data\’;

2 数据步

SAS的数据步以data语句开始，用于创建和处理数据集。Data语句以关键字“data”开始，格式如下：

data 数据集名;

例如：data acase; 将创建在库a中名为case的SAS数据集，语句执行后你可在与库a对应的目录下看到刚刚建立的数据集文件case。

Data语句所指定的数据集，一般都是以“库名数据集名”的格式出现的，也可以单独的“数据集名”出现，此时的数据集系统默认为是临时库中的数据集，退出系统后将会被删除。

data语句有两个重要的功能，标志数据步的开始和命名将要创建的SAS数据集。

除data语句外，数据步一般情况下还包括infile语句、input语句以及datalines语句等。在不同的数据输入方式下对于它们的使用方式也不一样。

SAS程序有两种常见的数据输入方式，即从外部文件读入和直接输入两种方式。

（1）外部文件读入方式

数据若已经包含在某个外部文件（文本文件或数据文件）中，可用此方法输入数据到数据集文件中。

在以上介绍的data语句后，写入以下语句：

infile ‘外部文件的所在位置及名称’ 选项;

input 变量名1变量名2 …变量名n;

infile语句用于从外部文件读入数据，必须出现在input语句之前。它的功能是指定一个包含原始数据的外部文件。

input语句用于向系统表明如何读入每一条数据记录。它的主要功能有：读入由语句指定的数据列，为相应的数据域定义变量名，确定变量的读入模式。

例如：

libname a ‘e:\data\’;

data astudent;

infile ‘e:\data\studenttxt’;

input name height weight;

以上程序将目录“e:\data\”下的文本文件“studenttxt”中的数据输入数据集student中，该数据集存放于目录“e:\data\”下。

（2）直接输入方式

数据量较少或 *** 作者意志力坚强的情况下采用此种输入方式，在data语句之后写入如下语句：

input变量名1变量名2 …变量名n;

datalines;（在以前的版本下为cards，新版本下两者可通用）

… … … …（数据行）

… … … …（数据行）

… … … …（数据行）

;

datalines语句用于直接输入数据，标志着数据块的开始。

注意：这里的数据行中数据之间以空格分隔，当然也可以其它东东如逗号等来分隔，这里大家先以空格来分隔好了。因为不同的分隔方式下input语句要采取相应的控制选项，这些我们以后再讨论，这里我们还是省省力气吧。另外数据行输完后不能像其它语句那样直接在后面加上分号，而要另起一行输入分号，这样SAS才认为这是在输入原始数据而不是在搞别的什么。

例如：

libname a ‘e:\data\’;

data astudent;

input name $ height weight;（name后面的$符号表示变量name为字符型变量）

datalines;

Linda 171 51

Mary 168 50

Selinna 169 49

;

