Top 50 SAS-interviewspørgsmål og -svar (2026)

Af: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Opdateret

De bedste spørgsmål og svar til SAS-jobsamtaler

Forberedelse til en SAS-samtale kræver fokuseret forberedelse, især når man skal forstå, hvad der virkelig betyder noget i en SAS-samtale. Disse evalueringer afslører problemløsningsdybde, analytisk tænkning og praktisk relevans i moderne datamiljøer.

Mulighederne i SAS-roller spænder over analyser, rapportering og business intelligence, hvor teknisk erfaring og domæneekspertise skaber den reelle effekt. Professionelle inden for området er afhængige af stærke analysefærdigheder, et raffineret sæt af færdigheder og selvtillid opbygget gennem almindelige og avancerede spørgsmål og svar, der hjælper nyuddannede, mellemledere og seniorkandidater med at opfylde forskellige tekniske forventninger. Læs mere…

👉 Gratis PDF-download: Spørgsmål og svar til SAS-jobsamtale

De bedste spørgsmål og svar til SAS-jobsamtaler

1) Hvordan behandler SAS et DATA-trin internt, og hvilke livscyklusfaser gennemgår det?

DATA-trinnet i SAS opererer gennem en veldefineret livscyklus, der består af to hovedfaser: kompileringsfasen og udførelsesfasen. Det er afgørende at forstå denne livscyklus, fordi den forklarer, hvordan SAS opbygger datasæt, registrerer syntaks, tildeler variable attributter og administrerer iterationer. Under kompilering kontrollerer SAS syntaks, opretter Program Data Vector (PDV) og forbereder deskriptordelen af ​​outputdatasættet. Under udførelse læser SAS data, udfylder PDV-værdier, evaluerer betingelser og skriver observationer til outputdatasættet.

Livscyklusfaser:

Fase Kendetegn Eksempel
Compilation Opretter PDV, tildeler variabellængder, identificerer manglende variabler Manglende semikolon forårsager kompileringsfejl
Udførelse Udfører sætninger linje for linje, skriver outputdata SET sales;
profit = revenue – cost;

Denne livscyklus hjælper med at optimere fejlfinding og forbedre databehandlingens ydeevne.

2) Hvad er de forskellige måder at kombinere datasæt i SAS, og hvornår bør hver metode anvendes?

SAS tilbyder flere teknikker til at kombinere datasæt, og hver især tilbyder unikke fordele afhængigt af datastrukturen, forholdet mellem datasæt og ydeevnekrav. Sammenfletning, tilføjelse, sammenkædning, interleaving og SQL-joins løser hver især et forskelligt problem. Valg af den korrekte metode forbedrer nøjagtigheden og forhindrer utilsigtede dubletter.

Nøglemetoder:

  • FLETNING (DATA-trin): Bruges når datasæt deler en fælles BY-variabel. Velegnet til en-til-en- eller en-til-mange-relationer.
  • SET (Sammenkædning): Stabler datasæt lodret. Bruges når variablerne er de samme, men observationerne er forskellige.
  • PROC SQL JOIN: Bruges for fuld fleksibilitet – venstre, højre, fuld og indre sammenføjninger.
  • INDFLEJNING: Kombinerer flere datasæt, samtidig med at sorteringsrækkefølgen opretholdes.

Eksempel: Ved at flette salg og kunder efter Customer_ID kan du oprette udvidede profiler til rapportering og analyser.

3) Forklar forskellen mellem SAS-format og SAS-format med eksempler.

Informat og format har helt forskellige roller i SAS. Informat fortæller SAS hvordan man læser data, mens formatet fortæller SAS hvordan man viser dataDisse karakteristika afgør, om data fortolkes eller blot præsenteres forskelligt. Det er vigtigt at huske denne forskel for at kunne håndtere datoer, decimaltal, pengeværdier og tegnvariabler korrekt.

Sammenligningstabel:

Feature Informat dannet
Formål Læs eksterne data Vis interne data
Anvendt Indgangstrin Udgangstrin
Eksempel input date mmddyy10.; format date date9.;

Eksempel: Hvis data indeholder 20250114, informationen yymmdd8. konverterer den til en SAS-datoværdi. Formatet date9viser det derefter som 14JAN2025Uden information ville SAS misforstå datoen fuldstændigt.

4) Hvilke faktorer påvirker SAS' ydeevne, og hvordan kan man optimere et langsomt kørende program?

Ydeevne i SAS afhænger af kodens effektivitet, hardwareressourcer, datasætstørrelse og brugen af ​​indekser. For at optimere et langsomt program skal du evaluere både DATA-trin- og PROC-trinfaktorer. Ineffektive joins, overdreven sortering, unødvendige variabler eller mangel på indeksering fører ofte til flaskehalse.

Optimeringsstrategier:

  1. Grænsevariabler: Brug KEEP= or DROP= for at reducere hukommelsesforbruget.
  2. Optimer tilslutninger: Brug indekserede BY-variabler eller SQL med hashede joins.
  3. Undgå unødvendige sorteringer: Sortering er CPU-tung; sorter kun når det er nødvendigt.
  4. Brug HVOR i stedet for HVIS: WHERE filtrerer data tidligere i PDV-cyklussen.
  5. Udnytt hash-objekter: Effektiv til opslag sammenlignet med MERGE.

Eksempel: Et datasæt med 10 millioner rækker kan behandles betydeligt hurtigere, når det indekseres, hvilket reducerer flettetiden fra minutter til sekunder.

5) Hvor bør man bruge SAS WHERE-sætningen i stedet for IF, og hvilke fordele giver det?

WHERE-sætningen behandles under datahentning, hvorimod IF fungerer efter data kommer ind i PDV'en. Det betyder, at WHERE kan filtrere data tidligere, hvilket reducerer I/O og forbedrer ydeevnen. WHERE understøtter også indeksering, hvilket giver hurtigere delmængder for store datasæt.

Fordele ved HVOR:

  • Filtrerer data før indlæsning i PDV
  • Understøtter indekser for hurtigere valg
  • Fungerer i både DATA-trin og PROC-trin
  • Håndterer SQL-lignende operatorer

Eksempel:

set sales(where=(region='EUROPE'));

Denne version indlæser kun europæiske poster, hvorimod brug af IF ville indlæse alle data først og derefter filtrere, hvilket spilder hukommelse og tid.

6) Forklar forskellige typer af SAS-variabler, herunder numeriske, tegn-, automatiske og midlertidige variabler.

SAS-variabler klassificeres baseret på deres egenskaber og den måde, SAS bruger dem på. Numeriske og tegnvariabler gemmer brugerdefinerede data, men SAS genererer også automatiske variabler og midlertidige variabler til intern behandling. Forståelse af disse typer sikrer effektiv datamanipulation og gør det nemmere for udviklere at foretage fejlfinding.

