SAS base小白之路---数据分析

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              SAS零售业智能解决方案为企业提供洞察能力


不同零售渠道收集的堆积如山的客户资料和交易数据常常处于独立分散的数据库和系统之中,这使得信息分析缺少切合实际的方法，从而难以从智能中获得有效的洞察。为了在竞争激烈的市场中生存并发展，零售商们需要针对特定行业的、分析功能强大的解决方案。SAS零售业智能解决方案针对零售业的特殊需求量身定制，为企业提供颇具价值的洞察能力。零售商可利用这种智能信息来为商店制定连贯的业务战略和绩效度量标准。该解决方案套装由四大关键部分组成，基于统一平台，既可单独实施，也可联合实施，以发挥出最大效益。
SAS零售业客户洞察
该方案通过界定最佳市场营销和商品销售战略，在细分市场最大程度地满足客户需求，并使盈利最大化。该方案通过将商店特性与客户洞察相结合，实现商品销售和市场营销决策的最优化，做出包括分类规划和存货补给等决策。除了提供客户智能以外，SAS零售业客户洞察还能在交易活动、产品类别、单位产品销售额以及其他更多因素的基础上，对商店进行归类和细分。
SAS零售业供应链成本核算
借助于现有的数据，该解决方案能核算整个供应链，乃至最小存货单位层面上的成本花费。通过将现金的数据管理与针对零售业的成本核算方法相结合，该方案为企业提供了关于供应链的充分的财务视图，使用户了解产品在分销中心、商店和客户结账处等各环节的流动情况。同时，该方案也可以对不同的物流情景进行建模，预测各种假设情景下的财务效果，从而揭示供应链活动的真实成本和产品的净盈利能力。
SAS零售业促销效果
该方案能帮助零售商根据既定目标来分析以往促销活动的效果，并对策划的促销活动的赢利空间进行预测，从而更精确地预见市场需求的变化。同时，该方案还能预测促销对于按最小存货单位、零售网点和促销时间等不同分类方式下提升基准销售量的影响，并利用这些信息来指导企业的商品销售和市场营销决策。借助于多种提利空间分析报告、客流量分析报告和交易额/规模分析报告，用户可以轻松获得最大盈利。
SAS零售业战略绩效管理
通过分析关联功能领域的运营数据，零售商可以及时地制定各类决策。SAS零售业战略绩效管理包括针对零售业应用的公司绩效评分卡、关键绩效指标、战略绩效图和知识库，以制定企业战略并使其形象直观化。借助战略蓝图，企业可以利用商业智能来制定企业目标、支持连贯一致决策制定、监测绩效，并能防患于未然。
SAS零售智能平台
SAS提供零售业智能技术平台,包括数据集成、商务智能、分析智能、智能存储等基础模块。它能提供逻辑数据模型，用来描述与零售业业务功能有关的数据，并可提供详细数据存储模型——DDS。
SAS的零售业解决方案提供了针对零售业应用的详细数据的数据模型，提供针对强健的OLAP报表系统而设计的维数据模型。模型已覆盖了每个RIS解决方案中的关键业务报表需求。SAS零售业智能解决方案将继续随着零售业的变化而不断演变提升。以后，它将融入更多的组建解决方案，以满足零售商日益增长的智能需求。
方案点评
SAS零售业智能解决方案针对零售业的特殊需求而量身定制，通过职能化的分析为企业提供颇具价值的洞察能力，比如对客户行为、商场绩效、供应链成本以及市场促销活动等诸多方面的洞察。零售商可利用这种智能来为商店制定连贯的业务战略和绩效度量标准。借助于专为零售业构建的智能平台，该解决方案将SAS备受好评的分析和数据管理功能与零售业领域的专有知识相结合,提供整体洞察视角，能有效提升零售企业的盈利能力。在国际市场SAS表现突出，但本地化是SAS在中国市场上不得不考虑的关键问题。


                           

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关键词：SAS base Base 数据分析 防患于未然 解决方案 SAS 学习数据分析。 解决方案 零售业 能力 智能