以上程序将直接建立数据集文件student，该数据集文件存放于目录“e:\data\”下。

3 过程步

SAS程序的过程步表示一个处理过程，如排序、T检验、方差分析等等。过程步以关键字proc开始，后面紧跟着过程名，用以区分不同的程序步，并以关键字run结束。

一般的格式如下：

proc 过程名 选项列表；

……（其它语句）；

……（其它语句）；

run；

SAS程序中涉及的过程多达数百种，实现统计功能时常用的过程也有数十种之多，现将最为常用的过程名称及其所能实现的功能列入下表（表11），以便各位提前热热身。

表11 常用的过程名称及其功能

过程名

功 能

Sort

将指定的数据集按指定变量排序

Print

将数据集中的数据列表输出

tabulate

将数据按照指定的分类变量以表格的形式分类汇总

Means

对指定的数值变量进行简单的统计描述

Freq

对指定的分类变量进行简单的统计描述

Ttest

对指定的变量做t检验

Anova

对指定的变量做方差分析

npar1way

对指定的变量做非参数检验

Reg

对指定的变量做回归分析

Corr

对指定的变量做相关分析

Discrim

对指定的变量做判别分析

Cluster

对指定的变量做聚类分析

Chart

绘出低分辨率的统计图

4 几个常用的重要过程

在进入一般统计学功能实现的内容之前，有关数据预处理和执行重要公共功能的过程大家有必要预先掌握，这里选出几个常用的和重要的过程进行讨论。

（1）对SAS文件进行 *** 作的datasets过程

datasets过程是对数据文件进行管理 *** 作的工具，利用它我们可以实现以下功能：

将SAS文件从一个库中拷入另一个库中；

对SAS文件进行重命名；

修复损坏的SAS文件；

删除SAS文件；

列出某一SAS库中所有的SAS文件；

列出一个SAS数据集的属性，如最后修改时间、数据是否压缩、数据是否索引等；

对SAS文件进行设置密码的 *** 作；

向SAS数据集添加记录；

对SAS数据集的属性以及数据集内变量的属性进行修改；

创建或删除SAS数据集的索引；

创建并管理SAS数据集的核查文件；

创建或删除SAS数据集的完整性规则。

datasets过程的一般格式如下：

proc datasets <选项列表>；

age 当前文件名 相关文件名列表</选项列表>；

append base=数据集名 <data=数据集名 其它选项>；

audit 文件名<（ *** 作密码）>； initiate；<其它代码；>

change 旧文件名1=新文件名1 <…旧文件名n=新文件名n> <选项列表>；

contents <data=数据集名> <其它选项>；

copy out=库标记 <其它选项>；

exclude 文件名 <其它选项>；（该语句只能在copy语句后出现，不能和select语句同时出现）

select 文件名 <其它选项>；（该语句只能在copy语句后出现，不能和exclude语句同时出现）

delete 文件名 <其它选项>；

exchange文件名1=交换文件名1 <…文件名n=交换文件名n> <选项列表>；

modify 文件名 <选项列表>；

<modify语句之从属语句>；

repair文件名 <选项列表>；

save文件名 <选项列表>；

run；

是不是太繁琐了，我都有些不耐烦了。不过我还是得写，已经写了嘛！不忍心浪费掉，最起码可以用来充充数，扩大一下篇幅。至于各位，嫌烦的可以略过此部分，想用的时候再来温习也不迟。下面我就不厌其烦地向各位介绍一下各选项及各条语句的含义和用法。

proc datasets语句后各选项的含义及用法见下表（表12）。

表12 proc datasets语句后各选项的含义及用法

选项

含义及用法

alter=转换保护密码

SAS文件设置有转换 *** 作密码时用以验证 *** 作的合法性，密码正确时代码才会被执行

details/nodetails

控制有关SAS文件的详细信息显示与否，前者为显示，后者不显示，默认值为后者

force

此选项具有两个功能：（1）在过程步的语句存在错误时仍然强制程序的执行；（2）在append语句中，两个数据集的变量不完全相同时仍然强制append语句的执行。

gennum=

控制对衍生数据集的处理方式，等号后可为all, hist, revert或某一整数

kill

此选项表示删除待处理的库中的所有文件，应慎用

library=库标记

用以指定所要处理的库

memtype=成员类型

指定处理所针对的库成员类型（文件类型），默认值为all（所有类型）

nolist

在日志文件中禁止对所处理文件目录的显示

nowarn

在语句中指定的文件不存在等情况下，禁止显示出错信息，强制程序继续执行

pw= *** 作密码

SAS文件设置 *** 作密码时验证 *** 作的合法性（包括读、写保护以及转换保护的文件）

read=读保护密码

SAS文件设置读保护密码时验证 *** 作的合法性

age语句用于批量地重命名文件，按照当前文件和相关文件的排列顺序，依次将后一个文件名重命名给前一个文件，结果是最后一个文件被删除，当前文件名被废弃。

对此语句我所了解的就这么多，而且还是通过试验得出的结论，但总感觉还是理解的不对，哪位若有高见还请不吝赐教。

append语句执行向数据集添加记录的功能，选项“base=数据集名”用以指定要添加记录的数据集，“data=数据集名”则指定所要添加的记录所在的数据集，此选项若省略则默认为当前数据集（最近一次 *** 作的数据集）。

audit语句用于对文件的核查，生成核查文件并对其进行管理；change语句以新文件名替换旧文件名；contents语句用于显示指定数据集或当前数据集的各种属性；copy语句用于将当前库中相应的文件拷贝到指定的库中，选项“out=库标记”用来指定文件要拷贝到的目标库；delete语句用于删除指定的文件；exchange语句的功能是将等号前后两个文件的文件名进行互换；modify语句用于修改文件各方面的属性；repair语句用于对指定的文件（受到过某种损坏）进行修复，使其恢复到可以使用的状态；save语句的功能是将其指定的文件保留，当前库中的其他所有文件则被删除。