Typer af SAS-variabler:

  • Numerisk: Gem reelle tal; standardlængden er 8 bytes.
  • Karakter: Gem strenge; længde defineret af brugeren eller udledt.
  • Automatiske variabler: Skabt af SAS, såsom _N_ (iterationstæller) og _ERROR_.
  • Midlertidige variabler: Oprettet ved hjælp af LENGTH eller RETAIN uden at blive skrevet til datasættet.

Eksempel: _N_ bruges almindeligvis til kun at behandle den første observation til opgaver som initialisering af arrays.

7) Hvad er forskellen mellem PROC MEANS og PROC SUMMARY? Giv eksempler.

Begge procedurer beregner beskrivende statistik, men PROC MEANS viser resultater som standard, mens PROC SUMMARY kræver en eksplicit OUTPUT-sætning. Denne forskel i standardadfærd gør PROC SUMMARY mere egnet til at producere datasæt uden udskrift.

Sammenligning:

Feature PROC MEDIUM PROC-RESUMÉ
Produktion Udskrevet som standard Ingen udskrift
Use Case Hurtig statistikvisning Opret oversigtsdatasæt

Eksempel:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; opretter kun et datasæt.

8) Hvordan fungerer SAS-indekser, og hvilke fordele tilbyder de for store datasæt?

Indekser i SAS fungerer som indekset i en bog – de fremskynder søgning ved at undgå fulde datasætscanninger. De gemmer ordnede pointere til observationer baseret på nøglevariabler. Indekser er især nyttige til store datasæt og gentagne opslag.

Fordele:

  • Hurtigere WHERE-behandling
  • Forbedret ydeevne ved tilslutning
  • Reduceret I/O-drift
  • Forbedrede MERGE-operationer med BY-sætning

Eksempel: Oprettelse af et indeks på Customer_ID I en tabel med 15 millioner rækker kan SAS hente specifikke kundeposter næsten øjeblikkeligt, hvorimod det uden indeksering skal læse hele datasættet sekventielt.

RELATEREDE ARTIKLER

9) Tilbyder hash-objekter i SAS fordele i forhold til traditionelle MERGE-sætninger? Forklar med et eksempel.

Hash-objekter tilbyder en opslagsmekanisme i hukommelsen, hvilket gør dem betydeligt hurtigere end MERGE til mange-til-en-opslag. De undgår sortering, reducerer I/O og håndterer store opslagstabeller effektivt. Deres livscyklus eksisterer kun under DATA-trinnet, hvilket gør dem ideelle til midlertidige joins.

fordele:

  • Ingen grund til at sortere data
  • Hurtigere opslag
  • Effektiv til datasæt i dimensionsstil
  • Hukommelsesbaseret, reducerende disk I/O

Eksempel: Brug af et hash-objekt til at matche kundestamdata (300 rækker) med transaktioner (50 millioner rækker) resulterer i en dramatisk forbedring af ydeevnen sammenlignet med MERGE, som kræver sorterede data og flere gennemløb.

10) Hvad er de forskellige typer SAS-funktioner, og hvordan bruges de i virkelige scenarier?

SAS tilbyder et rigt bibliotek af funktioner kategoriseret efter formål, såsom matematiske funktioner, tegnfunktioner, dato/tidsfunktioner, statistiske funktioner og specialfunktioner. Disse funktioner forbedrer databehandlingens effektivitet, nøjagtighed og læsbarhed.

Nøgletyper:

  • Karakterfunktioner: SCAN, UPCASE, SUBSTR til tekstbehandling
  • Datofunktioner: INTNX, INTCK, MDY til datomanipulation
  • Matematiske funktioner: ROUND, SUM, ABS
  • Statistiske funktioner: MEAN, STD, VAR

Eksempel: En forretningsanalytiker kan beregne kundernes alder ved hjælp af datofunktionerne INTCK('year', BirthDate, Today()), hvilket sikrer nøjagtig demografisk segmentering.

11) Hvordan fungerer RETAIN-sætningen i SAS, og hvilke praktiske fordele giver den?

RETAIN-sætningen instruerer SAS i ikke at nulstille en variabels værdi til manglende i starten af ​​hver DATA-triniteration. Normalt initialiserer SAS variabler til manglende under hver løkke, men RETAIN bevarer den forrige iterations værdi. Denne funktion er essentiel for kumulative beregninger, sekventiel nummerering og videreførsel af værdier. RETAIN vises også implicit, når man bruger SUM-sætninger. (var + expression).

Fordele:

  • Vedligeholder løbende totaler
  • Bevarer tidligere ikke-manglende værdier
  • Undgår unødvendige midlertidige variabler
  • Hjælper med at implementere tilbageblikslogik

Eksempel:

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Denne kode opbygger en kumulativ total på tværs af observationer uden eksterne løkker.

12) Hvad er forskellen mellem DATA-trinnet MERGE og PROC SQL JOIN i SAS? Angiv scenarier, hvor hver af dem foretrækkes.

MERGE kræver præsorterede datasæt og fungerer på BY-variabler, hvorimod SQL JOIN'er ikke kræver sortering og kan håndtere mere komplekse relationer. MERGE er effektiv til en-til-en- eller en-til-mange-relationer, når datasættene er sorteret og rene. SQL JOIN er mere fleksibel og understøtter indre, venstre, højre og fulde joins, sammen med avancerede betingelser, udtryk og filtrering i selve join'en.

Hvornår skal man bruge MERGE:

  • Dataene er allerede sorteret
  • BY-variabler matcher perfekt
  • Ønsker deterministisk SAS DATA trinadfærd

Hvornår skal man bruge SQL JOIN:

  • Brug for ydre joins
  • Datasæt indeholder manglende eller uoverensstemmende værdier
  • Kompleks join-logik er påkrævet

Eksempel: Berigelse af et salgsdatasæt med demografiske oplysninger om kunder bruger ofte SQL for at gøre det nemmere og nemmere at læse.

13) Hvad er automatiske SAS-variabler, og hvordan er de N og FEJL typisk brugt?

Automatiske variabler oprettes og administreres internt af SAS under udførelse af DATA-trin. De skrives ikke til datasæt, men hjælper SAS med at spore behandlingscyklusser og fejl. _N_ tæller antallet af DATA-triniterationer, hvilket gør den nyttig til betinget udførelse eller fejlfinding af specifikke rækker. _ERROR_ er en binær indikator, der bliver 1, når SAS støder på en udførelsesfejl.