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SAS数据分析完整笔记
1.        SAS INSIGHT启动：
方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis
方法2：在命令栏内输入insight
方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；
Proc insight；
Run；
1.1 一维数据分析
用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。
直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart
盒形图：Analysis→Box plot
马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）
1.2 二维数据分析
散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）
曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）
1.3 三维数据分析
旋转图：Analysis→Rotationg Plot
曲面图：Analysis→Rotationg Plot  设置 Fit Surface
等高线图：Analysis→Countor plot
1.4 分布分析
包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。
1.4.   1  Analysis→Distribution（Y）
第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。
1.4.2  添加密度估计
A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；
Curves→Parametric Density
B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；
Curves→Kernel Density
1.4.3 分布检验
Curves→CDF confidence band
Curves→Test for Distribution
1.5 曲线拟合
Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系
1.6 多变量回归
Analysis→Fit（Y X）
1.7 方差分析
Analysis→Fit（Y X）
1.8 相关系数计算
Analysis→Multivariate
1.9 主成分分析
Analysis→Multivariate
2.SAS ANALYST启动：
方法1：Solution→Analysis→Analyst
方法2：在命令栏内输入analyst
2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group
2.2 随机抽样：Data→Random Sample
2.3 生成报表：Report→Tables
2.4 变量计算：Date→Transform
2.5 绘制统计图
2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal
2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart
2.5.3 直方图：Graph→Histogram
2.5.4 概率图：Graph→Probality plot
2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot
2.6 统计分析与计算
2.6.1 计算描述性统计量
Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics 只计算简单统计量
Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution 可计算一个变量的分布信息
Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系
Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts 可计算频数
2.6.2 列联表分析
Statistics →Table Analysis
2.7假设检验
2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系
Statistics →Hypothesis tests  →One-Sample Z-test for a mean
2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形
推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等
Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean
2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例
Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion
2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。
Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance
2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值
Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means
2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。
Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means
2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。
Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions
2.7.8两样本方差检验
Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance
2.8ANOVA过程
2.8.1单因素ANOVA过程
Statistics →ANOVA→One-Way Anova
2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题
Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test
Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。
2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。
Statistics →ANOVA→Factorial Anova
2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型
Statistics →ANOVA→Linear Model
2.9回归分析：Statistics →Regression
2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。
Statistics →Regression→simple
2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归
Statistics →Regression→linear
2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量
Statistics →Regression→logistic

3.报表以及图形输出
3.1 print过程
Proc print data = sasuser.score;     //数据库.数据集
Run;
Proc print data = sasuser.score;
Var name math Chinese;               //变量
Run;
Proc print data = sasuser.score  noobs;    //去掉第一列（观测序号）
Var name math Chinese；
Run；
Proc  print  data= sasuser.score；
Where sex in（‘f’）；                       //通过where语句
Run；
Proc print data = sasuser.score noobs label；
Title ‘女生成绩单’；
Label name =‘姓名’
      Sex =‘性别’
      Math = ‘数学’
      Chinese = ‘语文’
      English =  ‘英语’；
Where sex in（‘f’）；
Run；
Title “the sas system”；  //恢复系统标题
Proc  print  data = sasuser.score；
Footnote = ‘分数列表’；     //加分数列表的脚注
Run；
Proc sort  data = sasuser.score；
By  sex；
Run；
Proc  print  data = sasuser.score；     //使用by分组输出前用sort排序
By sex；
Run；
Proc  print  data = sasuser.score；
Sum math；
Run；
3.2 tabulate过程
Proc tabulate data =数据集名称；
Class 分类变量；
Var 分析变量；
Table 页面说明 行维说明 列维说明/选项；
Run；
3.3 sort过程
Proc sort data = 数据集名称；   //默认升序排列
  By 变量名；
Run；
Proc sort data = 数据集名称；  
  By   descending  变量名；   //降序排列
Run；
3.4  means过程：数量（N）、均值(Mean)、标准差(Std Dev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)
Proc means  data = sasuser.stock;
Var  price;
Run;
3.5 univariate过程
Proc univariate data =数据集；
Var 分析变量；
Run；
结果：
Moments：统计量的各阶矩，例如一阶矩就是均值，二阶矩就是方差等；
Basic Statistical Measures：基本统计量；
Tests for location：检验均值是否为零；
Quantiles：分位数表；
Extreme Observations：极端观测值。
3.6 freq过程：离散变量的分布情况
Proc freq data =数据集名；
Tables  变量名；
Run；
结果：
变量取值、频数、百分比、累计频数、；累计百分比
3.7 corr过程：相关系数
Proc corr data =数据集；
Var 变量名  变量名；
Run；
结果：
简单统计量
相关系数及p值
3.8 gplot过程：绘制散点图和曲线图,绘制回归曲线。
Proc gplot  data = 数据集名称；
Symbol 曲线类型；
Plot 竖轴变量*横轴变量；
Run；