（2）对数据文件中记录进行排序的sort过程

sort过程的功能是对指定数据集中的记录按照指定的变量进行排序。由于诸多过程有对数据集记录进行排序的需要，比如过程步中存在by语句（用以将数据文件分割为若干部分）的情况下，就需要按照by语句后的变量对数据先行排序，所以sort过程非常有用，而且非常常用。

sort过程的一般格式如下：

proc sort 选项列表；

by <descending> 变量名1 <变量名2 … 变量名n>；

run；

proc sort语句后各选项含义及其用法见下表（表13）。

表13 proc sort语句后各选项含义及其用法

选项

含义及用法

data=数据集名

用以指定sort过程所要处理的数据集，若省略则默认为最近建立或处理的数据集

datecopy

此选项指定在不改变文件创建日期和修改日期的条件下对文件进行排序 *** 作

out=数据集名

将排序后文件以指定的文件名存储，原文件不进行任何修改，若无此选项则将原文件覆盖

sortseq=排序依据

指定对字符型变量排序时依据的标准

reverse/equals/noequals

指定输出数据中的排序方式，三者分别表示将字符变量的次序翻转显示，在排序变量的各水平内部次序保持不变，在排序变量的各水平内部允许次序的改变

nodupkey/noduprecs

指定重复变量的消除方式，前者表示除去排序变量值重复的记录，后者表示除去所有变量值重复的记录

sortsize=

用以指定可用最大内存的大小，等号后为表示内存大小的数值及单位，比如10m

force

用以强制执行重复排序（对已建立索引的文件排序）过程

tagsort

指定在临时文件中仅存储排序变量和记录编号，以减少对磁盘空间的使用

by语句即用以指定排序所要依据的变量，变量可为数值型也可为字符型，其后可指定多个变量，sort过程在按照靠前的变量进行排序的情况下再按照靠后的变量进行排序。by语句中每个变量前可用descending/ascending选项来指定按照其排序的方式（降序或升序），默认状态为升序。

（3）将数据文件输出显示的print过程

print过程的功能是将SAS数据集的记录以一定的方式显示到输出设备（显示屏），可以显示其全部的变量或部分变量。利用此过程，你可以创建从简单列表到可进行数据汇总的各种报告的各种不同的表单。

