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简介：《小白学SAS，有配套程序》是一本专为初学者设计的SAS学习指南，旨在通过配套的实践编程使新手快速掌握这门强大的统计分析软件。SAS广泛应用于数据分析、数据挖掘和预测建模等领域，特别是在医药、金融和市场研究中具有重要地位。本书详细介绍了SAS的各个模块及其功能，并强调了通过实践来理解统计概念和SAS编程的重要性。学习内容涵盖数据输入、变量操作、数据过滤、数据转换、基本和高级统计分析，以及数据可视化和报告生成。通过配套程序的实战操作，初学者可以深入理解每个统计过程并提升解决问题的能力，为未来的数据工作打下坚实基础。

1. 初学者SAS学习指南

为什么选择SAS？

SAS（Statistical Analysis System）是一个功能强大的统计分析系统，它在学术研究、商业分析和政府应用领域中有着广泛的应用。初学者在开始学习SAS时，常常会因为其庞大的功能集和复杂的语法结构而感到无从下手。但SAS的模块化设计和高级自动化功能，使得它成为了处理大规模数据集、进行复杂统计分析的理想选择。

我应该从哪里开始？

对于初学者来说，首先需要掌握SAS的基本知识，包括数据集的操作、基本统计分析和报告生成等。SAS的学习曲线虽然一开始较陡，但一旦掌握了其基本原理和编程逻辑，你就能高效地处理数据，挖掘深层次的洞察。

如何有效学习SAS？

有效学习SAS需要结合理论知识和实际操作。初学者可以从简单的数据操作入手，逐步深入到统计分析和高级编程技术。通过反复实践，配合适当的阅读材料和在线资源，你将能够不断提升自己的SAS编程技能。同时，参与讨论组和社区也是提升解决问题能力的好方法。

2. SAS模块功能介绍

2.1 基本模块概述

2.1.1 数据步（DATA STEP）与过程步（PROC STEP）

数据步（DATA STEP）是SAS编程中用于数据处理的核心部分，它通过执行一系列的数据操作语句来创建和修改数据集。数据步主要涉及到数据的读取、变换、计算和写入。例如，可以在这个步骤中对数据进行筛选、排序、计算新变量、条件赋值等操作。

DATA work.mydata; /* 开始一个数据步，创建新的数据集 */ SET work.source_data; /* 读取现有的数据集 */ IF condition THEN variable = value; /* 条件赋值 */ /* 其他数据处理语句 */ RUN; /* 结束数据步 */ 

过程步（PROC STEP）是调用SAS预定义过程（procedures）的步骤。这些过程已经为特定的分析和报告任务编写好，只需要指定输入数据集和过程所需的选项即可。例如， PROC MEANS 可以用来计算数据集的统计摘要。

PROC MEANS DATA=work.mydata; VAR variable1 variable2; /* 指定要进行统计分析的变量 */ OUTPUT OUT=work.summary N= Nmiss= MEAN= STD=; /* 指定输出数据集及其内容 */ RUN; 

数据步和过程步是SAS编程中不可或缺的两个部分，数据步更侧重于数据的整理和预处理，而过程步则用于数据的分析和报告输出。熟练掌握两者的使用是成为一名优秀SAS程序员的基础。

2.1.2 常见模块功能与应用场景

SAS软件中包含大量模块，覆盖了数据分析、统计、商业智能、数据管理等多个领域。例如，SAS/STAT模块用于执行统计分析，SAS/GRAPH用于创建各类统计图表，SAS/ETS则用于时间序列分析。

下面是一个使用SAS/GRAPH模块创建柱状图的简单示例：

/* 创建数据集 */ DATA chart_data; input Category $ Value; datalines; Category1 20 Category2 30 Category3 25 Category4 40 ; RUN; /* 使用PROC GPLOT生成柱状图 */ PROC GPLOT DATA=chart_data; VBAR Category / RESPONSE=Value; /* 指定类别变量和响应变量 */ RUN; QUIT; 

SAS还提供了其他模块，如SAS/SQL用于数据库查询和数据整合，SAS/ETS用于时间序列分析和预测等。模块的使用取决于特定的任务需求，熟练掌握这些模块，可以帮助解决复杂的数据分析问题。

