SAS (Statistical Analysis System) è una suite software utilizzata per analisi avanzate, business intelligence, gestione dei dati e analisi predittiva. Sviluppato originariamente per la manipolazione dei dati e l'analisi statistica, SAS si è evoluto per includere una vasta gamma di funzionalità, tra cui data mining, previsione e ricerca operativa. È ampiamente utilizzato in vari settori—specialmente sanità, finanza e accademia—grazie alle sue potenti capacità analitiche e all'interfaccia user-friendly.
SAS è stato sviluppato negli anni '60 presso la North Carolina State University da un gruppo di ricercatori guidati da Anthony James Barr. L'obiettivo iniziale era analizzare dati agricoli per supportare progetti statistici. La prima versione di SAS è stata scritta in linguaggio assembler e successivamente è stata trasformata in un'interfaccia più user-friendly sotto forma di pacchetto statistico.
Negli anni '70, SAS ha iniziato a guadagnare terreno al di fuori dell'accademia, poiché le aziende hanno riconosciuto il suo potenziale per applicazioni commerciali. Il primo SAS Institute è stato fondato nel 1976, ed è da allora diventato una società globale che fornisce soluzioni software e servizi analitici. Con l'aumento della domanda di analisi dei dati, SAS ha diversificato la sua offerta per includere strumenti di business intelligence, soluzioni di integrazione dei dati e capacità di analisi avanzata.
Oggi, SAS è un leader nel campo dell'analisi, offrendo una suite software completa che comprende una vasta gamma di tecniche e metodologie statistiche. Con l'emergere dei big data e del machine learning, SAS si è adattato incorporando capacità di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) nella sua piattaforma. Il suo software è ampiamente utilizzato per la conformità e la gestione del rischio in settori altamente regolamentati, come quello farmaceutico e finanziario.
Il nucleo della programmazione SAS si basa su data step e procedure (PROC) step. I data step sono utilizzati per la manipolazione dei dati, mentre i PROC step sono utilizzati per l'analisi.
data mydata;
input name $ age salary;
datalines;
John 30 50000
Jane 25 60000
;
run;
SAS supporta due tipi di variabili: numeriche e caratteri. Le variabili numeriche possono memorizzare numeri, mentre le variabili caratteri possono memorizzare stringhe di testo.
data example;
name = "Alice";
age = 28;
run;
SAS consente l'uso di array per una manipolazione efficiente dei dati.
data array_example;
array nums(3) x1 x2 x3;
do i = 1 to 3;
nums(i) = i * 10;
end;
run;
SAS fornisce una gamma di funzioni integrate per la trasformazione dei dati, statistiche e manipolazione delle stringhe.
data example;
x = abs(-5); /* Valore assoluto */
y = length("SAS"); /* Lunghezza della stringa */
run;
SAS consente la formattazione dei valori dei dati utilizzando formati, migliorando la presentazione dell'output.
data formatted;
value = 12345.678;
formatted_value = put(value, dollar8.2); /* Formatta come $12,345.68 */
run;
Aggiungere etichette alle variabili può migliorare la leggibilità dell'output.
data labeled;
x = 1;
label x = "Etichetta Variabile X";
run;
SAS supporta dichiarazioni condizionali per la manipolazione dei dati.
data conditional;
set mydata;
if age > 30 then status = "Senior";
else status = "Junior";
run;
SAS fornisce sintassi per unire più dataset basati su chiavi comuni.
data merged;
merge dataset1 dataset2;
by ID;
run;
SAS include capacità di programmazione macro per la generazione dinamica di codice.
%macro example(data);
data &data;
set &data;
run;
%mend example;
SAS fornisce procedure integrate per creare rappresentazioni grafiche dei dati.
proc sgplot data=mydata;
scatter x=age y=salary;
run;
SAS Enterprise Guide è un'interfaccia grafica (GUI) ampiamente utilizzata per SAS che consente agli utenti di costruire progetti utilizzando un metodo point-and-click. Altri ambienti popolari includono SAS Studio e Base SAS, che offrono un approccio più incentrato sul codice. SAS Viya è una nuova piattaforma di analisi basata su cloud che supporta anche la programmazione SAS.
Per costruire un progetto SAS, gli utenti scrivono tipicamente script in un IDE o in un editor di testo, che vengono poi eseguiti per effettuare trasformazioni e analisi dei dati. Il flusso di lavoro tipico prevede la scrittura del data step, seguita da uno o più PROC step per analizzare o visualizzare i dati. L'output può essere esportato in vari formati, tra cui CSV, Excel e RTF.
SAS è prevalentemente utilizzato in settori che richiedono un'analisi rigorosa dei dati, tra cui:
Quando si confronta SAS con linguaggi di programmazione pertinenti:
In termini di traduzione da codice a codice, ci sono strumenti come "SASTransformer", che possono facilitare la conversione del codice SAS in R, Python o SQL. Tuttavia, ogni linguaggio ha una sintassi e librerie uniche che potrebbero non avere equivalenti diretti, richiedendo un'attenta considerazione durante la traduzione.