Brug sager:

  • Kør kun initialiseringskoden for den første observation: if _N_=1 then put 'Start';
  • Registrer problematiske rækker ved hjælp af _ERROR_ til kvalitetstjek.

Eksempel: _N_ bruges ofte til at indlæse et hash-objekt kun én gang, hvilket sikrer optimal hukommelsesudnyttelse.

14) Forklar forskellige typer SAS-arrays og hvordan de forenkler datatransformationer.

SAS-arrays grupperer relaterede variabler under et enkelt navn, hvilket muliggør iterativ behandling, der reducerer gentagen kode. Arrays opretter ikke nye variabler, men giver en struktureret metode til at referere til eksisterende variabler. De mest almindelige typer er numeriske arrays, tegnarraysog midlertidige arraysMidlertidige arrays findes kun under DATA-trinnet og vises ikke i outputdatasættet.

Fordele:

  • Forenkl håndteringen af ​​gentagne variabler (f.eks. månedlige værdier)
  • Aktivér løkker for at minimere koderedundans
  • Understøtter betingede transformationer på tværs af grupper af variabler

Eksempel: Konvertering af flere eksamensresultater til procenter kan gøres ved hjælp af en DO-løkke over et array i stedet for at skrive 10 separate udsagn.

15) Hvilke typer manglende værdier findes i SAS, og hvordan behandler SAS dem under sortering og beregninger?

SAS understøtter flere typer manglende værdier: en generisk numerisk manglende værdi repræsenteret som "." og specielle numeriske manglende værdier såsom ".A" til ".Z". Alle manglende tegnværdier repræsenteres som tomme. Disse forskellige typer giver analytikere mulighed for at kode kategorier af manglende værdier, såsom "Ikke relevant" eller "Nægtede at svare".

Under sortering placerer SAS alle manglende numeriske værdier før eventuelle faktiske tal. I beregninger udbreder manglende værdier sig generelt, hvilket forårsager manglende resultater, medmindre de håndteres eksplicit med funktioner som SUM() som ignorerer manglende værdier.

Eksempel: Når man analyserer undersøgelser, .A kan repræsentere "Intet svar", mens .B kan betyde "Systemfejl".

16) Hvilke fordele tilbyder BY-gruppebehandling og FIRST./LAST.-variabler?

BY-group-behandling gør det muligt for SAS at behandle sorterede data som grupperede segmenter, hvilket muliggør effektive operationer som kumulative opsummeringer, transformationer på gruppeniveau og segmentspecifik rapportering. FIRST.variable og LAST.variable er midlertidige indikatorer, der oprettes automatisk under BY-group-behandling. De identificerer start- og slutobservationerne for hver gruppe.

fordele:

  • Forenkler beregning af gruppetotaler
  • Muliggør hierarkisk databehandling
  • Reducerer manuel logik for grupper med flere rækker
  • Understøtter renere kode til tidsserietransformationer

Eksempel Scenario: For at beregne den samlede omsætning pr. kunde kan man akkumulere værdier indtil LAST.Customer_ID udløser en udskrivning til et opsummeringsdatasæt.

17) Hvordan fungerer PROC TRANSPOSE, og hvornår bør transposition foretrækkes frem for omstrukturering med arrays?

PROC TRANSPOSE omformer data ved at rotere variabler til observationer eller omvendt. Det er ideelt, når data skal roteres til analyse, rapportering eller sammenlægning med andre systemer. Den primære fordel er automatisering – PROC TRANSPOSE håndterer dynamiske variabeltællinger og fungerer godt med ukendte eller udviklende skemastrukturer.

Brug når:

  • Behov for at konvertere brede data til lange formater eller omvendt
  • Variable tællinger er store eller uforudsigelige
  • Kildedatasæt ændres ofte

Arrays er bedre, når variabelnavne er kendte, og transformationslogik kan loopes effektivt.

Eksempel: Konvertering af kvartalsvise salgsvariabler (1., 2., 3., 4.) til en vertikal struktur til tidsserieanalyse.

18) Hvad er fordelene og ulemperne ved at bruge SAS-makroer? Giv eksempler fra virkeligheden.

SAS-makroer automatiserer gentagne opgaver ved at generere dynamisk kode, hvilket forbedrer produktivitet og konsistens. De hjælper med at parametrisere logik, generere flere procedurer og oprette genanvendelige værktøjer. Makroer kan dog også introducere kompleksitet og udfordringer med fejlfinding, hvis de er dårligt skrevet.

Fordele og ulemper tabel:

Fordele Ulemper
Automatiserer gentagende kode Fejlfinding kan være vanskeligt
Forbedrer vedligeholdelsen Kan skjule programflowet
Muliggør dynamisk logikoprettelse Overforbrug gør koden ulæselig
Reducerer manuelle fejl Kræver at lære makrosprog

Eksempel: En makro, der genererer ugentlige rapporter for flere regioner ved hjælp af en enkelt skabelon, reducerer udviklingstiden drastisk.

19) Kan du forklare forskellen mellem en makrovariabel og en DATA-trinvariabel med eksempler?

Makrovariabler opløses under kompilering og fungerer som teksterstatningsværktøjer, mens DATA-trinvariabler findes under DATA-trinudførelse og indeholder faktiske dataværdier. Makrovariabler kan ikke interagere direkte med PDV'en, medmindre de eksplicit sendes eller refereres til.

Nøgleforskelle:

  • Makro: global eller lokal, evalueret før udførelse
  • DATA-trin: oprettet række for række under udførelse
  • Makrovariabler gemmer ikke numeriske typer – de gemmer tekst
  • DATA-variabler kan være numeriske eller tegnbaserede

Eksempel:

%let threshold = 100;
if sales > &threshold then flag='High';

Her indsætter makrovariablen værdien 100, men selve sammenligningen sker på udførelsestidspunktet.

20) Hvad er de forskellige typer joins i PROC SQL, og hvordan adskiller de sig i praktisk brug?

PROC SQL understøtter adskillige join-typer, herunder inner joins, left joins, right joins og full joins, som hver især løser forskellige databehandlingsudfordringer. Inner joins bevarer matchende poster, mens outer joins bevarer ikke-matchende rækker fra et af eller begge datasæt. FULL JOIN er især effektiv til dataafstemning, fordi den fremhæver uoverensstemmelser.

Sammenligning af tilmeldingstyper:

Deltag Type Kendetegn Eksempel Use Case
INNER Kun matchende rækker Kunde med gyldige transaktioner
VENSTRE Alle venstre + matchende højre Behold alle kunder, selv uden køb
HØJRE Alt til højre + matchende venstre Gem alle transaktioner, selv uden kundeoplysninger
FULD Alle rækker, uanset om de matcher eller ej Datavalidering mellem systemer

Eksempel: Revision af salg mellem CRM- og faktureringssystemer er typisk afhængig af FULL JOIN for at identificere uoverensstemmelser.