Proc gplot data = sasuser.score;
Symbol I = none  v=star;
Plot English*Chinese;
Run;

3.9  gchart过程：绘制直方图、饼图、三维直方图等。
Proc gchart data = 数据集名称；
Vbar/pie/block =变量；
Run；
3.10 G3D过程绘制三维曲面
Proc g3d data =数据集；
Plot 变量x*变量y=变量z；
Run；
gcontour过程：画出曲面的等高线
Proc gcontour data =数据集名；
Plot x*y=z；
Run；

4.基本统计分析
4.1正态性检验：univariate过程
Proc univariate data= sasuser.stock normal;
Var  eps;
Run;
Proc univariate data= sasuser.stock normal;
Var  eps;
Histogram eps;                  //画出直方图
Probplot eps;                   //画出概率分布图
Run;
4.2单变量均值检验
4.2.1如果一个变量服从正态分布，那么可以用t检验来对变量进行均值检验
Proc ttest data =数据集  ho = 均值；
Var 检验变量；
Run；
4.2.2t检验还可以检验方差相同的两个独立样本均值是否相等
Proc ttest data =数据集；
Class 分类变量；
Var 检验变量；
Run；
结果
第一部分简单统计量
第二部分t检验结果
第三部分两者方差是否相等检验
T检验要求两个独立样本都必须服从正态分布，如果不服从正态分布，则无法进行t检验。这时可用非参数的方法，常用的非参数方法是NPAR1WAY过程，它是 noparameter 1 way缩写。
4.3成对总体均值检验
4.4回归分析：reg（回归）过程、rsreg（二次响应面回归）过程、orthoreg（病态数据回归）过程、nlin（非线性回归）过程、transreg（变换回归）过程、calis（线性结果方程和路径分析）过程、glm（一般线性回归）过程、genmod（广义线性回归）过程
4.4.1 REG过程
Proc reg data = 输入数据集 选项；
Var 变量列表；
Model 因变量 = 自变量列表；
Print 输出结果；
Plot 诊断图形；
Run；
4.4.2 nlin过程
指明模型的表达式并给定系数初值
4.4.3glm过程：使用最小二乘法回归线性模型，还可以进行回归，分差，协方差，多变量方差、偏相关系数分析
4.5方差分析
4.5.1单因素方差分析
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Run；
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Means  brand；
Run；
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Means  brand/t；       //t检验
Run；
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Means  brand/bon；       //bonferroni t检验   控制第一类错误的概率，但是具有较大第二类错误概率
Run；
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Means  brand/regwq；       //regwq检验   控制第一类错误的概率
Run；
Proc anova data =数据集名称；
Class 因素；
Model 实验结果 =因素；
Means  brand/tukey；       //tukey检验   控制第一类错误的概率，但是第二类错误概率通常高于regwq检验
Run；
4.5.2多因素方差分析
4.5.3列联表检验
Proc freq data = 数据集；
Tables 因素a*因素b / chisq；
Weight 实验结果；
Run；
5相关知识
因变量—Depender （Y）
自变量—Independent  (X1 X2…)

感觉找到了组织，谢谢楼主

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