2.2 数据管理模块

2.2.1 数据集的创建与维护

在SAS中，数据集是由观察值（行）和变量（列）组成的结构化数据集合。使用数据步可以创建数据集，也可以使用 PROC COPY 来复制和维护数据集。

创建数据集的基本步骤包括定义变量的属性和读入数据，之后可以进行数据集的修改和维护操作。下面的代码段展示了如何创建一个简单的数据集：

DATA my_dataset; input ID $ Name $ Age; datalines; 001 John 30 002 Mary 25 003 Joe 27 ; RUN; /* 复制数据集 */ PROC COPY IN=work OUT=libref; SELECT my_dataset; RUN; 

数据集的维护包括修改、更新、合并数据集等。例如，可以使用 PROC APPEND 、 PROC SORT 、 PROC SQL 等过程来实现更复杂的操作。

2.2.2 数据访问与整合方法

SAS中对数据的访问和整合主要通过数据步中的读取（ SET 语句）、合并（ MERGE 语句）和数据连接（ PROC SQL ）来完成。 MERGE 语句可以合并两个或多个数据集，而 PROC SQL 则可以执行复杂的查询和数据整合操作。

下面是一个简单的数据集合并示例：

DATA merged_data; MERGE dataset1 (IN=in1) dataset2 (IN=in2); BY key_variable; IF in1 AND in2 THEN output merged_data; /* 当两个数据集都有对应的记录时输出 */ RUN; 

通过 PROC SQL ，可以执行更为复杂的查询和数据整合任务：

PROC SQL; CREATE TABLE new_dataset AS SELECT a.*, b.* FROM dataset1 AS a INNER JOIN dataset2 AS b ON a.key_variable = b.key_variable; QUIT; 

数据集的访问和整合是数据分析的基础，掌握这些技能有助于高效地准备和管理分析所需的数据。

2.3 统计分析模块

2.3.1 基本统计过程

SAS提供了多种统计过程（procedures），用于执行基础统计分析。这些过程包括 PROC MEANS 、 PROC FREQ 、 PROC UNIVARIATE 等，分别用于计算均值、频数表、单变量描述性统计等。

PROC MEANS 可以输出数据集的汇总统计信息，如均值、中位数、标准差等：

PROC MEANS DATA=work.mydata; CLASS variable1; /* 指定分组变量 */ VAR variable2; /* 指定分析变量 */ OUTPUT OUT=work.summary MEAN= MeanValue; /* 将结果输出到新数据集 */ RUN; 

PROC FREQ 可以生成频数表和交叉表，常用于探索性数据分析：

PROC FREQ DATA=work.mydata; TABLES variable1*variable2 / LIST; /* 输出变量间的频数表 */ RUN; 

这些基础统计过程为初步的数据探索提供了有力的工具，是数据分析流程中的重要步骤。

2.3.2 高级统计分析功能介绍

除了基础统计分析，SAS还提供了高级统计分析功能，如 PROC GLM 进行方差分析（ANOVA）， PROC REG 用于回归分析，以及 PROC CLUSTER 进行聚类分析。

PROC GLM 可以执行更复杂的方差分析：

PROC GLM DATA=work.mydata; CLASS variable1; MODEL variable2 = variable1; /* 指定模型公式 */ MEANS variable1 / Tukey; /* 进行多重比较 */ RUN; 

PROC REG 则可以构建和评估线性回归模型：

PROC REG DATA=work.mydata; MODEL variable2 = variable1; /* 指定回归模型 */ RUN; 

高级统计分析功能扩展了SAS在数据探索和建模方面的能力，允许用户执行更深层次的数据分析。

本章节以SAS模块功能介绍为核心，详细解释了数据步与过程步的概念和区别，数据管理模块以及统计分析模块的基本使用方法。通过具体实例的代码展示了如何在SAS环境中进行数据集的创建、维护、访问和整合。进一步地，介绍了基础和高级的统计分析过程，为读者提供了进入SAS分析世界的钥匙。接下来的章节将通过实践案例来加深对这些概念的理解，并展示如何将SAS应用于实际问题解决中。

3. 基础编程实践：数据输入、处理、过滤和转换

3.1 数据输入与预处理

3.1.1 从不同来源读取数据

在数据分析的初始阶段，能够从不同来源导入数据是至关重要的。SAS 提供了丰富的功能，允许用户从多种格式中读取数据，如文本文件、Excel表格、数据库和其他统计软件的数据集。使用 PROC IMPORT 可以导入Excel文件，而 PROC SQL 可以连接并查询数据库数据。

