ภาษาการเขียนโปรแกรม SAS

ภาพรวม

SAS (Statistical Analysis System) เป็นชุดซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง, การวิเคราะห์ธุรกิจ, การจัดการข้อมูล, และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ โดยพัฒนาในตอนแรกเพื่อการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ SAS ได้พัฒนาไปสู่การรวมฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย รวมถึงการขุดข้อมูล, การพยากรณ์, และการวิจัยด้านการดำเนินงาน มันถูกใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยเฉพาะในด้านการดูแลสุขภาพ, การเงิน, และการศึกษา เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์ที่ทรงพลังและอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย

ด้านประวัติศาสตร์

การสร้างและการพัฒนาในช่วงแรก

SAS ถูกพัฒนาขึ้นในปี 1960 ที่มหาวิทยาลัยรัฐนอร์ทแคโรไลนา โดยกลุ่มนักวิจัยที่นำโดย Anthony James Barr จุดประสงค์เริ่มต้นคือการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเกษตรเพื่อสนับสนุนโครงการทางสถิติ เวอร์ชันแรกของ SAS ถูกเขียนในภาษาแอสเซมเบลอร์และต่อมาได้เปลี่ยนไปสู่การใช้งานที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ในรูปแบบของแพ็คเกจทางสถิติ

การขยายตัวทางวิชาการและเชิงพาณิชย์

ในปี 1970 SAS เริ่มได้รับความนิยมในนอกวงการวิชาการเมื่อบริษัทต่างๆ ตระหนักถึงศักยภาพในการใช้งานเชิงพาณิชย์ สถาบัน SAS แห่งแรกถูกก่อตั้งขึ้นในปี 1976 ซึ่งต่อมาได้ขยายตัวเป็นบริษัทระดับโลกที่ให้บริการโซลูชันซอฟต์แวร์และบริการวิเคราะห์ เมื่อความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มขึ้น SAS ได้ขยายข้อเสนอของตนเพื่อรวมเครื่องมือการวิเคราะห์ธุรกิจ, โซลูชันการรวมข้อมูล, และความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูง

สถานะปัจจุบันและการพัฒนา

ปัจจุบัน SAS เป็นผู้นำในด้านการวิเคราะห์ โดยนำเสนอชุดซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมซึ่งรวมถึงเทคนิคและระเบียบวิธีทางสถิติที่หลากหลาย ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง SAS ได้ปรับตัวโดยการรวมความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เข้าสู่แพลตฟอร์มของตน ซอฟต์แวร์ของมันถูกพึ่งพาอย่างมากสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการจัดการความเสี่ยงในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น ยาและการเงิน

คุณสมบัติของไวยากรณ์

ขั้นตอนข้อมูลและขั้นตอน PROC

แกนหลักของการเขียนโปรแกรม SAS ขึ้นอยู่กับขั้นตอนข้อมูลและขั้นตอนการดำเนินการ (PROC) ขั้นตอนข้อมูลใช้สำหรับการจัดการข้อมูล ในขณะที่ขั้นตอน PROC ใช้สำหรับการวิเคราะห์

data mydata;
    input name $ age salary;
    datalines;
    John 30 50000
    Jane 25 60000
    ;
run;

ประเภทตัวแปร

SAS รองรับตัวแปรสองประเภท: ตัวเลขและตัวอักษร ตัวแปรตัวเลขสามารถเก็บตัวเลขได้ ในขณะที่ตัวแปรตัวอักษรสามารถเก็บข้อความได้

data example;
    name = "Alice";
    age = 28;
run;

อาร์เรย์

SAS อนุญาตให้ใช้การอาร์เรย์เพื่อการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

data array_example;
    array nums(3) x1 x2 x3;
    do i = 1 to 3;
        nums(i) = i * 10;
    end;
run;

ฟังก์ชัน

SAS มีฟังก์ชันในตัวที่หลากหลายสำหรับการแปลงข้อมูล, สถิติ, และการจัดการสตริง

data example;
    x = abs(-5); /* ค่าที่แท้จริง */
    y = length("SAS"); /* ความยาวของสตริง */
run;

การจัดรูปแบบ

SAS อนุญาตให้มีการจัดรูปแบบค่าข้อมูลโดยใช้รูปแบบ ซึ่งช่วยเพิ่มการนำเสนอผลลัพธ์

data formatted;
    value = 12345.678;
    formatted_value = put(value, dollar8.2); /* จัดรูปแบบเป็น $12,345.68 */
run;

ป้ายชื่อ

การเพิ่มป้ายชื่อให้กับตัวแปรสามารถปรับปรุงความสามารถในการอ่านผลลัพธ์

data labeled;
    x = 1;
    label x = "ป้ายชื่อของตัวแปร X";
run;