21) Hvordan håndterer SAS konverteringer fra tegn til numerisk og numerisk til tegn, og hvilke problemer opstår typisk?

SAS udfører automatisk implicitte konverteringer, når en numerisk værdi bruges, hvor et forventet tegn er, eller omvendt, men dette kan føre til advarsler eller forkerte værdier. Eksplicit konvertering ved hjælp af PUT() og INPUT() tilbyder præcis kontrol og undgår tvetydighed. Konvertering fra tegn til numerisk kræver et format, mens konvertering fra numerisk til tegn kræver et format.

Almindelige problemer omfatter uoverensstemmelser i længderne, forkerte formater og ugyldige data, der genererer manglende værdier. Implicit konvertering genererer altid en NOTE i loggen, hvilket signalerer potentielle problemer med datakvaliteten.

Eksempel:

  • Konvertér tegn → numerisk: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Konverter numerisk → tegn: char = put(amount, dollar12.2);

22) Hvilken rolle spiller Program Data Vector (PDV) i SAS-behandling, og hvordan kan forståelsen af ​​den forbedre programdesignet?

PDV'en er en hukommelsesområdestruktur, som SAS bruger til at opbygge observationer under udførelse af DATA-trin. Den gemmer variabelværdier, automatiske variabler og midlertidige variabler for hver iteration. PDV'en nulstilles ved starten af ​​hvert loop, medmindre variabler bevares via mekanismer som RETAIN- eller SUM-sætninger.

Forståelse af PDV-adfærd tydeliggør, hvorfor manglende værdier opstår, hvordan arrays fungerer, og hvordan FIRST./LAST.-logik udløses. Det hjælper også med ydelsesjustering, fordi udviklere kan forudsige hukommelsesforbrug og undgå unødvendig variabeloprettelse.

Eksempel: Utilsigtet tilbageholdelse af variabelværdier opstår ofte ved brug af SUM-sætninger, hvor SAS implicit anvender RETAIN.

23) Hvilke typer SAS-indeks findes der, og hvordan skal man vælge mellem simple og sammensatte indeks?

SAS-understøttelser enkel og komposit indekser. Et simpelt indeks oprettes ud fra en enkelt variabel, mens et sammensat indeks kombinerer to eller flere variabler. Valget af indeks afhænger af forespørgselsmønstre: hvis de fleste forespørgsler bruger en enkelt nøgle som f.eks. Customer_ID, er et simpelt indeks tilstrækkeligt. Hvis forespørgsler typisk filtrerer på flere variabler, f.eks. State og Category, så forbedrer et sammensat indeks ydeevnen.

Sammenligningstabel:

Indekstype Kendetegn Bedste Use Case
Simpelt Én variabel Søgninger efter unikke identifikatorer
Composite Flere variabler WHERE-filtre med flere betingelser

Eksempel: Et sammensat indeks på (Region, Product) fremskynder produktanalyse på tværs af regioner.

24) Forklar fordelene ved at bruge PROC FORMAT, og hvordan brugerdefinerede formater forbedrer fortolkeligheden.

PROC FORMAT giver udviklere mulighed for at tildele meningsfulde etiketter til kodede værdier, hvilket forbedrer læsbarheden af ​​rapporter, konsistensen på tværs af procedurer og kontrollen over datafortolkning. Brugerdefinerede formater fungerer som opslagstabeller og kan reducere behovet for joins eller CASE-logik. Formater kan genbruges på tværs af datasæt og procedurer, hvilket forbedrer vedligeholdelsen.

Eksempel:

Oprettelse af et format til 1=Male og 2=Female tillader PROC FREQ eller PROC REPORT automatisk at vise beskrivende etiketter. På samme måde kan indkomstintervaller inddeles i buckets ved hjælp af brugerdefinerede værdiformater til segmenteringsanalyse.

Den primære fordel er, at de underliggende data forbliver uændrede, mens de viste data bliver lettere at fortolke.

25) Hvordan fungerer PROC SORT internt, og hvilke muligheder hjælper med at optimere sortering af store datasæt?

PROC SORT omarrangerer observationer baseret på en eller flere variabler; det kan dog være ressourcekrævende, især for store datasæt. Internt opretter SAS midlertidige hjælpefiler, udfører sammenfletter af sorterede chunks og skriver resultatet til outputdatasættet.

Ydeevnen kan forbedres ved at:

  • Ved brug af SORTEDBY= til metadataoptimering
  • Anvendelse NODUPKEY or NODUPREC at fjerne dubletter effektivt
  • Sortering af kun nødvendige variabler ved hjælp af KEEP= or DROP=
  • Brug af indekser i stedet for fysiske sorteringer til nogle operationer

Eksempel: Sortering af 50 millioner rækker bliver hurtigere, når der kun læses 3 obligatoriske variabler i stedet for alle 100 felter i datasættet.

26) Hvorfor er LENGTH-sætningen vigtig i SAS, og hvordan påvirker forkert længdetildeling data?

LENGTH-sætningen bestemmer lagerstørrelsen for tegnvariabler og påvirker hukommelsesforbruget, trunkeringsrisikoen og resultatets nøjagtighed. SAS indstiller som standard tegnlængder baseret på den første tildeling, der opstår, hvilket kan forårsage trunkering, hvis længere værdier vises senere. Eksplicitte LENGTH-sætninger forhindrer dette problem og sikrer konsistens på tværs af DATA-trin.

Forkerte længder kan føre til afkortede strenge, forkert klassificerede kategorier eller uventede resultater i joinforbindelser på grund af uoverensstemmende nøgler.

Eksempel: Indstilling length ProductName $50; sikrer, at komplette navne gemmes, selvom den første værdi i datasættet er kortere.

27) Hvad er formålet med SAS-compilerdirektiver som %PUT, %EVAL og %SYSFUNC i makrobehandling?

Compiler-direktiver, også kaldet makrofunktioner, forbedrer makrobehandling ved at muliggøre evaluering, logføring og funktionskald under kompileringstiden. %PUT skriver beskeder til loggen til fejlfinding, %EVAL udfører heltalsregning på makrovariabler, og %SYSFUNC kalder DATA step-funktioner i makrokode.

Disse værktøjer forbedrer dynamiske programmeringsfunktioner ved at give mulighed for at manipulere makrovariabler mere præcist.

Eksempel:

%let today = %sysfunc(today(), date9.);
%put Current Date: &today;

Dette genererer en formateret dato ved makrokompileringstid.