/* 从文本文件导入数据 */ proc import datafile="c:\data\rawdata.txt" out=work.rawdata dbms=txt replace; run; /* 从Excel文件导入数据 */ proc import datafile="c:\data\exceldata.xlsx" out=work.exceldata dbms=xls replace; run; /* 使用PROC SQL从数据库中查询数据 */ proc sql; connect to odbc (Datasource="YourDataSourceName"); create table work.dbdata as select * from connection to odbc ( select * from YourTableName ); quit; 

在上述代码块中， proc import 用于导入文本和Excel文件，其中 datafile 参数指定了文件路径， out 参数定义了输出数据集的名称， dbms 指定了文件类型。 proc sql 部分展示了如何通过ODBC连接到数据库，并从中导入数据。

3.1.2 数据清洗与预处理技术

数据预处理是确保数据质量的关键步骤，SAS提供了强大的数据清洗和预处理工具。包括去除重复记录、处理缺失值、异常值检测、数据类型转换等。数据集中的重复记录可以通过 PROC SORT 和 DATA步 配合使用去除。处理缺失值通常可以使用 PROC MEANS ， PROC FREQ ，或者在数据步中通过赋值语句来完成。

/* 使用PROC SORT和DATA步去除重复记录 */ proc sort data=work.rawdata out=work.dedupdata nodupkey; by _all_; run; data work.missing处理; set work.rawdata; if missing(某变量名) then 某变量名=默认值; run; 

在上述代码块中， proc sort 和 by 语句用于去除具有相同值的重复记录， nodupkey 选项指定去重依据为所有变量。在 data 步中，通过 if missing 语句处理缺失值，可以为缺失的数据指定默认值。

3.2 数据过滤和转换

3.2.1 条件过滤与数据子集选择

在数据分析过程中，常常需要根据特定条件来过滤数据，选择子集。SAS中的 WHERE 语句可以在读取数据时直接进行过滤，也可以在数据步中使用逻辑表达式过滤数据。

/* 在读取数据时使用WHERE语句过滤 */ proc import datafile="c:\data\rawdata.txt" out=work.filteredata dbms=txt replace where=(条件); run; /* 使用数据步进行条件过滤 */ data work.newdata; set work.rawdata; if 条件 then output; /* 条件满足时输出到新数据集 */ run; 

在这段代码中， where 语句被用于 proc import 过程和 data 步中，用于筛选满足特定条件的数据记录。

3.2.2 数据类型转换与处理技巧

数据类型是数据分析的重要基础，SAS中处理不同类型数据的转换非常灵活。 INPUT 函数和 PUT 函数分别用于将字符型数据转换为数值型和将数值型数据转换为字符型。 CATX 函数用于合并字符型变量， INT 和 ROUND 函数则分别用于对数值型变量进行截断和四舍五入。

/* 字符型转数值型 */ data work.newdata; set work.rawdata; new_num = input(某字符变量, 8.); run; /* 数值型转字符型 */ data work.newdata; set work.rawdata; new_char = put(某数值变量, $8.); run; /* 字符串合并 */ data work.newdata; set work.rawdata; new_str = catx("分隔符", string1, string2); run; /* 数值型数据四舍五入 */ data work.rounddata; set work.rawdata; round_num = round(某数值变量, 0.1); run; 

在这个部分，我们演示了如何使用 input 和 put 函数进行数据类型转换，以及 catx 和 round 函数在字符串处理和数值四舍五入中的应用。这些函数对于数据清洗和预处理来说非常实用。

为了进一步深入理解数据输入、处理、过滤和转换的过程，接下来，我们将通过一系列实例，展示如何应用上述概念到具体的数据分析场景中。

4. 高级统计分析概念：方差分析、回归分析、聚类分析

在数据分析领域，高级统计分析技术是理解数据内在规律和进行科学决策的关键。本章将详细介绍三个重要的高级统计分析概念：方差分析、回归分析和聚类分析。通过深入探究这些分析技术的理论基础和实际应用，我们将能更好地把握数据背后的深层次信息。

4.1 方差分析与假设检验

4.1.1 ANOVA模型的构建与分析

方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于检验三个或更多组之间均值是否存在显著差异。通过ANOVA，研究者可以确定不同处理或条件对方差的贡献程度。

构建ANOVA模型的步骤：

1. 定义假设 ：
2. 零假设（H0）：组间均值不存在显著差异。
3. 对立假设（H1）：至少有一组均值与其他组存在显著差异。
4. 计算组内和组间方差 ：
5. 组内方差（Within-group variance）反映了个别组内的数据点分布。
6. 组间方差（Between-group variance）显示了组均值间的差异。
7. 统计检验 ：
8. 使用F统计量来比较组间和组内方差的大小。
9. 计算得到的F值与特定的F分布进行比较，以确定是否拒绝零假设。

