编程语言 SAS

概述

SAS（统计分析系统）是一套用于高级分析、商业智能、数据管理和预测分析的软件套件。最初开发用于数据处理和统计分析，SAS 已发展为包含广泛功能的软件，包括数据挖掘、预测和运筹学。由于其强大的分析能力和用户友好的界面，SAS 在各个行业中广泛应用，尤其是在医疗保健、金融和学术界。

历史方面

创建与早期发展

SAS 于1960年代在北卡罗来纳州立大学由安东尼·詹姆斯·巴尔（Anthony James Barr）领导的一组研究人员开发。最初的目的是分析农业数据以支持统计项目。SAS 的第一个版本是用汇编语言编写的，后来转变为更用户友好的统计软件包形式。

学术与商业扩展

在1970年代，随着公司认识到其商业应用的潜力，SAS 开始在学术界之外获得关注。第一个SAS研究所于1976年成立，随后发展成为一家提供软件解决方案和分析服务的全球公司。随着对数据分析需求的增长，SAS 扩展了其产品，包括商业智能工具、数据集成解决方案和高级分析能力。

当前状态与演变

如今，SAS 是分析领域的领导者，提供一套全面的软件套件，涵盖广泛的统计技术和方法论。随着大数据和机器学习的兴起，SAS 通过将人工智能（AI）和机器学习（ML）能力纳入其平台而进行了适应。其软件在高度监管的行业（如制药和金融）中被广泛依赖于合规性和风险管理。

语法特性

数据步骤与过程步骤

SAS 编程的核心基于数据步骤和过程（PROC）步骤。数据步骤用于数据处理，而 PROC 步骤用于分析。

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

变量类型

SAS 支持两种类型的变量：数值型和字符型。数值型变量可以存储数字，而字符型变量可以存储文本字符串。

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

数组

SAS 允许使用数组进行高效的数据处理。

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

函数

SAS 提供了一系列内置函数用于数据转换、统计和字符串处理。

data example;
    x = abs(-5); /* 绝对值 */
    y = length("SAS"); /* 字符串长度 */
run;

格式化

SAS 允许使用格式对数据值进行格式化，从而增强输出的呈现效果。

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

标签

为变量添加标签可以提高输出的可读性。

data labeled;
    x = 1;
    label x = "变量 X 标签";
run;

条件逻辑

SAS 支持条件语句用于数据处理。

data conditional;
    set mydata;
    if age > 30 then status = "高级";
    else status = "初级";
run;

合并数据集

SAS 提供了基于公共键合并多个数据集的语法。

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

宏

SAS 包含宏编程功能，用于动态代码生成。

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

图形过程

SAS 提供内置过程用于创建数据的图形表示。

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

开发工具、运行时和集成开发环境（IDE）

IDE 和工具

SAS 企业指南是一个广泛使用的图形用户界面（GUI），允许用户使用点选方法构建项目。其他流行的环境包括 SAS Studio 和 Base SAS，它们提供更以代码为中心的方法。SAS Viya 是一个较新的基于云的分析平台，也支持 SAS 编程。

构建项目

要构建一个 SAS 项目，用户通常在 IDE 或文本编辑器中编写脚本，然后执行这些脚本以进行数据转换和分析。典型的工作流程包括编写数据步骤，随后一个或多个 PROC 步骤来分析或可视化数据。输出可以导出为多种格式，包括 CSV、Excel 和 RTF。

SAS 的应用

SAS 主要用于需要严格数据分析的行业，包括：

• 医疗保健：用于临床试验和患者数据分析。
• 金融：用于风险管理和欺诈检测。
• 零售：用于客户细分和销售预测。
• 政府：用于公共健康研究和统计报告。

与其他语言的比较

在将 SAS 与相关编程语言进行比较时：

• Python： 虽然 Python 更灵活且是开源的，但 SAS 提供内置的分析能力，使得专注于统计分析的用户无需具备广泛的编程技能。
• R： R 拥有更广泛的统计建模包，但 SAS 提供了一个集成环境，具有用户支持和强大的数据处理能力。
• SQL： SAS 集成了类似 SQL 的语法用于数据处理和查询，使其互为补充；SQL 主要用于数据库。
• Java： Java 提供了更低级的控制，适合通用编程，而 SAS 专门针对统计分析进行了优化。
• C++ 和 C： 这些语言更注重性能，要求广泛的知识，而 SAS 通过其更高级的抽象简化了统计编程。

源到源翻译提示

在源到源翻译方面，有像“SASTransformer”这样的工具，可以促进将 SAS 代码转换为 R、Python 或 SQL。然而，每种语言都有独特的语法和库，可能没有直接的等价物，因此在翻译过程中需要仔细考虑。