28) Hvordan håndterer SAS fejl, advarsler og noter, og hvorfor er logovervågning afgørende?

SAS-logfiler klassificerer problemer i tre kategorier: fejl, advarsler og bemærkninger. Fejl forhindrer programudførelse eller oprettelse af datasæt, advarsler angiver potentielle problemer, og bemærkninger giver informationsmeddelelser, herunder implicitte konverteringer og ikke-initialiserede variabler. Logovervågning sikrer dataenes nøjagtighed, forhindrer stille fejl og identificerer flaskehalse i ydeevnen.

Ignorering af logfiler kan forårsage ubemærkede fejl, såsom ugyldig datahåndtering, afkortede variabler eller utilsigtede sammenfletninger.

Eksempel: En BEMÆRKNING om "Tegnværdier er blevet konverteret til numeriske" signalerer en implicit konvertering, der kan introducere manglende værdier.

29) Hvilke teknikker kan du bruge til at validere datakvaliteten i SAS før analyse eller rapportering?

Datavalidering i SAS er baseret på statistiske kontroller, strukturelle kontroller og forretningsregelkontroller. Teknikker omfatter brug af PROC FREQ til at detektere uventede kategorier, PROC MEANS til outliers, PROC COMPARE til datasætafstemning og PROC SQL-valideringsforespørgsler. Brugerdefineret validering med IF-THEN-logik, FIRST./LAST.-kontroller eller hash-opslag sikrer dybere regelevaluering.

Almindelige teknikker:

  • Områdetjek ved hjælp af IF-betingelser
  • Duplikatdetektion med PROC SORT + NODUPKEY
  • Manglende værdimønstre ved hjælp af PROC FREQ
  • Krydstabellvalidering ved hjælp af PROC TABULATE

Eksempel: Brug af PROC COMPARE til at validere migrerede data mellem systemer sikrer strukturel og værdimæssig konsistens.

30) Hvornår bør man bruge SAS ODS (Output Delivery System), og hvilke fordele giver det til rapportering?

ODS styrer outputformatering, hvilket gør det muligt for SAS-procedurer at producere resultater i HTML, PDF, Excel, RTF og andre formater. Det adskiller datagenerering fra præsentation og tilbyder styling, skabelonudvikling og outputroutingfunktioner. Analytikere bruger ODS til at skabe brugerdefinerede, professionelt udseende rapporter.

fordele:

  • Understøtter flere outputformater
  • Muliggør formaterede tabeller, grafer og skabeloner
  • Tillader indsamling af outputdatasæt ved hjælp af ODS OUTPUT
  • Forbedrer automatisering af tilbagevendende rapporter

Eksempel: Generering af automatiserede ugentlige præstationsdashboards i Excel via ODS Excel strømliner rapporteringsarbejdsgange.

31) Hvordan fungerer INFILE-sætningen i SAS, og hvilke muligheder hjælper med at styre læsning af rå filer?

INFILE-sætningen fortæller SAS, hvordan eksterne rådatafiler skal læses. Den fungerer sammen med INPUT-sætningen til at knytte tekst med fast, afgrænset eller blandet format til strukturerede datasæt. INFILE-indstillinger giver detaljeret kontrol over postlængde, håndtering af afgrænsere, manglende data og linjepointere.

Nyttige muligheder inkluderer DLM= for brugerdefinerede afgrænsere, FRISK OVER for at forhindre SAS i at læse ud over tilgængelige felter, FØRSTOBS= at angive startlinjen, LRECL= for lange optegnelser, og BAGAGEMULD for linjer med variabel længde. Disse muligheder sikrer ensartet dataindtagelse, selv fra dårligt formaterede filer.

Eksempel:

infile "sales.txt" dlm="," missover dsd lrecl=300;

Denne konfiguration beskytter mod manglende efterfølgende felter og værdier i anførselstegn.

32) Hvad er de forskellige typer SAS-biblioteker, og hvordan bruges de i virksomhedsmiljøer?

SAS-biblioteker fungerer som henvisninger til lagersteder, hvor datasæt, kataloger og andre SAS-filer findes. Biblioteker kan være midlertidige eller permanente, og valget afhænger af persistensbehov og platformarkitektur.

Typer af biblioteker:

  • ARBEJDSbibliotek: Midlertidig lagring, der forsvinder ved sessionens afslutning.
  • Permanente biblioteker: Oprettet ved hjælp af LIBNAME, der peger på diskplaceringer eller databaser.
  • Motorbaserede biblioteker: Såsom V9, BASE, SPDE og databasemotorer (f.eks. ORACLE, TERADATA).
  • Metadatabiblioteker: Bruges i SAS Enterprise Guide- og SAS Studio-miljøer til kontrolleret adgang.

Eksempel: I store organisationer peger LIBNAME-forbindelser ofte direkte på sikre Oracle eller Hadoop-tabeller, hvilket muliggør problemfri analyse uden dataduplikering.

33) Hvad er formålet med COMPRESS-funktionen og COMPRESS= dataset-indstillingen, og hvordan adskiller de sig?

Selvom de deler et navn, tjener COMPRESS-funktionen og COMPRESS= datasæt-indstillingen forskellige formål. KOMPRIMÉR-funktionen fjerner specificerede tegn fra strenge, hvilket hjælper med dataoprydning eller standardisering. I modsætning hertil COMPRESS= datasætindstilling reducerer den fysiske datasætstørrelse ved at anvende RLE (Run Length Encoding) eller RDC-komprimeringsalgoritmer på lagrede observationer.

Sammenligningstabel:

Feature KOMPRIMÉR-funktionen KOMPRIMÉR= Valgmulighed
Formål Fjern tegn fra tekst Reducer filstørrelse
Anvendelsesområde Variabelt niveau Datasætniveau
Eksempel name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Eksempel: Komprimering af et datasæt på 50 millioner rækker kan reducere lagerpladsen med 60 % og dermed forbedre I/O-ydeevnen.

34) Hvordan fejlsøger man effektivt i SAS-programmer, og hvilke funktioner hjælper med at identificere problemer?

Effektiv fejlfinding i SAS kræver systematisk brug af logmeddelelser, PUT-sætninger, ODS TRACE og diagnosticeringsmuligheder. Loggen giver spor via ERROR-, WARNING- og NOTE-meddelelser, der identificerer syntaksproblemer, ikke-initialiserede variabler eller typeuoverensstemmelser. PUTLOG-sætningen tillader brugerdefineret fejlfindingsoutput, hvilket hjælper med at spore variabelværdier under udførelse.