代码实践：

/* 假设有三组数据，分别存放在三个数据集group1, group2, group3中 */ proc anova data=group1 group=group2 group3; class group; /* 指定分组变量 */ model outcome = group; /* outcome为响应变量，group为分组变量 */ run; quit; 

以上SAS代码块执行了方差分析。 proc anova 步骤用于进行ANOVA分析， class 语句指定了分组变量，而 model 语句定义了响应变量和分组变量之间的关系。代码执行完毕后，会输出ANOVA表，提供了F统计量等关键信息。

4.1.2 多重比较与事后检验

当ANOVA表明存在显著差异时，研究者常常需要进一步了解哪些组之间存在显著差异。这时，多重比较（Multiple Comparisons）和事后检验（Post Hoc Tests）提供了多种方法来分析这些差异。

常用的事后检验方法：

• Tukey's HSD ：适用于对所有可能的组对进行比较。
• Bonferroni校正 ：适用于同时进行多个比较的情况，以控制I型错误。
• Scheffe法 ：适用于不等方差或样本大小不同的组别。

实施多重比较：

proc sort data=anova_result; /* anova_result为执行anova过程后的结果集 */ by group; run; proc means data=anova_result noprint; by group; output out=group_means mean=mean std=std; run; proc format; value groupfmt 1="组1" 2="组2" 3="组3"; run; proc ttest data=group_means; class group; var mean; format group groupfmt.; run; 

上述代码段首先对ANOVA的结果数据集进行排序和均值计算，然后利用 proc ttest 进行事后检验，以确定组间均值的具体差异情况。

4.2 回归分析方法

4.2.1 线性回归模型的原理与应用

线性回归是研究一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间线性关系的统计方法。在线性回归模型中，我们试图将因变量的值表示为自变量的线性函数。

线性回归模型的数学表达：

• 简单线性回归 ：y = β0 + β1x + ε
• 多线性回归 ：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε

其中，y是响应变量，x是解释变量，β是系数，ε是误差项。

线性回归模型的SAS实现：

/* 假设数据集reg_data包含解释变量x和响应变量y */ proc reg data=reg_data; model y = x; /* 指定响应变量和解释变量 */ run; quit; 

proc reg 步骤是SAS中用于执行回归分析的程序。在这段代码中，我们指定了响应变量 y 和解释变量 x 。执行后，SAS会输出回归分析的结果，包括回归系数、R方值等统计量。

4.2.2 多回归及变量选择方法

在多回归分析中，研究者会同时考虑多个解释变量对响应变量的影响。在实践中，选择哪些变量进入模型是关键。

变量选择技术：

• 逐步回归 （Stepwise Regression）：自动地添加或删除解释变量，以找到最佳模型。
• 最佳子集回归 （Best Subsets Regression）：考虑所有可能的变量组合，并选择最佳模型。
• 岭回归 （Ridge Regression）：对于多重共线性问题，使用L2正则化来稳定估计。

逐步回归的SAS实现：

proc reg data=reg_data; model y = x1 x2 x3 x4; /* 指定多个解释变量 */ stepwise: selection=stepwise; /* 执行逐步回归 */ run; quit; 

在上述代码中， proc reg 后面的 model 语句指定了响应变量和多个解释变量。 stepwise 选项被用来启动逐步回归，SAS将会自动选择变量进入或离开模型，直到找到最优模型为止。

4.3 聚类分析技术

4.3.1 聚类方法简介与适用场景

聚类分析是一种将数据集中的个体划分为多个组或“簇”的方法，这些组内的个体相似度高，组间的个体相似度低。聚类分析不依赖于预先定义的类别，是一种无监督的机器学习技术。

常见的聚类方法：

• K-means聚类 ：将数据分为k个簇，每个点属于最近均值对应的簇。
• 层次聚类 （Hierarchical Clustering）：通过层次分解或合并来构建簇的树状结构。
• DBSCAN ：基于密度的空间聚类，能够识别任意形状的簇。

聚类分析的适用场景：

• 市场细分 ：根据消费者行为和偏好，将市场分为不同的客户群体。
• 社交网络分析 ：识别社交网络中具有相似特征的用户群体。
• 生物学分类 ：在遗传学中对物种进行分类。