ลอจิกเงื่อนไข

SAS รองรับคำสั่งเงื่อนไขสำหรับการจัดการข้อมูล

data conditional;
    set mydata;
    if age > 30 then status = "Senior";
    else status = "Junior";
run;

การรวมชุดข้อมูล

SAS มีไวยากรณ์สำหรับการรวมชุดข้อมูลหลายชุดตามกุญแจที่ใช้ร่วมกัน

data merged;
    merge dataset1 dataset2;
    by ID;
run;

แมโคร

SAS รวมความสามารถในการเขียนโปรแกรมแมโครสำหรับการสร้างโค้ดแบบไดนามิก

%macro example(data);
    data &data;
    set &data;
    run;
%mend example;

ขั้นตอนกราฟิก

SAS มีขั้นตอนในตัวสำหรับการสร้างการแสดงผลกราฟิกของข้อมูล

proc sgplot data=mydata;
    scatter x=age y=salary;
run;

เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา, รันไทม์, และ IDEs

IDEs และเครื่องมือ

SAS Enterprise Guide เป็นอินเทอร์เฟซกราฟิกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ SAS ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างโครงการโดยใช้วิธีการคลิกและเลือก สภาพแวดล้อมที่ได้รับความนิยมอื่นๆ ได้แก่ SAS Studio และ Base SAS ซึ่งเสนอวิธีการที่เน้นโค้ดมากขึ้น SAS Viya เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่ใช้คลาวด์ใหม่ที่สนับสนุนการเขียนโปรแกรม SAS ด้วย

การสร้างโครงการ

ในการสร้างโครงการ SAS ผู้ใช้มักจะเขียนสคริปต์ใน IDE หรือโปรแกรมแก้ไขข้อความ ซึ่งจะถูกดำเนินการเพื่อทำการแปลงข้อมูลและการวิเคราะห์ กระบวนการทำงานทั่วไปเกี่ยวข้องกับการเขียนขั้นตอนข้อมูล ตามด้วยขั้นตอน PROC หนึ่งหรือมากกว่าเพื่อวิเคราะห์หรือแสดงผลข้อมูล ผลลัพธ์สามารถส่งออกไปยังรูปแบบต่างๆ รวมถึง CSV, Excel, และ RTF

การใช้งานของ SAS

SAS ถูกใช้เป็นหลักในอุตสาหกรรมที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเข้มงวด รวมถึง:

• การดูแลสุขภาพ: สำหรับการทดลองทางคลินิกและการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย
• การเงิน: สำหรับการจัดการความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง
• การค้าปลีก: สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้าและการพยากรณ์ยอดขาย
• รัฐบาล: สำหรับการศึกษาสุขภาพประชาชนและการรายงานทางสถิติ

การเปรียบเทียบกับภาษาอื่นๆ

เมื่อเปรียบเทียบ SAS กับภาษาการเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง:

• Python: แม้ว่า Python จะมีความยืดหยุ่นและเป็นโอเพนซอร์สมากกว่า แต่ SAS มีความสามารถในการวิเคราะห์ในตัว ทำให้ใช้งานง่ายสำหรับผู้ที่มุ่งเน้นการวิเคราะห์ทางสถิติโดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง
• R: R มีแพ็คเกจการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่หลากหลายกว่า แต่ SAS ให้สภาพแวดล้อมที่รวมกันพร้อมการสนับสนุนผู้ใช้และการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่ง
• SQL: SAS รวมไวยากรณ์ที่คล้าย SQL สำหรับการจัดการข้อมูลและการสอบถาม ทำให้มันเสริมกัน; SQL ใช้สำหรับฐานข้อมูลเป็นหลัก
• Java: Java ให้การควบคุมในระดับต่ำมากขึ้นและเหมาะสำหรับการเขียนโปรแกรมทั่วไป ในขณะที่ SAS ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
• C++ และ C: ภาษาเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นด้านประสิทธิภาพและต้องการความรู้ที่กว้างขวาง ในขณะที่ SAS ทำให้การเขียนโปรแกรมทางสถิติง่ายขึ้นด้วยการใช้การอ Abstraction ที่สูงขึ้น

เคล็ดลับการแปลจากแหล่งข้อมูลสู่แหล่งข้อมูล

ในแง่ของการแปลจากแหล่งข้อมูลสู่แหล่งข้อมูล มีเครื่องมือเช่น "SASTransformer" ที่สามารถช่วยในการแปลงโค้ด SAS เป็น R, Python, หรือ SQL อย่างไรก็ตาม แต่ละภาษามีไวยากรณ์และไลบรารีที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งอาจไม่มีเทียบเท่าตรงๆ จึงต้องพิจารณาอย่างรอบคอบในระหว่างการแปล