print过程的一般格式如下：

proc print 选项列表；

by <descending> 变量名1 <变量名2 … 变量名n 其他选项>；

pageby 变量名；

sumby 变量名；

id 变量名；

sum变量名；

var变量名；

run；

proc print语句后可跟的选项含义及其用法见下表（表14）

表14 proc print语句后选项含义及其用法

选项

含义及用法

contents=文本

用以指定html内容文件中指向输出的链接的标识文本，等号后可为任何文本

data=数据集名

指定所要处理的数据集，等号后为数据集文件名

double

指定在相邻的记录间插入一空行

n=字符串

在报告的末尾或by变量各水平分组的末尾显示显示记录的数目，并以等号后的字符串对其进行标识

noobs

禁止记录编号在报告中的显示

obs=列标题

用以指定记录编号所在列的列标题

round

对未进行格式化的数值变量进行四舍五入，统一格式化为带两位小数的十进制数值

rows=page

规定页面格式，目前’page’是此选项唯一可用的值，表示在每一页中只显示一条记录的一行变量值，即一行中显示尽可能多的记录数

width=列宽度

指定列的宽度，可取的值有’full’,’minimum’,’uniform’,’uniformby’等，

heading=方向

取值可为v（vertical）或h（horizontal），表示列标题显示的方向（横向或纵向）

label

指定以变量标识作为相应的列标题，否则以变量名作为列标题

split=字符

首先此选项指定以变量标识作为列标题，以指定的字符作为列标题换行的标志

style=类型元素

指定报告中特定位置所要应用的类型元素（涉及很多内容，详细内容略）

by语句在所有过程中的用法都相同，即将数据集分割为若干小数据集分别进行处理。pageby语句用来控制换页时变量的显示方式，对于其后所指定的变量，相同的值不会显示在不同的页中，该变量某一值的记录在一页的剩余部分显示不下时，则从该值的第一条记录开始换行显示。sumby语句的作用和pageby语句相似，只不过是将换页的动作换为求和，对指定变量的每一值计算var变量的总计值。id语句的作用是用指定的变量值代替记录编号对每一条记录进行标识。sum语句用于指定报告中要进行求和 *** 作的变量，var语句用于指定要在报告中显示的变量。

以上过程作用较为普遍，使用频率较高，有必要预先了解，以便于后面所讨论内容的顺利进行。

为节省篇幅，这里不进行实例演示。内容过于枯燥，可能的错误也难免，还请各位多多包涵。

SAS程序 *** 作的大概情况就草草的这样介绍一下吧，说得太多的话我怕各位没有耐心看下去。更多的内容我想还是留在实际的例子中来介绍，这样大家可以好好的切身体会一下，然后就会印象深刻，实际运用起来也就得心应手了。

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。

它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。

SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；数据分析。当前（2012年）软件最高版本为SAS93。其中Base SAS模块是SAS系统的核心。其它各模块均在Base SAS提供的环境中运行。用户可选择需要的模块与Base SAS一起构成一个用户化的SAS系统。

Base SAS

Base SAS作为SAS系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它SAS模块。

Base SAS 为SAS系统的数据库提供了丰富的数据管理功能，还支持标准的SQL语言对数据进行 *** 作。Base SAS能够制作从简单列表到比较复杂的统计报表。 Base SAS可进行基本的描述性统计及基相关 系数的计算，进行正态分布检验等。

SAS/GHAPH

SAS/GHAPH可将数据及其包含着的深层信息以多种图形生动地呈现出来，如直方图、圆饼图、星形图、散点相关图、曲线图、三维曲面图、等高线图及地理图等。

SAS/GHAPH提供一个全屏幕编辑器，提供多种设备程序，支持非常广泛的图形输出设备以及标准的图形交换文件。

SAS/ASSIST

SAS/ASSIST为SAS系统提供了面向任务的菜单界面，借助它可以通过菜单系统来使用SAS系统其它产品。它自动生成的SAS程序既可辅助有经验的用户快速编写SAS程序，又可帮助用户学习SAS。

SAS/AF

SAS/AF是一个应用开发工具。用户使用SAS/AF可将包含众多功能的SAS软件作为方法库，利用 SAS/AF的屏幕设计能力以及SCL语言的处理能力来快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF也了采用了OOP(面向对象编辑)技术，使用户可方便快速开发各类具有图形用户界面(GUI)的应用系统。

SAS/EIS

SAS/EIS是决策工具，也是一个快速应用开发工具。SAS/EIS完全采用新兴的面向对象的编程模式(OOP)。EIS以生动直观的方式(图或表)将关键性或总结性信息呈现给使用者。

SAS/ACCESS

为了对众多不同格式的数据进行查询、访问和分析，SAS/ACCESS提供了与许多流行数据库软件的接口，利用SAS/ACCESS，可建立外部其它数据库的一个统一的公共数据界面。SAS/ACCESS提供的接口是透明的和动态的。用户不必将此文件当作真正存储着数据的SAS数据集一样使用，而只需在SAS中建立对外部的描述(即VIEW)文件，便可将此文件当作真正存储着数据的SAS数据集一样使用。对一些经常使用的外部数据，可以利用SAS/ACCESS将数据真正提取进入SAS数据库。 SAS/ACCESS 提供的接口是双向的，既可将数据读入SAS，也可在SAS中更新外部数据或将SAS数据加载到外部数据库中。

SAS/ACCESS支持的数据库主要有：IML－DL/I, SQL/DS, DB2, ADABAS, Rdb, ORACLE, Sybase, INGRES, Informix, DBF/DIF,ODBC等。