4.3.2 聚类结果的解释与应用

聚类分析的结果需要通过多种方式来解释和评估。这通常包括了解聚类的大小、形状和簇内相似度。

解释和评估聚类结果的方法：

• 轮廓系数 （Silhouette Coefficient）：衡量每个点与自己簇的相似度和与其他簇的相似度。
• 距离矩阵 ：展示簇间距离，帮助理解簇之间的分离程度。
• 箱型图和散点图 ：直观地展示聚类结果和簇内数据的分布。

聚类分析的SAS实现：

proc fastclus data=cluster_data maxclusters=5 outtree=cluster_tree out=cluster_results; var x1 x2 x3; /* 指定聚类分析的变量 */ run; 

在这段SAS代码中， proc fastclus 步骤用于执行快速聚类分析。 maxclusters 选项指定了要形成的簇的数量， outtree 和 out 选项分别用于输出簇的树状结构和聚类结果。执行完毕后，我们可以得到聚类的详细结果，并进一步进行解释和应用。

通过对高级统计分析概念的探讨，我们已经了解了方差分析、回归分析和聚类分析的基本原理和SAS中的实现方法。这些技术为数据分析和决策提供了强大的支持，并能够有效地解决实际问题。在下一章中，我们将继续深入了解数据可视化技术，利用SAS/GRAPH模块来将这些统计分析结果进行可视化展示。

5. 数据可视化：SAS/GRAPH模块使用

5.1 图形类型与选择标准

5.1.1 常见的统计图形介绍

在数据可视化中，选择合适的图形对于准确传递数据信息至关重要。SAS/GRAPH模块提供了一系列丰富的图形类型，以便根据不同的数据分析需求选择最合适的图形。常见的统计图形包括：

• 柱状图（Bar Chart）
• 折线图（Line Chart）
• 散点图（Scatter Plot）
• 饼图（Pie Chart）
• 箱线图（Box Plot）
• 雷达图（Radar Chart）

每种图形都有其独特的适用场景。例如，柱状图适合比较不同类别之间的数值大小；折线图适合展示数据随时间的变化趋势；散点图则适用于展示变量之间的相关关系。选择正确的图形类型可以帮助数据分析师或报告编制者更有效地传达他们的发现。

5.1.2 如何根据数据特点选择图形

选择正确的图形不仅取决于你要传达的信息类型，还受到数据本身的特性和需求的影响。以下是一些根据数据特点选择图形的指导原则：

• 时间序列数据：通常使用折线图或趋势线来展示趋势变化。
• 分类数据：使用柱状图或条形图来比较类别间的差异。
• 分布数据：箱线图可以展示数据的中位数、四分位数以及异常值。
• 部分与整体关系：饼图或环形图可以直观地显示各部分占总体的比例。
• 关联性：散点图能够揭示两个变量之间的关系。

在SAS中，你可以使用 PROC SGSCREEN 或者 PROC SGPLOT 等过程来生成这些图形。图形的选择不仅应该遵循数据特性和分析需求，还应该考虑最终用户的偏好和理解能力。例如，简单的图形更容易被非专业人员理解，而复杂的图形则可能需要更多的专业知识来解读。

接下来我们将展示如何使用 SAS/GRAPH 模块来创建一些基础的图形。

5.2 图形创建与定制

5.2.1 SAS/GRAPH基本语法与结构

SAS/GRAPH模块中的绘图过程非常灵活，其基本语法可以概括为：

PROC SGPLOT DATA=数据集; <图形选项>; SERIES X=变量名 Y=变量名 / <图形选项>; SCATTER X=变量名 Y=变量名 / <图形选项>; RUN; 

这里， PROC SGPLOT 是SAS中用于创建统计图形的主要过程之一。你可以指定不同的图形选项和图形类型来定制你的图形。例如，使用 SERIES 语句创建折线图，使用 SCATTER 语句创建散点图。

5.2.2 高级定制选项和交互式图形

SAS/GRAPH 提供了高级定制选项，使得创建的图形更加灵活和强大。例如，通过添加选项如 MARKERATTRS （标记属性）或 LINEATTRS （线条属性），你可以调整图形素的颜色、样式、大小等。

对于需要动态交互的图形，SAS/GRAPH 支持创建动态图形和动画效果。这里是一个简单的例子，展示如何使用 PROC SGPLOT 创建一个包含动画的折线图：

PROC SGPLOT DATA=动态数据集; SERIES X=时间变量 Y=数据变量 / ANIMSTRTM=起始时间 ANIMDUR=持续时间; RUN; 

在上述代码中， ANIMSTRTM 选项定义了动画开始时间，而 ANIMDUR 选项定义了动画的持续时间。通过合理使用这些高级定制选项，你可以根据需要制作出更复杂、更具表现力的数据可视化内容。

至此，我们已经探讨了如何使用SAS/GRAPH模块创建和定制统计图形。在下一节中，我们将继续深入探讨如何将这些图形整合到更为丰富的报告和输出文档中，为最终用户呈现出更具吸引力和信息量的数据可视化结果。

6. 报告生成：PROC REPORT和ODS

在数据分析项目中，生成报告是关键的一步，它将复杂的统计分析结果转化为易于理解的文档，供决策者参考。SAS提供了多种强大的工具来生成报告，其中PROC REPORT过程和ODS（Output Delivery System）是两个主要的组成部分。

6.1 PROC REPORT过程

PROC REPORT过程在生成结构化报告方面非常强大，它可以创建具有多层交叉表和格式化输出的报表。

6.1.1 报告的结构设计与内容组织

在使用PROC REPORT时，用户可以定义报告的结构和内容。可以通过"column"语句指定哪些变量应该在报告中显示，并通过"compute"语句来执行更复杂的报告计算和格式化。以下是一个简单的例子：

proc report data=work.sample_data nowd; column region sales profit; define region / group; define sales / analysis sum; define profit / analysis sum format=dollar12.2; run; 

在这个例子中，报告将按照 region 分组，并计算每个地区的 sales 和 profit 总和。 format=dollar12.2 定义了利润的显示格式。

6.1.2 格式化输出与交叉表生成

PROC REPORT的一个强大功能是可以生成交叉表，这对于展示分组统计信息非常有用。利用"compute after"和"by"语句，可以实现复杂的报告逻辑和格式化。以下是一个创建交叉表的例子：

proc report data=work.sample_data nowd; column category, quantity; define category / across; define quantity / analysis sum format=comma12.0; compute after category; call define(_row_, 'style', 'style=[backgroundcolor=lightblue]'); endcomp; run; 

在这个例子中， category 变量的不同值将会横向展示在报告中，并且 quantity 的总和会按照每个类别进行计算。通过 call define 语句，我们可以定制单格的样式，比如将特定的单格背景设置为浅蓝色。

6.2 ODS系统

ODS是一个灵活的报告工具，允许用户将输出导出到多种格式，例如HTML, RTF, PDF等。

6.2.1 ODS输出的目的与优势

ODS的主要目的是将SAS过程的输出以用户所期望的格式展示出来，这样不仅可以方便地进行后续的分析，也便于和其他应用程序如Word, Excel等进行集成。此外，ODS提供了更为精细的输出控制，比如可以指定输出的样式和格式。

6.2.2 利用ODS生成多种格式的报告

使用ODS可以轻松生成多种格式的报告。以下例子展示了如何生成HTML格式的报告：

ods html file="report.html" style=statistical;
proc means data=work.sample_data noprint;
    var sales profit;
run;
ods html close;

上述代码将PROC MEANS过程的输出结果导出为一个HTML文件，并使用预设的 statistical 样式。

ODS还提供了 ods rtf 和 ods pdf 等其他输出选项，可以生成RTF和PDF格式的报告文件。结合SAS的样式定义，可以对报告的外观进行个性化定制。

通过PROC REPORT和ODS的组合使用，SAS用户能够创建出既包含深度统计分析，又易于阅读的报告，满足从分析到呈现的完整需求。这些技能对于那些需要将分析结果有效地传达给非技术利益相关者的分析师尤为重要。

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简介：《小白学SAS，有配套程序》是一本专为初学者设计的SAS学习指南，旨在通过配套的实践编程使新手快速掌握这门强大的统计分析软件。SAS广泛应用于数据分析、数据挖掘和预测建模等领域，特别是在医药、金融和市场研究中具有重要地位。本书详细介绍了SAS的各个模块及其功能，并强调了通过实践来理解统计概念和SAS编程的重要性。学习内容涵盖数据输入、变量操作、数据过滤、数据转换、基本和高级统计分析，以及数据可视化和报告生成。通过配套程序的实战操作，初学者可以深入理解每个统计过程并提升解决问题的能力，为未来的数据工作打下坚实基础。

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今天的文章 《小白学SAS：实战编程入门》分享到此就结束了，感谢您的阅读。