Yderligere teknikker omfatter brugen af OPTIONS MPRINT, SYMBOLGENog MLOGIC til makrofejlfinding og anvendelse PROC CONTENTS at inspicere datasætattributter. Til fejlfinding i DATA-trinnet, den interaktive DATA trinfejlfinding muliggør trinvis udførelse, breakpoints og variable overvågninger.

Eksempel: Aktivering af MPRINT hjælper med at bekræfte, om den makrogenererede SQL-kode er korrekt.

35) Hvad er forskellen mellem PROC REPORT og PROC TABULATE, og hvornår skal hver især anvendes?

PROC REPORT leverer alsidig, brugerdefineret rapportering med rækkevis kontrol, der muliggør kolonner på detaljeniveau, opsummeringsniveau og beregnede kolonner. PROC TABULATE producerer flerdimensionelle krydstabuleringsopsummeringer med fokus på præsentationsorienterede tabeller. Forståelse af disse egenskaber hjælper analytikere med at vælge det mest læsbare og effektive format.

Sammenligning:

Feature PROC-RAPPORT PROC-TABULAT
kontrol Høj kontrol over rækkelogik Høj kontrol over strukturerede tabeller
Produktion Tekstuellede eller formaterede rapporter Kryds-tabuleringsmatricer
Use Case Tilpassede KPI-dashboards Flerdimensionelle opsummeringer

Eksempel: Et finansielt dashboard, der kræver betinget formatering, hører hjemme i PROC REPORT, hvorimod en 3D-opsummering af salget efter region, kvartal og segment passer til PROC TABULATE.

36) Hvad er betydningen af ​​CLASS- og BY-sætningerne i SAS-procedurer, og hvordan adskiller de sig?

Både CLASS og BY opretter analyser på gruppeniveau, men opfører sig forskelligt. CLASS kræver ikke præsorterede data og bruges i procedurer som PROC MEANS, PROC SUMMARY og PROC TABULATE til at generere statistikker efter kategoriske variabler. BY kræver sorterede data og producerer separate procedureudførelser for hver BY-gruppe, hvilket giver mere proceduremæssig uafhængighed og separate ODS-outputblokke.

Nøgleforskelle:

  • KLASSE: Ingen sortering nødvendig, mere effektiv i aggregering.
  • EFTER: Sortering påkrævet, producerer uafhængige output.

Eksempel: For at beregne separate regressionsmodeller efter region foretrækkes BY-behandling. For at opsummere salg efter region i en enkelt tabel er CLASS passende.

37) Hvordan håndterer SAS datoer og klokkeslæt internt, og hvorfor er det vigtigt at forstå denne lagringsstruktur?

SAS gemmer datoer som antallet af dage siden 1. januar 1960, og dato- og klokkeslætsværdier som antallet af sekunder siden denne dato. Tidsværdier repræsenterer sekunder fra midnat. Disse numeriske repræsentationer muliggør matematisk manipulation, såsom at tilføje dage eller beregne varigheder.

Det er afgørende at forstå denne struktur for at opnå præcis rapportering, forhindre fejl i én rækkefølge og sikre korrekt brug af formater og parametre. Datoaritmetik uden korrekte formater forvirrer ofte begyndere, fordi rå numeriske værdier vises i stedet for læsbare datoer.

Eksempel:

difference = intck('day', StartDate, EndDate);

Denne beregning fungerer, fordi begge datoer deler et ensartet numerisk grundlag.

38) Hvilke fordele giver SAS-makrofunktioner som %SCAN, %SUBSTR og %UPCASE under kodegenerering?

Makrofunktioner tilbyder manipulation på tekstniveau under kompileringstid, hvilket muliggør dynamisk konstruktion af variabelnavne, datasætnavne og betingede kodesegmenter. %SCAN udtrækker ord fra makrovariabler, %SUBSTR opdeler tekstsegmenter, og %UPCASE sikrer ensartet brug af store bogstaver til sammenligninger.

Disse funktioner forbedrer generaliseringen ved at tillade makroer at tilpasse sig brugerangivne parametre. For eksempel generering af månedlige datasæt ved hjælp af %substr(&date,1,6) tillader automatisk navngivning af tabeller.

Eksempel:

%let region = north america;
%put %upcase(&region);

Dette producerer NORTH AMERICA, hvilket sikrer ensartet matchning i makrologikken.

39) Hvilke faktorer bør du overveje, når du vælger mellem SAS-datasæt og eksterne databaser til lagring?

Valget mellem SAS-datasæt og eksterne databaser afhænger af datamængde, samtidighedskrav, sikkerhedskontroller og integrationsbehov. SAS-datasæt giver hurtig sekventiel adgang og er ideelle til analytiske arbejdsgange, men mangler samtidighed med flere brugere og robuste transaktionskontroller. Eksterne databaser som f.eks. Oracle, Teradata og SQL Server tilbyder indeksering, ACID-compliance, skalerbarhed og kontrolleret adgang.

Faktorer omfatter:

  • Datastørrelse og forventet vækst
  • Forespørgsels samtidighed
  • Sikkerhed og brugertilladelser
  • Integration med virksomhedssystemer
  • Omkostninger og administrative overheadomkostninger

Eksempel: Et data science-team, der analyserer 5 millioner rækker dagligt, foretrækker måske SAS-datasæt, mens et virksomheds-CRM med 1 milliard poster kræver en database.

40) Hvordan bestemmer SAS variabellængde og -type i kompileringsfasen, og hvilke problemer opstår som følge af inkonsistente kilder?

Under kompilering inspicerer SAS den første forekomst af hver variabel for at tildele type og længde. For tegnvariabler er længden som standard den længste værdi, der blev tildelt under den første forekomst. Når variabler vises på tværs af flere SET- eller MERGE-datasæt, forårsager inkonsistente længder afkortning og advarsler. Numeriske variabler modtager altid 8 bytes, medmindre de er eksplicit tildelt.

Problemer som inkonsistente tegnlængder fører til uoverensstemmelser i nøgler og forkerte sammenflettede koder. Udviklere bruger ofte LENGTH-sætninger før SET-sætninger for at håndhæve konsistens.

Eksempel:

length ID $15;
set data1 data2;

Dette sikrer, at ID'et forbliver ensartet på tværs af begge input.

41) Hvad er formålet med OUTPUT-sætningen i SAS, og hvordan kan den styre oprettelsen af ​​datasæt?

OUTPUT-sætningen fortæller eksplicit SAS, hvornår det aktuelle indhold af Program Data Vector (PDV) skal skrives til et eller flere datasæt. Uden OUTPUT skriver SAS automatisk én observation pr. DATA-triniteration. Ved at bruge OUTPUT bevidst kan du generere flere observationer fra én iteration, skrive selektive observationer eller rute output til forskellige datasæt baseret på betingelser.

