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雷达卡
在sas数据清洗与整理过程会接触到两类型数据，字符型和数值型，并且sas只会以这两种形势出现。不会像R一样出现列表、数组、矩阵、数据框、日期等多种形势。Sas中关于数值型的操作大家并不陌生，所以今天特意聊一聊如何在sas中对字符进行操作的问题。
先简单说一说一些常用的函数：
1、截取字符串 substr（a,2,3） 截取a，从2开始取3位
2、替换字符串 tranwrd(a,"a1","a2") 替换a中的a1为a2
3、删除部分字符串 compress(a,"a1") 删除a中的a1
4、trim() 去掉字符串尾部空格，如果字符串为空，则返回一个空格，改变字符串的物理存储长度、字符长度
5、trimn() 去掉字符串尾部空格，如果字符串为空，则返回一个空字符串，改变字符串的物理存储长度、字符长度
6、left() 把字符串开头的空格移到尾部，没有改变字符串的物理存储长度,但字符长度被改变
7、strip() 去掉字符串开头和结尾的所有空格，改变字符串的物理存储长度、字符长度
8、cat() 与||作用类似，保留首尾全部空格
9、catt() 连接之前会去掉各字符串尾部空格，相当于连接符结合trim()使用
10、cats() 连接之前会去掉首尾全部空格，相当于连接符结合strip()或trim（left（字符串））使用
11、catx() 连接之前会去掉首尾全部空格，在字符串之间加上一个指定的字符串
12、LENGTH(string)：返回字符长度，只有尾部空格不计数，空字符串与连续空格视为1
13、LENGTHN(string)：返回字符长度，只有尾部空格不计数，空字符串与连续空格视为0
14、LENGTHC(string)：返回字符长度，对字符长前后的空格计数，对连续空格计数，空字符串是为1
15、LENGTHM(string)：返回存储的字节长度，对字符串前后的空格计数，对连续空格计数，空字符串视为1
16、Anyalnum(参数，n) /*从n开始计算出现第一个字符或者数字的位置是多少
17、Anyalpha(参数，n)/*不输入n时返回第一个字符的位置，输入n时从n开始第一次出现字符的位置
18、anydigit( 参数，n)/*不输入n时返回第一个数字的位置，输入n时从n开始第一次出现数字的位置
19、anyspace(参数，n)/*不输入n时返回第一个空格的位置，输入n时从n开始第一次出现空格的位置
20、Position=find(string,substring<,modifiers,startpos>)：若substring在string中被找到，返回其第一次出现的位置
21、scan（string，n，“参数”）/将字符按照参数分块，在从其中提取出第n个字符。
在进行数据筛选时也可匹配字符关键词
Data a;
Set a1;
Where var like “%字符%”；
Run；
<<SAS数据分析师认证培训>>
◆培训时间：北京 2017年9月2-3日 ，9-10日【四天周末班】
深圳 2017年8月19-20，26-27日【四天周末班】；8月19-22日【四天连续班】
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小班授课，满15人开课，人数限制30人以内
讲师介绍
马伯 经管之家 CDA 数据分析研究院SAS讲师，从事互联网、电子商务方向数据分析与数据挖掘的研究与 CDA 数据分析师的教学工作，研究方向为文本挖掘、电商推荐系统开发、潜在价值客户挖掘，互联网大数据挖掘等
丁亚军 南京上度市场咨询有限公司数据分析总监，经管之家论坛SAS、SPSS统计学讲师，中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验
课程大纲
SAS程序基础篇
| 1 SAS总体概览 1.1 课程介绍 1.2 SAS系统介绍 1.3 SAS 模块介绍 1.4 SAS界面讲解 | 2 SAS 数据集 2.1 SAS数据集与逻辑库 2.2 直接创建数据：手动创建 2.3 间接获取数据：访问本地文件与数据库 | 3 SAS 语法 3.1 基本概念 3.2 语法规则 3.3 语法错误诊断与修正 |
| 4 SAS编程之data步——数据预分析 案例1：如何管理数据集 案例2：数据格式的排列组合 案例3：数据的纵向汇总 案例4：条件语句的设置 | 5 SAS编程之proc步——统计描述 5.1 平均数和标准差的意义 5.2 正态分布有多重要 5.3 数据标准化变换 5.4 缺失值填补 | 6 编程之proc步——统计推断 6.1 差异性分析 ——假设检验原理 ——t检验：判断组间差异 ——方差分析：判断多组间差异 ——协方差分析：存在协变量的群组差异 |
| 6.2 相关性分析 ——散点图提供了变量间的关系模式 ——变量关系的基础：pearson、spearman相关系数 ——偏相关分析 ——多变量相关性：典型相关 | 6.3 线性回归分析 ——简单回归分析 截距意义何在：数据平移 斜率反应预测关系的大小 ——多元回归分析 多元回归分析：回归概览性描述 处理异常值：残差分析 常用的对数变换 模型的可接受误差评析 哑变量变换 | 6.4 稳健的logistics回归 预分析：卡方独立性检验 构建模型与模型诊断、修正 自变量筛选与多模型评估：roc曲线 自变量的筛选：逐步回归 何谓稳健？ |
| 6.5 poisson 回归 poisson回归的诊断 贝叶斯poisson回归 6.6 稳健回归 稳健性之模型诊断 稳健性估计方法 稳健回归分析比较 | 6.7 主成分分析 多维偏好分析 探索性因子分析 问卷的结构效度指标 因子得分的应用：潜变量 6.8 对应分析 预分析：频数、交叉表与卡方 一元对应分析：行为与选择的对应特征 多元对应分析：维度的意义 | 6.9 联合分析 联合分析流程 析因设计与效应值计算 联合分析过程 数据挖掘（SAS/EM） 统计模型与数据挖掘的区别：数据量、数据精确度、时间、关注点 构建预测模型：购买倾向分析：基于回归、决策树、神经网络模型的预测 |
培训优惠及注意事项
培训优惠及注意事项
(1)赠送SAS数据统计分析师视频课程。
(2)现场班老学员可以享受9折优惠。
(3)同一机构3人以上报名，9折优惠。
(4)同一机构6人以上报名，8折优惠。
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报名流程及咨询
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2. 给予反馈，确认报名信息
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