SAS/STAT

SAS/STAT覆盖了所有的实用数理统计分析方法，是国际统计分析领域的标准软件。SAS/STAT提供了八十多个过程，可进行各种不同模型或不同 特点数据的回归分析，如正交回归/面回归、响应面回归、logistic回归、非线性回归等，且具有多种模型选择方法。 可处理的数据有实型数据、有序数据和属性数据，并能产生各种有用的统计量和诊断信息。

在方差分析方面， SAS/STAT为多种试验设计模型提供了方差分析工具。

另外，它还有处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程。在多变量统计方面， SAS/STAT为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供了许多专用过程。SAS/STAT还包含多种聚类准则的聚类分析方法。

SAS/QC

SAS/QC为全面质量管理提供了一系列工具。它也提供一套全屏幕菜单系统引导用户进行标准的统计过程以及试验设计。SAS/QC提供了多种不同类型控制图的制作与分析。Pareto图（排列图）可用于发现需优先考虑的因素，Ishikawa图（鱼骨图）可用于直观地进行因果分析。

SAS/ETS

SAS/ETS提供丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系统和进行预测的有力工具。它提供方便的模型设定手段、多样的参数估计方法。

SAS/OR

SAS/OR提供全面的运筹学方法，是一种强有力的决策支持工具。它辅助人们实现对人力、时间以及其它各种资源的最佳利用。 SAS/OR包含通用的线性规划、混合整数规划和非线性规划的求解，也为专门的规划问题提供更为直接的解决办法，如网络流问题、运输问题、分配问题等。

SAS/IML

SAS/IML提供功能强大的面向矩阵运算的编程语言，帮助用户研究新算法或解决SAS中没有现成算法的专门问题。SAS/IML中的基本数据元素是矩阵。它包含大量的数学运算符、函数和例行程序，用户用很少的语句便可执行很复杂的计算过程。

SAS/WA

SAS/WA（Warehouse Administrator）是建立数据仓库的集成工具，它在其它SAS软件的基础上提供了一个建立数据仓库的管理层，包括：定义数据仓库和主题，数据转换和汇总，汇总数据的更新，Metadata的建立、管理和查询，Data marts和Info marts的实现。

SAS/MDDB Server

SAS/MDDB Server是SAS的多维数据库产品，主要用于在线分析处理（OLAP），可将从数据仓库或其它数据源来的数据以立体阵列的方式存储，以便于用多维数据浏览器等工具快速和方便地访问。

SAS/IntrNet

SAS/IntrNet为SAS Web应用提供了数据服务和计算服务，包括htmSQL，它为一UNIX Web服务器的CGI程序，使得能通过支持Web浏览器动态查询SAS数据或外部的关系型数据库；SAS ODBC Driver使得能通过支持ODBC的Windows Web服务器来访问SAS数据；SAS Driver for JDBC使得可以通过Java applet来查询SAS数据； SAS/IntrNet Application Dispatcher使得可以通过Web浏览器动态地递交SAS程序到SAS应用服务器执行，并将结果返回浏览器。

SAS/GIS

SAS/GIS集地理位置系统功能与数据的显示分析于一体。它提供层次化的地理信息，每一层可以是某些地理元素，也可与用户定义的主题（例如：人口、产值等）相关联。用户可交互式地缩小或放大地图，设定各层次显示与否，并利用各种交互式工具进行数据显示与分析。

SAS/ITSV

IT Service Vision（ITSV）是企业的全面IT服务的性能评估和管理的软件，这些IT服务包括计算机系统、网络系统、Web服务器和电话系统等。ITSV将不同来源的数据进行整理和组织，存放于性能数据仓库中，用GUI或批处理的方式产生组织任意层面的报告。系统程序员及网络工程师能借此识别、研究并解决有关问题，业务分析人员能借此制定资源管理的总体策略，CIO和数据中心经理能借此定期地得到所需的IT运作的汇总和分析报告。

SAS/CFO Vision

SAS/CFO Vision用于财务整合和报告，内部包含了会计知识，为日常财务工作提供了现成的程序，并提供了访问所有主要数据源的接口。它主要用于；访问财务和非财务的有关住处整合财务数据，通过一个财务信息仓库来管理业务结构，通过财务报告和分析帮助理解财务的结果，并在组织内交流关键的业务结果信息。

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