Eksempel:

data high low;
  set sales;
  if revenue > 10000 then output high;
  else output low;
run;

Dette skaber to datasæt fra et enkelt DATA-trin. Forståelse af OUTPUT er afgørende for avanceret datamanipulation, såsom udvidelse af poster eller skrivning af flere resuméer.

42) Hvordan hjælper PROC COMPARE med at validere datasæt, og hvilke muligheder forbedrer sammenligningens nøjagtighed?

PROC COMPARE evaluerer to datasæt og fremhæver forskelle i struktur, metadata og faktiske dataværdier. Det bruges almindeligvis til migreringsvalidering, ETL-kvalitetstjek og regressionstest i analysepipelines. Nøglemuligheder såsom KRITERIUM=, LIST ALLE, MAKS.UDSKRIFT=og UDSKIFT hjælpe med at producere mere detaljerede rapporter og kontrollere toleranceniveauer for numeriske afvigelser.

Denne procedure identificerer uoverensstemmelser i variabeltyper, uventede manglende værdier, forskelle på rækkeniveau og strukturelle problemer.

Eksempel: Ved migrering fra Oracle I forhold til SAS sikrer PROC COMPARE, at det resulterende SAS-datasæt matcher kilden uden lydløse afkortninger eller afrundingsfejl.

43) Hvad er betydningen af ​​RETAIN-sætningen, når den kombineres med FIRST./LAST.-logikken?

Brug af RETAIN sammen med FIRST./LAST. muliggør effektive beregninger på gruppeniveau, især for kumulative totaler, løbende differencer og kategoriske flag. FIRST.variable angiver starten af ​​en BY-gruppe, så RETAIN hjælper med at nulstille eller akkumulere værdier på passende vis.

Illustrerende eksempel:

by Customer_ID
if first.Customer_ID then Total=0;
Total + Amount;
if last.Customer_ID then output;

Denne logik aggregerer totaler på kundeniveau uden at kræve PROC SUMMARY. Den demonstrerer vigtigheden af ​​RETAIN for at bevare værdier på tværs af rækker i en gruppe, mens der nulstilles for hver ny gruppe. Forståelse af dette mønster er afgørende for effektiv opsummering af DATA-trin.

44) Hvad adskiller PROC FREQ fra PROC SUMMARY i forbindelse med kategorisk analyse?

PROC FREQ opretter frekvenstabeller, krydstabuleringer og associationstests som Chi-i-anden, hvilket gør den ideel til kategoriske fordelinger og kontingentanalyse. PROC SUMMARY beregner numerisk statistik på tværs af kontinuerlige eller diskrete grupper, men genererer ikke i sagens natur frekvensantal, medmindre andet er angivet.

Sammenligningstabel:

Feature PROC-FREKVENS PROC-RESUMÉ
Produktion Frekvenstabeller Sammenfattende statistik
ideel til Antal, procenter, associationer Middelværdier, summer, intervaller
Statistiske test Chi-i-anden, Fishers eksakte Ingen som standard

Eksempel: For at evaluere kundedemografi (køn, region) er PROC FREQ bedre. For at beregne den gennemsnitlige omsætning pr. segment er PROC SUMMARY passende.

45) Hvordan hjælper FIRSTOBS- og OBS-mulighederne med at kontrollere prøveudtrækning?

FIRSTOBS og OBS er datasætindstillinger, der begrænser den del af datasættet, der læses. FIRSTOBS angiver den første observation, der skal læses, mens OBS angiver den sidste. Disse indstillinger er nyttige til sampling, fejlfinding og performancetest, fordi de reducerer behandlingstiden under udvikling.

Eksempel:

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Dette udtrækker kun de første 1000 rækker, hvilket får koden til at køre hurtigt under testcyklusser. Værdierne ændrer ikke selve datasættet og gælder kun under DATA-trinnet eller procedureudførelsen. Disse muligheder forbedrer effektiviteten, når man arbejder med meget store datasæt.

46) Hvad er fordelen ved at bruge PROC FORMAT med CNTLIN og CNTLOUT, og hvordan understøtter det dynamiske formater?

CNTLIN giver dig mulighed for at oprette formater fra et datasæt, hvilket muliggør dynamiske, datadrevne mærkningssystemer. CNTLOUT udtrækker eksisterende formater til datasæt, hvilket muliggør ændringer, revisioner eller versionsstyring af formater. Denne funktionalitet er værdifuld, når formatværdier ændres ofte eller styres af forretningsregler, der er gemt i databasetabeller.

Eksempel: En bank kan have et datasæt, der vedligeholder risikokoder og deres beskrivende betydninger. Ved hjælp af CNTLIN genererer SAS automatisk formater uden manuelt at skrive værdiangivelser. Denne tilgang centraliserer formateringslogik og forenkler vedligeholdelse på tværs af store rapporteringssystemer.

47) Hvad adskiller SUM-sætningen fra SUM()-funktionen i SAS, og hvornår foretrækkes hver af dem?

SUM-sætningen (x + y;) bevarer implicit variablen og behandler manglende værdier som nul, hvilket gør den ideel til løbende totaler. SUM()-funktionen (x = sum(a,b,c);) evaluerer kun argumenter i den aktuelle iteration og ignorerer manglende værdier, mens resultaterne ikke bevares.

Sammenligning:

Aspect SUM-opgørelse SUM()-funktion
Retention Ja Ingen
Manglende værdier Behandlet som nul Ignoreret
Use Case Kumulative totaler Sum på rækkeniveau

Eksempel: total + amount; akkumuleres på tværs af observationer, mens sum(amount1, amount2) beregner kun summer inden for samme række.

48) Hvad er formålet med datasætindstillingen END=, og hvordan hjælper den med at registrere den sidste række i et datasæt?

Indstillingen END= datasæt tildeler en midlertidig variabel, der sættes til 1, når SAS læser den sidste observation af et datasæt. Dette er yderst nyttigt, når man udfører initialiserings- eller afslutningsopgaver, såsom at skrive opsummeringsposter, lukke filer eller færdiggøre hash-objektoutput.

Eksempel:

set sales end=last;
if last then put "Dataset processing complete.";

Denne logik sikrer, at visse handlinger kun forekommer én gang efter alle iterationer. END= er især nyttig til generering af programmatiske rapporter og opbygning af kumulative oversigtsdatasæt.

49) Hvad er de største fordele og ulemper ved at bruge SPDE (Scalable Performance Data Engine) i SAS?

SPDE-motoren forbedrer ydeevnen i store datamiljøer med flere tråde. Den distribuerer data på tværs af lagerenheder og udfører parallelle læsninger og skrivninger. Den er velegnet til analyser med høj kapacitet og tunge ETL-arbejdsbelastninger.

Fordele vs. ulemper:

Fordele Ulemper
Parallel I/O for hurtigere ydeevne Kræver multidiskmiljø
Effektiv til store datasæt Kompleks konfiguration
Understøtter partitionering og indeksering Ikke ideel til små datasæt

Eksempel: Behandling af 300 millioner poster med SPDE kan reducere runtime drastisk, især på systemer med flere CPU'er og diske.

50) Hvordan håndterer PROC SQL underforespørgsler, og hvilke fordele tilbyder de i SAS-programmering?

PROC SQL understøtter korrelerede og ikke-korrelerede underforespørgsler, hvilket muliggør dybere filtrering, betingede opslag og dynamiske beregninger. Underforespørgsler giver SQL mulighed for at beregne værdier på farten, matche filtrerede delmængder eller udføre betingede join-forbindelser uden mellemliggende datasæt.

Eksempel:

select * from sales
where revenue > (select avg(revenue) from sales);

Dette identificerer højtydende poster. Underforespørgsler reducerer behovet for midlertidige datasæt, forbedrer læsbarheden og tillader mere kompleks logik i en enkelt SELECT-sætning. De er især nyttige i metadataforespørgsler og analytisk filtrering.

🔍 De bedste spørgsmål til SAS-jobsamtaler med virkelige scenarier og strategiske svar

1) Hvad er forskellen mellem et DATA-trin og et PROC-trin i SAS?

Forventet af kandidaten: Intervieweren ønsker at vurdere din forståelse af SAS' grundlæggende principper og hvordan du behandler og analyserer data.

Eksempel på svar:

"DATA-trinnet bruges til at læse, manipulere og oprette datasæt, mens PROC-trinnet bruges til at analysere data eller generere rapporter. DATA-trinnet fokuserer på dataforberedelse, og PROC-trinnet anvender statistiske eller analytiske procedurer."

2) Hvordan håndterer man manglende værdier i SAS?

Forventet af kandidaten: Intervieweren vil gerne vide din tilgang til datakvalitet og fuldstændighed.

Eksempel på svar:

"Jeg håndterer manglende værdier ved først at identificere dem via PROC MEANS eller PROC FREQ. Derefter bestemmer jeg, om de skal imputeres, slettes eller behandles som en separat kategori baseret på analysens kontekst og effekten på modellen."

3) Kan du forklare formålet med MERGE-sætningen i SAS?

Forventet af kandidaten: Intervieweren vil vide, om du forstår datafletning og relationelle koncepter.

Eksempel på svar:

"MERGE-sætningen bruges til at kombinere datasæt baseret på en fælles variabel. Den giver dig mulighed for at sammenføje datasæt vandret, og den kræver, at datasættene sorteres efter BY-variablen."

4) Beskriv et udfordrende SAS-projekt, du arbejdede på, og hvordan du håndterede det.

Forventet af kandidaten: Evaluering af problemløsning, initiativ og evnen til at levere resultater.

Eksempel på svar (bruger obligatorisk sætning #1):

"I min tidligere rolle arbejdede jeg på et komplekst dataintegrationsprojekt, der involverede flere inkonsistente datakilder. Jeg oprettede brugerdefinerede valideringsregler, standardiserede formater og automatiserede kvalitetskontroller ved hjælp af SAS-makroer. Dette sikrede nøjagtig rapportering og reduceret behandlingstid."

5) Hvordan optimerer man SAS-kode for bedre ydeevne?

Forventet af kandidaten: Forståelse af effektivitet, optimering og bedste praksis i SAS.

Eksempel på svar:

"Jeg optimerer SAS-kode ved at minimere brugen af ​​unødvendige variabler, bruge WHERE i stedet for IF ved udregning af delmængder, indeksere store datasæt og undgå gentagne beregninger via makrovariabler. Jeg gennemgår også logfiler for at eliminere ineffektivitet."

6) Fortæl mig om en gang, hvor du skulle samarbejde med et team for at løse et SAS-relateret problem.

Forventet af kandidaten: Teamwork, kommunikations- og konfliktløsningsevner.

Eksempel på svar (bruger obligatorisk sætning #2):

"I en tidligere stilling samarbejdede jeg med data engineering-teamet for at løse uoverensstemmelser i rapporteringsoutputtet. Jeg faciliterede diskussioner for at forstå dataflowet, validerede datasæt ved hjælp af PROC COMPARE og dokumenterede en fælles proces til fremtidig brug."

7) Hvordan sikrer I nøjagtigheden og integriteten af ​​jeres SAS-dataoutput?

Forventet af kandidaten: Opmærksomhed på detaljer, kvalitetssikring og verifikationsmetoder.

Eksempel på svar:

"Jeg sikrer nøjagtighed ved at udføre datavalideringstjek, bruge PROC CONTENTS til at verificere variable egenskaber og krydstjekke resultater med uafhængige forespørgsler. Jeg opretholder også peer review-processer for kritiske rapporter."

8) Beskriv en situation, hvor deadlines var stramme, men SAS-analysen var kompleks. Hvordan håndterede du det?

Forventet af kandidaten: Tidsstyring, prioritering og ro under pres.

Eksempel på svar (bruger obligatorisk sætning #3):

"I mit tidligere job skulle jeg levere en detaljeret statistisk rapport inden for en meget stram tidsramme. Jeg prioriterede vigtige analyser først, automatiserede gentagne opgaver med SAS-makroer og kommunikerede statusopdateringer ofte for at styre forventningerne."

9) Hvordan bruger man SAS-makroer, og hvilke fordele giver de?

Forventet af kandidaten: Kendskab til automatisering, skalerbarhed og effektiv kodning.

Eksempel på svar:

"Jeg bruger SAS-makroer til at automatisere gentagne opgaver, reducere kodningsfejl og forbedre genbrugeligheden af ​​kode. De hjælper med at opretholde konsistens på tværs af store projekter og forenkle parameterdrevne analyser."

10) Forklar et scenario fra den virkelige verden, hvor du forbedrede en proces ved hjælp af SAS.

Forventet af kandidaten: Praktisk anvendelse, effektivitetsforbedringer og forretningsmæssig indflydelse.

Eksempel på svar (bruger obligatorisk sætning #4):

"I min sidste rolle automatiserede jeg en månedlig rapporteringsworkflow, der var blevet oprettet manuelt. Ved hjælp af PROC SQL og SAS-makroer reducerede jeg behandlingstiden fra flere timer til minutter, hvilket forbedrede teamets produktivitet betydeligt."

Opsummer dette indlæg med: