Top 50 des questions et réponses d'entretien SAS (2026)

Se préparer à un entretien SAS exige une préparation ciblée, notamment pour bien comprendre ce qui compte vraiment lors de cet entretien. Ces évaluations révèlent la capacité à résoudre des problèmes complexes, la pensée analytique et la pertinence pratique dans les environnements de données modernes.

Les opportunités offertes par SAS couvrent l'analyse, le reporting et la veille stratégique, où l'expérience technique et l'expertise métier permettent d'avoir un impact concret. Les professionnels du secteur s'appuient sur de solides compétences analytiques, un ensemble de compétences pointues et une confiance acquise grâce à des échanges de questions-réponses, des plus simples aux plus complexes, qui aident les candidats débutants, intermédiaires et seniors à répondre à des exigences techniques variées. Lire la suite...

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Questions et réponses les plus fréquentes lors d'un entretien chez SAS

1) Comment SAS traite-t-il une étape DATA en interne, et quelles sont les phases de son cycle de vie ?

L'étape DATA de SAS fonctionne selon un cycle de vie bien défini, composé de deux phases principales : la compilation et l'exécution. La compréhension de ce cycle est essentielle car elle explique comment SAS construit les jeux de données, détecte la syntaxe, attribue des attributs aux variables et gère les itérations. Lors de la compilation, SAS vérifie la syntaxe, crée le vecteur de données du programme (PDV) et prépare la partie descriptive du jeu de données de sortie. Lors de l'exécution, SAS lit les données, renseigne les valeurs du PDV, évalue les conditions et écrit les observations dans le jeu de données de sortie.

Phases du cycle de vie :

phase	Caractéristiques	Exemple
Compilation	Crée un PDV, attribue des longueurs variables, identifie les variables manquantes	L'absence de points-virgules provoque des erreurs de compilation
Internationaux	Exécute les instructions ligne par ligne, écrit les données de sortie	`SET sales; profit = revenue – cost;`

Ce cycle de vie permet d'optimiser le débogage et d'améliorer les performances du traitement des données.

2) Quelles sont les différentes manières de combiner des ensembles de données dans SAS, et quand faut-il utiliser chaque méthode ?

SAS propose plusieurs techniques de combinaison de jeux de données, chacune offrant des avantages spécifiques selon la structure des données, les relations entre les jeux de données et les exigences de performance. La fusion, l'ajout, la concaténation, l'entrelacement et les jointures SQL répondent chacune à un besoin différent. Choisir la méthode appropriée améliore la précision et évite les doublons indésirables.

Méthodes clés :

FUSION (Étape DONNÉES) : À utiliser lorsque des ensembles de données partagent une variable BY commune. Convient aux relations un-à-un ou un-à-plusieurs.
ENSEMBLE (Concaténation) : Empile les ensembles de données verticalement. À utiliser lorsque les variables sont identiques mais que les observations diffèrent.
PROC SQL JOINTURE : À utiliser pour une flexibilité totale : articulations gauche, droite, complètes et internes.
ENTRELACEMENT : Combine plusieurs ensembles de données tout en conservant l'ordre de tri.

Exemple : La fusion des ventes et des clients par Customer_ID permet de créer des profils enrichis pour les rapports et les analyses.

3) Expliquez la différence entre SAS informat et SAS format avec des exemples.

Dans SAS, Informat et format ont des rôles complètement différents. Informat indique à SAS comment lire les données, tandis que le format indique à SAS comment afficher les donnéesCes caractéristiques déterminent si les données sont interprétées ou simplement présentées différemment. Il est essentiel de garder cette différence à l'esprit pour traiter correctement les dates, les nombres décimaux, les valeurs monétaires et les variables de type caractère.

Tableau de comparaison:

Fonctionnalité	Informat	Format
Interet	Lire des données externes	Afficher les données internes
Appliqué	étage d'entrée	Etage de sortie
Exemple	`input date mmddyy10.;`	`format date date9.;`

Exemple : Si les données contiennent 20250114, l'informat yymmdd8. le convertit en une valeur de date SAS. Le format date9puis l'affiche comme 14JAN2025Sans le format d'entrée, SAS interpréterait complètement mal la date.

4) Quels facteurs ont un impact sur les performances de SAS et comment optimiser un programme lent ?

Les performances dans SAS dépendent de l'efficacité du code, des ressources matérielles, de la taille de l'ensemble de données et de l'utilisation des index. Pour optimiser un programme lent, il est nécessaire d'évaluer les facteurs liés aux étapes DATA et PROC. Des jointures inefficaces, un tri excessif, des variables inutiles ou un manque d'indexation sont souvent à l'origine de goulots d'étranglement.

Stratégies d'optimisation :

Variables limites : Utilisez le KEEP= or DROP= pour réduire l'utilisation de la mémoire.
Optimiser les jointures : Utilisez des variables indexées BY ou du SQL avec des jointures hachées.
Évitez les tris inutiles : Le tri sollicite beaucoup le processeur ; ne triez que lorsque cela est nécessaire.
Utilisez WHERE au lieu de IF : WHERE filtre les données plus tôt dans le cycle PDV.
Exploiter les objets de hachage : Plus efficace pour les recherches que MERGE.

Exemple : Un ensemble de données contenant 10 millions de lignes peut être traité beaucoup plus rapidement une fois indexé, réduisant ainsi le temps de fusion de plusieurs minutes à quelques secondes.

5) Dans quels cas faut-il utiliser l'instruction SAS WHERE au lieu de IF, et quels avantages offre-t-elle ?

La clause WHERE est exécutée lors de la récupération des données, tandis que la clause IF intervient après l'entrée des données dans le PDV. Ainsi, WHERE permet de filtrer les données plus tôt, réduisant les E/S et améliorant les performances. WHERE prend également en charge l'indexation, offrant un sous-ensemble plus rapide pour les grands ensembles de données.

Avantages de WHERE :

Filtre les données avant leur chargement dans le PDV
Prise en charge des index pour une sélection plus rapide
Fonctionne à la fois dans l'étape DATA et dans les étapes PROC
Gère les opérateurs de type SQL

Exemple :

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

Cette version ne charge que les enregistrements européens, alors que l'utilisation de la fonction IF chargerait d'abord toutes les données puis les filtrerait, ce qui gaspillerait de la mémoire et du temps.

6) Expliquez les différents types de variables SAS, y compris les variables numériques, de caractères, automatiques et temporaires.

Les variables SAS sont classées selon leurs caractéristiques et leur utilisation par SAS. Les variables numériques et de type caractère stockent des données définies par l'utilisateur, mais SAS génère également des variables automatiques et des variables temporaires pour le traitement interne. La compréhension de ces types garantit une manipulation efficace des données et facilite le débogage pour les développeurs.

Types de variables SAS :

Numérique : Stockez des nombres réels ; la longueur par défaut est de 8 octets.
Personnage: Stocker des chaînes de caractères ; longueur définie par l’utilisateur ou déduite.
Variables automatiques : Créé par SAS, comme _N_ (compteur d'itérations) et _ERROR_.
Variables temporaires : Créé à l'aide de LENGTH ou RETAIN sans être écrit dans l'ensemble de données.

Exemple : _N_ est généralement utilisé pour traiter uniquement la première observation pour des tâches telles que l'initialisation de tableaux.

7) Quelle est la différence entre PROC MEANS et PROC SUMMARY ? Donnez des exemples.

Les deux procédures calculent des statistiques descriptives, mais PROC MEANS affiche les résultats par défaut tandis que PROC SUMMARY requiert une instruction OUTPUT explicite. Cette différence de comportement par défaut rend PROC SUMMARY plus adaptée à la production d'ensembles de données sans affichage.

Comparaison:

Fonctionnalité	PROC MEANS	RÉSUMÉ DE LA PROCÉDURE
Sortie	Imprimé par défaut	Aucun résultat imprimé
Case Study	Aperçu rapide des statistiques	Créer des ensembles de données récapitulatifs

Exemple :

proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; crée uniquement un ensemble de données.

8) Comment fonctionnent les index SAS et quels avantages offrent-ils pour les grands ensembles de données ?

Dans SAS, les index fonctionnent comme l'index d'un livre : ils accélèrent la recherche en évitant l'analyse complète du jeu de données. Ils stockent des pointeurs ordonnés vers les observations en fonction de variables clés. Les index sont particulièrement utiles pour les grands jeux de données et les recherches répétitives.

Avantages :

Traitement WHERE plus rapide
Performances articulaires améliorées
Opérations d'E/S réduites
Amélioration des opérations MERGE grâce à l'instruction BY

Exemple : Création d’un index sur Customer_ID L'indexation dans une table de 15 millions de lignes permet à SAS de récupérer des enregistrements clients spécifiques presque instantanément, alors que sans indexation, il doit lire l'ensemble des données de manière séquentielle.

9) Les objets de hachage dans SAS offrent-ils des avantages par rapport aux instructions MERGE traditionnelles ? Expliquez avec un exemple.

Les objets de hachage offrent un mécanisme de recherche en mémoire, ce qui les rend nettement plus rapides que MERGE pour les recherches plusieurs-à-un. Ils évitent le tri, réduisent les E/S et gèrent efficacement les grandes tables de consultation. Leur cycle de vie se limite à l'étape DATA, ce qui les rend idéaux pour les jointures temporaires.

Avantages :

Pas besoin de trier les données
Recherches plus rapides
Efficace pour les ensembles de données de type dimensionnel
À base de mémoire, réduisant les E/S disque

Exemple : L'utilisation d'un objet de hachage pour faire correspondre les données de base des clients (300 000 lignes) aux transactions (50 millions de lignes) permet une amélioration spectaculaire des performances par rapport à MERGE, qui nécessite des données triées et plusieurs passes.

10) Quels sont les différents types de fonctions SAS et comment sont-elles utilisées dans des scénarios réels ?

SAS propose une vaste bibliothèque de fonctions classées par usage, telles que les fonctions mathématiques, les fonctions de traitement de caractères, les fonctions de date et d'heure, les fonctions statistiques et les fonctions spéciales. Ces fonctions améliorent l'efficacité, la précision et la lisibilité du traitement des données.

Types de clés :

Fonctions des caractères : SCAN, UPCASE, SUBSTR pour le traitement de texte
Fonctions de date : INTNX, INTCK, MDY pour la manipulation des dates
Fonctions mathématiques : ROUND, SUM, ABS
Fonctions statistiques : MEAN, STD, VAR

Exemple : Un analyste commercial peut calculer l’âge d’un client à l’aide des fonctions de date. INTCK('year', BirthDate, Today()), garantissant une segmentation démographique précise.

11) Comment fonctionne l'instruction RETAIN dans SAS, et quels avantages pratiques offre-t-elle ?

L'instruction RETAIN indique à SAS de ne pas réinitialiser la valeur d'une variable à une valeur manquante au début de chaque itération de l'étape DATA. Normalement, SAS initialise les variables à une valeur manquante à chaque itération de la boucle, mais RETAIN conserve la valeur de l'itération précédente. Cette fonctionnalité est essentielle pour les calculs cumulatifs, la numérotation séquentielle et le report des valeurs. RETAIN apparaît également implicitement lors de l'utilisation d'instructions SUM. (var + expression).

Avantages :

Maintient les totaux cumulés
Préserve les valeurs précédentes non manquantes
Évite les variables temporaires inutiles
Contribue à la mise en œuvre de la logique de retour en arrière

Exemple :

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Ce code calcule un total cumulatif à partir des observations sans boucles externes.

12) Quelle est la différence entre l'étape DATA MERGE et la procédure PROC SQL JOIN dans SAS ? Donnez des exemples de scénarios où l'une ou l'autre est préférable.

La commande MERGE nécessite des ensembles de données préalablement triés et s'applique aux variables BY, tandis que les jointures SQL JOIN ne requièrent aucun tri et peuvent gérer des relations plus complexes. MERGE est efficace pour les relations un-à-un ou un-à-plusieurs lorsque les ensembles de données sont triés et propres. Les jointures SQL JOIN sont plus flexibles et prennent en charge les jointures internes, externes gauches, externes droites et complètes, ainsi que des conditions, des expressions et des filtres avancés au sein même de la jointure.

Quand utiliser MERGE :

Les données sont déjà triées.
Les variables BY correspondent parfaitement
Je souhaite un comportement déterministe de l'étape DATA de SAS.

Quand utiliser SQL JOIN :

Besoin de joints extérieurs
Les ensembles de données contiennent des valeurs manquantes ou non appariées
Une logique de jointure complexe est requise

Exemple : L'enrichissement d'un ensemble de données de ventes avec des informations démographiques sur les clients utilise souvent SQL pour des raisons de commodité et de lisibilité.

13) Que sont les variables automatiques SAS et comment sont-elles utilisées ? N et ERREUR généralement utilisé ?

Les variables automatiques sont créées et gérées en interne par SAS lors de l'exécution de l'étape DATA. Elles ne sont pas écrites dans les jeux de données, mais aident SAS à suivre les cycles de traitement et les erreurs. _N_ compte le nombre d'itérations de l'étape DATA, ce qui la rend utile pour l'exécution conditionnelle ou le débogage de lignes spécifiques. _ERROR_ est un indicateur binaire qui prend la valeur 1 lorsque SAS rencontre une erreur d'exécution.

Cas d'utilisation:

Exécuter le code d'initialisation uniquement pour la première observation : if _N_=1 then put 'Start';
Capturez les lignes problématiques à l'aide de _ERROR_ pour les contrôles qualité.

Exemple : _N_ est fréquemment utilisé pour charger un objet de hachage une seule fois, garantissant ainsi une utilisation optimale de la mémoire.

14) Expliquez les différents types de tableaux SAS et comment ils simplifient les transformations de données.

Les tableaux SAS regroupent les variables apparentées sous un même nom, ce qui permet un traitement itératif et réduit le code répétitif. Les tableaux ne créent pas de nouvelles variables, mais offrent une méthode structurée pour référencer les variables existantes. Les types les plus courants sont : tableaux numériques, tableaux de caractèresbauen tableaux temporairesLes tableaux temporaires existent uniquement pendant l'étape DATA et n'apparaissent pas dans l'ensemble de données de sortie.

Avantages :

Simplifier la gestion des variables répétées (par exemple, les valeurs mensuelles).
Activez les boucles pour minimiser la redondance du code.
Prise en charge des transformations conditionnelles entre groupes de variables

Exemple : La conversion de plusieurs notes d'examen en pourcentages peut se faire à l'aide d'une boucle DO sur un tableau plutôt qu'en écrivant 10 instructions distinctes.

15) Quels types de valeurs manquantes existent dans SAS, et comment SAS les traite-t-il lors du tri et des calculs ?

SAS prend en charge plusieurs types de valeurs manquantes : une valeur numérique générique représentée par « . » et des valeurs numériques spéciales telles que « .A » à « .Z ». Toutes les valeurs de type caractère manquantes sont représentées par un espace vide. Ces différents types permettent aux analystes d’encoder des catégories de données manquantes, telles que « Non applicable » ou « Refus de répondre ».

Lors du tri, SAS place toutes les valeurs numériques manquantes avant les valeurs réelles. Dans les calculs, les valeurs manquantes se propagent généralement, ce qui entraîne des résultats manquants, sauf si elles sont traitées explicitement par des fonctions comme SUM() qui ignorent les valeurs manquantes.

Exemple : Lors de l'analyse d'enquêtes, .A pourrait représenter « Aucune réponse » tandis que .B peut indiquer une « erreur système ».

16) Quels avantages offrent le traitement par groupe et les variables FIRST./LAST. ?

Le traitement par groupe permet à SAS de traiter les données triées comme des segments groupés, ce qui rend possibles des opérations puissantes et efficaces telles que les synthèses cumulatives, les transformations au niveau du groupe et la génération de rapports spécifiques à chaque segment. Les variables FIRST.variable et LAST.variable sont des indicateurs temporaires créés automatiquement lors du traitement par groupe. Elles identifient les observations de début et de fin de chaque groupe.

Avantages :

Simplifie le calcul des totaux de groupe
Permet le traitement hiérarchique des données
Réduit la logique manuelle pour les groupes à plusieurs lignes
Permet d'utiliser un code plus propre pour les transformations de séries temporelles

Exemple de scénario: Pour calculer le revenu total par client, on peut accumuler les valeurs jusqu'à LAST.Customer_ID déclenche l'écriture dans un ensemble de données récapitulatives.

17) Comment fonctionne PROC TRANSPOSE, et quand faut-il privilégier la transposition à la restructuration avec des tableaux ?

PROC TRANSPOSE restructure les données en transformant les variables en observations et inversement. Elle est idéale lorsque les données nécessitent un pivotement pour l'analyse, la création de rapports ou la fusion avec d'autres systèmes. Son principal avantage réside dans l'automatisation : PROC TRANSPOSE gère les nombres de variables dynamiques et s'adapte parfaitement aux structures de schéma inconnues ou évolutives.

Utiliser quand:

Il faut convertir des données larges en format long ou inversement.
Les nombres variables sont importants ou imprévisibles
Les ensembles de données sources changent fréquemment

Les tableaux sont plus performants lorsque les noms des variables sont connus et que la logique de transformation peut être bouclée efficacement.

Exemple : Conversion des variables de ventes trimestrielles (T1, T2, T3, T4) en une structure verticale pour l'analyse des séries chronologiques.

18) Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation des macros SAS ? Fournissez des exemples concrets.

Les macros SAS automatisent les tâches répétitives en générant du code dynamique, ce qui améliore la productivité et la cohérence. Elles permettent de paramétrer la logique, de générer plusieurs procédures et de créer des utilitaires réutilisables. Cependant, des macros mal écrites peuvent également complexifier le code et compliquer le débogage.

Tableau des avantages et des inconvénients :

Avantages	Désavantages
Automatise le code répétitif	Le débogage peut être difficile
Améliore la maintenabilité	Peut obscurcir le déroulement du programme
Permet la création de logique dynamique	Une utilisation excessive rend le code illisible
Réduit les erreurs manuelles	Nécessite l'apprentissage du langage macro

Exemple : Une macro générant des rapports hebdomadaires pour plusieurs régions à partir d'un modèle unique réduit considérablement le temps de développement.

19) Pouvez-vous expliquer la différence entre une variable macro et une variable d'étape DATA avec des exemples ?

Les variables macro sont résolues lors de la compilation et servent à la substitution de texte, tandis que les variables d'étape DATA existent pendant l'exécution de cette étape et contiennent les valeurs des données. Les variables macro ne peuvent interagir directement avec le PDV que si elles sont explicitement transmises ou référencées.

Différences clés:

Macro : globale ou locale, évaluée avant l'exécution
Étape DATA : créée ligne par ligne lors de l'exécution
Les variables macro ne stockent pas de types numériques ; elles stockent du texte.
Les variables DATA peuvent être numériques ou de type caractère

Exemple :

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

Ici, la variable macro insère la valeur 100, mais la comparaison elle-même a lieu lors de l'exécution.

20) Quels sont les différents types de jointures dans PROC SQL, et en quoi diffèrent-elles dans l'utilisation pratique ?

PROC SQL prend en charge plusieurs types de jointures, notamment les jointures internes, externes gauches, externes droites et complètes, chacune répondant à des problématiques de traitement de données spécifiques. Les jointures internes conservent les enregistrements correspondants, tandis que les jointures externes préservent les lignes non correspondantes de l'un ou l'autre des ensembles de données. La jointure complète est particulièrement efficace pour la réconciliation des données, car elle met en évidence les incohérences.

Comparaison des types de jointure :

Type de jointure	Caractéristiques	Exemple de cas d'utilisation
INNER	Seules les lignes correspondantes	Client avec des transactions valides
en stock	Tout à gauche + correspondance à droite	Fidélisez tous vos clients, même sans achats.
DROIT	Tout droit + correspondance gauche	Conserver toutes les transactions même sans informations client
FULL	Toutes les lignes, appariées ou non	Validation des données entre systèmes

Exemple : L'audit des ventes entre les systèmes CRM et de facturation repose généralement sur une jointure complète (FULL JOIN) pour identifier les écarts.

21) Comment SAS gère-t-il les conversions de caractères en numériques et de numériques en caractères, et quels problèmes surviennent généralement ?

SAS effectue automatiquement des conversions implicites lorsqu'une valeur numérique est utilisée à la place d'une chaîne de caractères, ou inversement, mais cela peut entraîner des avertissements ou des valeurs incorrectes. Conversion explicite utilisant PUT() et INPUT() Elle offre un contrôle précis et évite toute ambiguïté. La conversion de caractères en numérique nécessite un format d'entrée, tandis que la conversion de numériques en caractères nécessite un format.

Les problèmes courants incluent des longueurs incompatibles, des formats d'entrée incorrects et des données invalides générant des valeurs manquantes. La conversion implicite génère systématiquement une NOTE dans le journal, signalant d'éventuels problèmes de qualité des données.

Exemple :

Convertir char → numérique : num = input(char_date, yymmdd8.);
Convertir numérique → caractère : char = put(amount, dollar12.2);

22) Quel rôle joue le vecteur de données du programme (PDV) dans le traitement SAS, et comment sa compréhension peut-elle améliorer la conception du programme ?

Le PDV est une structure de zone mémoire utilisée par SAS pour construire les observations lors de l'exécution de l'étape DATA. Il stocke les valeurs des variables, les variables automatiques et les variables temporaires pour chaque itération. Le PDV est réinitialisé au début de chaque boucle, sauf si des variables sont conservées par des mécanismes tels que les instructions RETAIN ou SUM.

Comprendre le comportement des variables persistantes (PDV) permet de clarifier l'origine des valeurs manquantes, le fonctionnement des tableaux et le déclenchement de la logique FIRST./LAST. Cela facilite également l'optimisation des performances, car les développeurs peuvent ainsi prévoir l'utilisation de la mémoire et éviter la création de variables inutiles.

Exemple : La conservation involontaire des valeurs de variables résulte souvent de l'utilisation d'instructions SUM, où SAS applique implicitement RETAIN.

23) Quels types d'index SAS existent et comment choisir entre les index simples et les index composites ?

SAS prend en charge simple et pierre composite Les index. Un index simple est créé sur une seule variable, tandis qu'un index composite combine deux variables ou plus. Le choix de l'index dépend des modèles de requêtes : si la plupart des requêtes utilisent une seule clé comme… Customer_ID, un index simple suffit. Si les requêtes filtrent généralement sur plusieurs variables telles que State et Category, alors un indice composite améliore les performances.

Tableau de comparaison:

Type d'indice	Caractéristiques	Meilleur cas d'utilisation
Simple	Une variable	Recherches par identifiant unique
Obturation En	Variables multiples	Filtres WHERE multiconditions

Exemple : Un index composite sur (Region, Product) Accélère l'analyse des produits dans toutes les régions.

24) Expliquez les avantages de l'utilisation de PROC FORMAT et comment les formats définis par l'utilisateur améliorent l'interprétabilité.

PROC FORMAT permet aux développeurs d'associer des étiquettes pertinentes aux valeurs codées, améliorant ainsi la lisibilité des rapports, la cohérence entre les procédures et le contrôle de l'interprétation des données. Les formats définis par l'utilisateur fonctionnent comme des tables de correspondance et peuvent réduire le recours aux jointures ou à la logique CASE. Réutilisables dans différents jeux de données et procédures, ces formats facilitent la maintenance.

Exemple :

Création d'un format pour 1=Male et 2=Female Permet aux procédures PROC FREQ ou PROC REPORT d'afficher automatiquement des libellés descriptifs. De même, les tranches de revenus peuvent être segmentées à l'aide de formats de valeurs personnalisés pour l'analyse de segmentation.

Le principal avantage est que les données sous-jacentes restent inchangées tandis que les données affichées deviennent plus interprétables.

25) Comment fonctionne PROC SORT en interne, et quelles options permettent d'optimiser le tri de grands ensembles de données ?

La procédure SORT réorganise les observations en fonction d'une ou plusieurs variables ; toutefois, elle peut s'avérer gourmande en ressources, notamment pour les grands ensembles de données. En interne, SAS crée des fichiers utilitaires temporaires, fusionne les blocs triés et enregistre le résultat dans l'ensemble de données de sortie.

Les performances peuvent être améliorées par :

L'utilisation de SORTEDBY= pour l'optimisation des métadonnées
Application NODUPKEY or NODUPREC supprimer efficacement les doublons
Trier uniquement les variables nécessaires à l'aide de KEEP= or DROP=
Utiliser des index au lieu de tris physiques pour certaines opérations

Exemple : Le tri de 50 millions de lignes est plus rapide lorsqu’on ne lit que 3 variables requises au lieu des 100 champs de l’ensemble de données.

26) Pourquoi l'instruction LENGTH est-elle importante dans SAS, et comment une attribution de longueur incorrecte affecte-t-elle les données ?

L'instruction LENGTH détermine la taille de stockage des variables de type caractère et influe sur l'utilisation de la mémoire, le risque de troncature et la précision des résultats. Par défaut, SAS attribue une longueur de caractère basée sur la première affectation rencontrée, ce qui peut entraîner une troncature si des valeurs plus longues apparaissent ultérieurement. L'utilisation explicite de l'instruction LENGTH évite ce problème et garantit la cohérence des données entre les étapes DATA.

Des longueurs incorrectes peuvent entraîner des chaînes tronquées, des catégories mal classées ou des résultats inattendus lors des jointures en raison de clés non concordantes.

Exemple : Paramètre length ProductName $50; garantit que les noms complets sont stockés même si la première valeur dans l'ensemble de données est plus courte.

27) Quel est le but des directives du compilateur SAS telles que %PUT, %EVAL et %SYSFUNC dans le traitement des macros ?

Les directives du compilateur, également appelées fonctions macro, améliorent le traitement des macros en permettant l'évaluation, la journalisation et les appels de fonctions lors de la compilation. %PUT écrit des messages dans le journal à des fins de débogage, %EVAL effectue des opérations arithmétiques entières sur les variables macro, et %SYSFUNC appelle les fonctions d'étape DATA dans le code macro.

Ces outils améliorent les capacités de programmation dynamique en permettant une manipulation plus précise des variables macro.

Exemple :

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

Cela génère une date formatée lors de la compilation de la macro.

28) Comment SAS gère-t-il les erreurs, les avertissements et les notes, et pourquoi la surveillance des journaux est-elle essentielle ?

Les journaux SAS classent les problèmes en trois catégories : erreurs, avertissements et notes. Les erreurs empêchent l’exécution du programme ou la création de l’ensemble de données, les avertissements signalent des problèmes potentiels et les notes fournissent des messages d’information, notamment sur les conversions implicites et les variables non initialisées. La surveillance des journaux garantit l’exactitude des données, prévient les défaillances silencieuses et identifie les goulots d’étranglement des performances.

Ignorer les journaux peut entraîner des erreurs inaperçues telles que la gestion de données invalides, des variables tronquées ou des fusions non intentionnelles.

Exemple : Une REMARQUE indiquant que « les valeurs de type caractère ont été converties en valeurs numériques » signale une conversion implicite pouvant introduire des valeurs manquantes.

29) Quelles techniques pouvez-vous utiliser pour valider la qualité des données dans SAS avant l'analyse ou la création d'un rapport ?

La validation des données dans SAS repose sur des contrôles statistiques, structurels et de conformité aux règles métier. Parmi les techniques utilisées, on trouve PROC FREQ pour détecter les catégories inattendues, PROC MEANS pour les valeurs aberrantes, PROC COMPARE pour la réconciliation des ensembles de données et les requêtes de validation PROC SQL. La validation personnalisée, avec une logique IF-THEN, des vérifications FIRST./LAST. ou des recherches par hachage, permet une évaluation plus approfondie des règles.

Techniques courantes :

Vérifications de plage utilisant des conditions SI
Détection des doublons avec PROC SORT + NODUPKEY
Modèles de valeurs manquantes à l'aide de PROC FREQ
Validation croisée des tableaux à l'aide de PROC TABULATE

Exemple : L’utilisation de PROC COMPARE pour valider les données migrées entre systèmes garantit la cohérence structurelle et au niveau des valeurs.

30) Quand faut-il utiliser SAS ODS (Output Delivery System) et quels avantages offre-t-il pour la production de rapports ?

ODS gère la mise en forme des résultats, permettant aux procédures SAS de générer des résultats aux formats HTML, PDF, Excel, RTF et autres. Il dissocie la génération des données de leur présentation, offrant des fonctionnalités de style, de modèles et de routage des résultats. Les analystes font confiance à ODS pour obtenir des rapports personnalisables et professionnels.

Avantages :

Prend en charge plusieurs formats de sortie
Permet de styliser les tableaux, les graphiques et les modèles.
Permet de capturer les ensembles de données de sortie à l'aide de la sortie ODS
Améliore l'automatisation des rapports récurrents

Exemple : Générer des tableaux de bord de performance hebdomadaires automatisés dans Excel via ODS Excel rationalise les flux de travail de reporting.

31) Comment fonctionne l'instruction INFILE dans SAS, et quelles options permettent de contrôler la lecture des fichiers bruts ?

L'instruction INFILE indique à SAS comment lire les fichiers de données brutes externes. Elle fonctionne conjointement avec l'instruction INPUT pour convertir du texte à format fixe, délimité ou mixte en ensembles de données structurés. Les options d'INFILE offrent un contrôle précis sur la longueur des enregistrements, la gestion des délimiteurs, les données manquantes et les pointeurs de ligne.

Les options utiles comprennent DLM= pour les délimiteurs personnalisés, MISSOVER pour empêcher SAS de lire au-delà des champs disponibles, PREMIERS TERRES= pour spécifier la ligne de départ, LRECL= pour les longs enregistrements, et COUVERCLE DE COFFRE pour les lignes de longueur variable. Ces options garantissent une ingestion de données cohérente, même à partir de fichiers mal formatés.

Exemple :

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

Cette configuration protège contre les champs de fin manquants et les valeurs entre guillemets.

32) Quels sont les différents types de bibliothèques SAS et comment sont-elles utilisées dans les environnements d'entreprise ?

Les bibliothèques SAS servent de pointeurs vers les emplacements de stockage où résident les jeux de données, les catalogues et autres fichiers SAS. Ces bibliothèques peuvent être temporaires ou permanentes ; le choix dépend des besoins de persistance et de l’architecture de la plateforme.

Types de bibliothèques :

Bibliothèque WORK : Espace de stockage temporaire qui disparaît à la fin de la session.
Bibliothèques permanentes : Créé à l'aide de LIBNAME pointant vers des emplacements de disque ou des bases de données.
Bibliothèques basées sur le moteur : Par exemple V9, BASE, SPDE et les moteurs de bases de données (par exemple, ORACLE, TERADATA).
Bibliothèques de métadonnées : Utilisé dans les environnements SAS Enterprise Guide et SAS Studio pour un accès contrôlé.

Exemple : Dans les grandes organisations, les connexions LIBNAME pointent souvent directement vers des répertoires sécurisés. Oracle ou des tables Hadoop, permettant une analyse transparente sans duplication des données.

33) Quel est le but de la fonction COMPRESS et de l'option COMPRESS= dataset, et en quoi diffèrent-elles ?

Bien qu'elles partagent le même nom, la fonction COMPRESS et l'option COMPRESS= dataset ont des objectifs différents. Fonction COMPRESSION supprime certains caractères des chaînes de caractères, facilitant ainsi le nettoyage ou la normalisation des données. En revanche, COMPRESS = option d'ensemble de données réduit la taille physique de l'ensemble de données en appliquant des algorithmes de compression RLE (Run Length Encoding) ou RDC aux observations stockées.

Tableau de comparaison:

Fonctionnalité	Fonction COMPRESSION	COMPRESSER = Option
Interet	Supprimer des caractères du texte	Réduisez la taille du fichier
Domaine	Niveau variable	Niveau de l'ensemble de données
Exemple	`name_clean = compress(name,,'kd');`	`set data(compress=yes);`

Exemple : La compression d'un ensemble de données de 50 millions de lignes peut réduire le stockage de 60 %, améliorant ainsi les performances d'E/S.

34) Comment déboguer efficacement les programmes SAS et quelles fonctionnalités aident à identifier les problèmes ?

Le débogage efficace dans SAS nécessite l'utilisation systématique des messages de journalisation, des instructions PUT, de la commande ODS TRACE et des options de diagnostic. Le journal fournit des indications via les messages ERROR, WARNING et NOTE, permettant d'identifier les problèmes de syntaxe, les variables non initialisées ou les incompatibilités de types. L'instruction PUTLOG permet de personnaliser la sortie de débogage, facilitant ainsi le suivi des valeurs des variables pendant l'exécution.

Les techniques supplémentaires comprennent l'utilisation OPTIONS MPRINT, SYMBOLGENbauen MLOGIC pour le débogage des macros et l'utilisation de PROC CONTENTS pour examiner les attributs de l'ensemble de données. Pour le débogage de l'étape DATA, l'interface interactive Débogueur d'étapes de données permet l'exécution pas à pas, les points d'arrêt et la surveillance des variables.

Exemple : L’activation de MPRINT permet de confirmer si le code SQL généré par macro est correct.

35) Quelle est la différence entre PROC REPORT et PROC TABULATE, et quand faut-il utiliser l'un ou l'autre ?

PROC REPORT offre une grande flexibilité en matière de création de rapports personnalisés avec un contrôle ligne par ligne, permettant l'utilisation de colonnes détaillées, de synthèse et calculées. PROC TABULATE génère des tableaux croisés dynamiques multidimensionnels, privilégiant une présentation claire et concise. La compréhension de ces caractéristiques aide les analystes à choisir le format le plus lisible et le plus efficace.

Comparaison:

Fonctionnalité	RAPPORT DE PROCÉDURE	PROC TABULATE
Contrôle	Contrôle élevé de la logique des lignes	Contrôle élevé sur les tables structurées
Sortie	Rapports textuels ou stylisés	Matrices croisées
Case Study	Tableaux de bord KPI personnalisés	Résumés multidimensionnels

Exemple : Un tableau de bord financier nécessitant une mise en forme conditionnelle relève de la procédure PROC REPORT, tandis qu'un résumé 3D des ventes par région, trimestre et segment correspond à la procédure PROC TABULATE.

36) Quelle est la signification des instructions CLASS et BY dans les procédures SAS, et en quoi diffèrent-elles ?

Les procédures CLASS et BY permettent toutes deux de réaliser des analyses de groupe, mais leur fonctionnement diffère. CLASS ne nécessite pas de données triées au préalable et est utilisée dans des procédures telles que PROC MEANS, PROC SUMMARY et PROC TABULATE pour générer des statistiques par variables catégorielles. BY, quant à elle, requiert des données triées et produit des exécutions de procédure distinctes pour chaque groupe BY, offrant ainsi une plus grande indépendance procédurale et des blocs de sortie ODS séparés.

Différences clés:

CLASSE : Aucun tri requis, agrégation plus efficace.
PAR : Tri requis, produit des résultats indépendants.

Exemple : Pour calculer des modèles de régression distincts par région, il est préférable d’utiliser la clause BY. Pour synthétiser les ventes par région dans un tableau unique, la clause CLASS est appropriée.

37) Comment SAS gère-t-il les dates et les heures en interne, et pourquoi est-il important de comprendre cette structure de stockage ?

SAS stocke les dates sous forme de nombre de jours écoulés depuis le 1er janvier 1960 et les valeurs de date et d'heure sous forme de nombre de secondes écoulées depuis cette date. Les valeurs d'heure représentent les secondes depuis minuit. Ces représentations numériques permettent des manipulations mathématiques, telles que l'addition de jours ou le calcul de durées.

Comprendre cette structure est essentiel pour des rapports précis, pour éviter les erreurs de décalage d'une unité et pour garantir une utilisation correcte des formats et des informats. Les calculs de dates sans formats appropriés perturbent souvent les débutants, car des valeurs numériques brutes apparaissent au lieu de dates lisibles.

Exemple :

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

Ce calcul fonctionne car les deux dates partagent une base numérique cohérente.

38) Quels avantages les fonctions macro SAS comme %SCAN, %SUBSTR et %UPCASE offrent-elles lors de la génération de code ?

Les fonctions macro permettent la manipulation du texte lors de la compilation, autorisant la construction dynamique des noms de variables, des noms d'ensembles de données et des segments de code conditionnels. %SCAN extrait des mots des variables macro, %SUBSTR découpe des segments de texte et %UPCASE assure une casse uniforme pour les comparaisons.

Ces fonctions améliorent la généralisation en permettant aux macros de s'adapter aux paramètres fournis par l'utilisateur. Par exemple, la génération d'ensembles de données mensuels à l'aide de %substr(&date,1,6) permet la dénomination automatique des tables.

Exemple :

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

Cela produit AMÉRIQUE DU NORD, garantissant une correspondance cohérente dans la logique des macros.

39) Quels facteurs devez-vous prendre en compte lors du choix entre les ensembles de données SAS et les bases de données externes pour le stockage ?

Le choix entre les jeux de données SAS et les bases de données externes dépend du volume de données, des exigences de concurrence, des contrôles de sécurité et des besoins d'intégration. Les jeux de données SAS offrent un accès séquentiel rapide et sont idéaux pour les flux de travail analytiques, mais ne prennent pas en charge la concurrence multi-utilisateurs ni des contrôles transactionnels robustes. Les bases de données externes, comme… OracleTeradata et SQL Server offrent l'indexation, la conformité ACID, l'évolutivité et un accès contrôlé.

Les facteurs incluent :

Taille des données et croissance prévue
Concurrence des requêtes
Sécurité et autorisations des utilisateurs
Intégration avec les systèmes d'entreprise
Frais généraux de gestion et d'administration

Exemple : Une équipe de data science analysant 5 millions de lignes par jour peut préférer les ensembles de données SAS, tandis qu’un CRM d’entreprise avec 1 milliard d’enregistrements nécessite une base de données.

40) Comment SAS détermine-t-il la longueur et le type des variables pendant la phase de compilation, et quels problèmes surviennent en cas de sources incohérentes ?

Lors de la compilation, SAS examine la première occurrence de chaque variable pour lui attribuer un type et une longueur. Pour les variables de type caractère, la longueur par défaut correspond à la valeur la plus longue qui leur a été attribuée lors de cette première occurrence. Lorsque des variables apparaissent dans plusieurs ensembles de données SET ou MERGE, des longueurs incohérentes entraînent une troncature et des avertissements. Les variables numériques occupent toujours 8 octets, sauf indication contraire.

Des problèmes tels que des longueurs de caractères incohérentes entraînent des clés incorrectes et des fusions erronées. Les développeurs utilisent souvent des instructions LENGTH avant des instructions SET pour garantir la cohérence.

Exemple :

length ID $15;
set data1 data2;

Cela garantit que l'identifiant reste uniforme pour les deux entrées.

41) Quel est le but de l'instruction OUTPUT dans SAS, et comment peut-elle contrôler la création d'un jeu de données ?

L'instruction OUTPUT indique explicitement à SAS quand écrire le contenu actuel du vecteur de données du programme (PDV) dans un ou plusieurs jeux de données. Sans OUTPUT, SAS écrit automatiquement une observation par itération de l'étape DATA. En utilisant OUTPUT, vous pouvez générer plusieurs observations à partir d'une seule itération, écrire des observations de manière sélective ou diriger la sortie vers différents jeux de données selon certaines conditions.

Exemple :

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

Cette opération crée deux ensembles de données à partir d'une seule étape DATA. La compréhension de OUTPUT est essentielle pour les manipulations de données avancées, telles que le développement d'enregistrements ou la génération de plusieurs résumés.

42) Comment PROC COMPARE aide-t-il à valider les ensembles de données, et quelles options améliorent la précision de la comparaison ?

PROC COMPARE évalue deux jeux de données et met en évidence les différences de structure, de métadonnées et de valeurs de données. Il est couramment utilisé pour la validation des migrations, les contrôles qualité ETL et les tests de régression dans les pipelines analytiques. Ses principales options sont : CRITÈRE=, LISTE, MAXPRINT=bauen OUTDIF contribuer à l'élaboration de rapports plus détaillés et au contrôle des seuils de tolérance pour les écarts numériques.

Cette procédure permet d'identifier les types de variables incompatibles, les valeurs manquantes inattendues, les différences au niveau des lignes et les problèmes structurels.

Exemple : Lors de la migration depuis Oracle Pour SAS, la procédure PROC COMPARE garantit que l'ensemble de données SAS résultant correspond à la source sans troncature silencieuse ni erreurs d'arrondi.

43) Quelle est la signification de l'instruction RETAIN lorsqu'elle est combinée avec la logique FIRST./LAST. ?

L'utilisation conjointe de RETAIN et de FIRST./LAST. permet des calculs puissants au niveau des groupes, notamment pour les totaux cumulés, les différences cumulées et les indicateurs catégoriels. FIRST.variable indique le début d'un groupe BY ; RETAIN permet ainsi de réinitialiser ou d'accumuler les valeurs de manière appropriée.

Exemple illustratif:

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

Cette logique agrège les totaux par client sans nécessiter la procédure SUMMARY. Elle illustre l'importance de RETAIN pour la conservation des valeurs entre les lignes d'un même groupe, tout en les réinitialisant pour chaque nouveau groupe. La compréhension de ce modèle est essentielle pour une synthèse efficace des étapes DATA.

44) Qu'est-ce qui distingue PROC FREQ de PROC SUMMARY pour l'analyse catégorielle ?

La procédure FREQ crée des tableaux de fréquences, des tableaux croisés et des tests d'association comme le test du χ², ce qui la rend idéale pour les distributions catégorielles et l'analyse de contingence. La procédure SUMMARY calcule des statistiques numériques pour des groupes continus ou discrets, mais ne génère pas automatiquement de dénombrements de fréquences, sauf indication contraire.

Tableau de comparaison:

Fonctionnalité	PROC FREQ	RÉSUMÉ DE LA PROCÉDURE
Sortie	Tableaux de fréquence	Statistiques sommaires
Idéal pour	Dénombrements, pourcentages, associations	Moyennes, sommes, étendues
Tests statistiques	Chi-carré, test exact de Fisher	Aucun par défaut

Exemple : Pour évaluer les caractéristiques démographiques des clients (sexe, région), la procédure FREQ est plus appropriée. Pour calculer le chiffre d’affaires moyen par segment, la procédure SUMMARY est plus adaptée.

45) Comment les options FIRSTOBS et OBS aident-elles à contrôler l'extraction des échantillons ?

FIRSTOBS et OBS sont des options de jeu de données qui limitent la portion de données à lire. FIRSTOBS spécifie la première observation à lire, tandis que OBS spécifie la dernière. Ces options sont utiles pour l'échantillonnage, le débogage et les tests de performance, car elles réduisent le temps de traitement pendant le développement.

Exemple :

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Cette fonction extrait uniquement les 1 000 premières lignes, ce qui accélère l'exécution du code lors des tests. Les valeurs ne modifient pas le jeu de données lui-même et ne s'appliquent que lors de l'étape DATA ou de l'exécution de la procédure. Ces options optimisent l'efficacité lors du traitement de très grands ensembles de données.

46) Quel est l'avantage d'utiliser PROC FORMAT avec CNTLIN et CNTLOUT, et comment prend-il en charge les formats dynamiques ?

CNTLIN permet de créer des formats à partir d'un jeu de données, ce qui rend possible la mise en place de systèmes d'étiquetage dynamiques et pilotés par les données. CNTLOUT extrait les formats existants dans des jeux de données, permettant ainsi leur modification, leur audit ou le versionnage. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque les valeurs des formats changent fréquemment ou sont régies par des règles métier stockées dans des tables de base de données.

Exemple : Une banque peut disposer d’un ensemble de données contenant des codes de risque et leurs descriptions. Grâce à CNTLIN, SAS génère automatiquement les formats sans nécessiter la saisie manuelle d’instructions de valeur. Cette approche centralise la logique de formatage et simplifie la maintenance des systèmes de reporting de grande envergure.

47) Qu'est-ce qui distingue l'instruction SUM de la fonction SUM() dans SAS, et quand faut-il privilégier l'une ou l'autre ?

L'instruction SUM (x + y;) conserve implicitement la variable et traite les valeurs manquantes comme des zéros, ce qui la rend idéale pour les totaux cumulés. La fonction SUM() (x = sum(a,b,c);) évalue uniquement les arguments de l'itération en cours et ignore les valeurs manquantes sans conserver les résultats.

Comparaison:

Aspect	Déclaration SUM	Fonction SOMME()
Rétention	Oui	Non
Valeurs manquantes	Considéré comme zéro	Ignoré
Case Study	Totaux cumulés	Sommes au niveau des lignes

Exemple : total + amount; s'accumule au fil des observations, tandis que sum(amount1, amount2) calcule les sommes uniquement à l'intérieur d'une même ligne.

48) Quel est le but de l'option de jeu de données END= et comment aide-t-elle à détecter la dernière ligne d'un jeu de données ?

L'option END= assigne une variable temporaire qui prend la valeur 1 lorsque SAS lit la dernière observation d'un jeu de données. Ceci est extrêmement utile lors de l'initialisation ou des tâches de finalisation telles que l'écriture d'enregistrements récapitulatifs, la fermeture de fichiers ou la finalisation des sorties d'objets de hachage.

Exemple :

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

Cette logique garantit que certaines actions ne se produisent qu'une seule fois après toutes les itérations. END= est particulièrement utile pour la génération de rapports programmatiques et la création d'ensembles de données récapitulatifs cumulatifs.

49) Quels sont les principaux avantages et inconvénients de l'utilisation du SPDE (Scalable Performance Data Engine) dans SAS ?

Le moteur SPDE améliore les performances des environnements de données volumineux et multithreadés. Il répartit les données sur les unités de stockage et effectue des lectures et des écritures en parallèle. Il est adapté à l'analyse à haut débit et aux charges de travail ETL importantes.

Avantages et inconvénients :

Avantages	Désavantages
E/S parallèles pour des performances plus rapides	Nécessite un environnement multi-disques
Efficace pour les grands ensembles de données	Configuration complexe
Prend en charge le partitionnement et l'indexation	Pas idéal pour les petits ensembles de données

Exemple : Le traitement de 300 millions d’enregistrements avec SPDE peut réduire considérablement le temps d’exécution, notamment sur les systèmes dotés de plusieurs processeurs et disques.

50) Comment PROC SQL gère-t-il les sous-requêtes et quels avantages offrent-elles dans la programmation SAS ?

PROC SQL prend en charge les sous-requêtes corrélées et non corrélées, permettant un filtrage plus poussé, des recherches conditionnelles et des calculs dynamiques. Les sous-requêtes permettent à SQL de calculer des valeurs à la volée, de faire correspondre des sous-ensembles filtrés ou d'effectuer des jointures conditionnelles sans jeux de données intermédiaires.

Exemple :

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

Cela permet d'identifier les enregistrements les plus performants. Les sous-requêtes réduisent le recours aux jeux de données temporaires, améliorent la lisibilité et permettent d'intégrer une logique plus complexe dans une seule instruction SELECT. Elles sont particulièrement utiles pour les requêtes de métadonnées et le filtrage analytique.

🔍 Questions d'entretien SAS les plus fréquentes, avec des scénarios concrets et des réponses stratégiques

1) Quelle est la différence entre une étape DATA et une étape PROC dans SAS ?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite évaluer votre compréhension des principes fondamentaux de SAS et votre capacité à traiter et analyser les données.

Exemple de réponse:

« L’étape DATA sert à lire, manipuler et créer des ensembles de données, tandis que l’étape PROC sert à analyser les données ou à générer des rapports. L’étape DATA se concentre sur la préparation des données, et les étapes PROC appliquent des procédures statistiques ou analytiques. »

2) Comment gérez-vous les valeurs manquantes dans SAS ?

Attendu du candidat : Le recruteur souhaite connaître votre approche en matière de qualité et d'exhaustivité des données.

Exemple de réponse:

« Je traite les valeurs manquantes en les identifiant d'abord via PROC MEANS ou PROC FREQ. Ensuite, je détermine s'il faut les imputer, les supprimer ou les traiter comme une catégorie distincte en fonction du contexte de l'analyse et de leur impact sur le modèle. »

3) Pouvez-vous expliquer le but de l'instruction MERGE dans SAS ?

Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite savoir si vous comprenez la fusion de données et les concepts relationnels.

Exemple de réponse:

« L'instruction MERGE permet de combiner des ensembles de données en fonction d'une variable commune. Elle permet de fusionner horizontalement des ensembles de données et exige que ces derniers soient triés selon la variable BY. »

4) Décrivez un projet SAS difficile sur lequel vous avez travaillé et comment vous l'avez géré.

Attendu du candidat : Évaluation de la capacité à résoudre les problèmes, de l'initiative et de l'aptitude à obtenir des résultats.

Exemple de réponse (utilise la phrase requise n° 1) :

« Dans mon poste précédent, j'ai travaillé sur un projet complexe d'intégration de données impliquant de multiples sources de données incohérentes. J'ai créé des règles de validation personnalisées, des formats standardisés et des contrôles de qualité automatisés à l'aide de macros SAS. Cela a permis d'obtenir des rapports précis et de réduire le temps de traitement. »

5) Comment optimiser le code SAS pour de meilleures performances ?

Attendu du candidat : Compréhension de l'efficacité, de l'optimisation et des meilleures pratiques SAS.

Exemple de réponse:

« J’optimise le code SAS en minimisant l’utilisation de variables inutiles, en utilisant WHERE au lieu de IF lors de la sélection de sous-ensembles, en indexant les grands ensembles de données et en évitant les calculs répétitifs via des variables macro. J’analyse également les journaux pour éliminer les inefficacités. »

6) Parlez-moi d'une situation où vous avez dû collaborer avec une équipe pour résoudre un problème lié à SAS.

Attendu du candidat : Teamwork, compétences en communication et en résolution de conflits.

Exemple de réponse (utilise la phrase requise n° 2) :

« Dans un poste précédent, j’ai collaboré avec l’équipe d’ingénierie des données pour résoudre les incohérences dans les rapports. J’ai animé des discussions pour comprendre le flux de données, validé les ensembles de données à l’aide de PROC COMPARE et documenté un processus partagé pour une utilisation future. »

7) Comment garantissez-vous l'exactitude et l'intégrité de vos données de sortie SAS ?

Attendu du candidat : Souci du détail, assurance qualité et méthodes de vérification.

Exemple de réponse:

« Je garantis l’exactitude des données en effectuant des contrôles de validation, en utilisant PROC CONTENTS pour vérifier les propriétés des variables et en recoupant les résultats avec des requêtes indépendantes. Je maintiens également des processus de relecture par les pairs pour les rapports critiques. »

8) Décrivez une situation où les délais étaient serrés mais l'analyse SAS complexe. Comment avez-vous géré la situation ?

Attendu du candidat : Gestion du temps, priorisation et calme sous pression.

Exemple de réponse (utilise la phrase requise n° 3) :

« À mon précédent emploi, je devais remettre un rapport statistique détaillé dans des délais très serrés. J’ai priorisé les analyses essentielles, automatisé les tâches répétitives avec des macros SAS et communiqué régulièrement l’état d’avancement du projet pour gérer les attentes. »

9) Comment utilisez-vous les macros SAS et quels avantages offrent-elles ?

Attendu du candidat : Connaissance de l'automatisation, de la scalabilité et de l'efficacité du codage.

Exemple de réponse:

« J’utilise les macros SAS pour automatiser les tâches répétitives, réduire les erreurs de codage et améliorer la réutilisabilité du code. Elles contribuent à maintenir la cohérence des grands projets et simplifient les analyses paramétrées. »

10) Expliquez un scénario réel où vous avez amélioré un processus en utilisant SAS.

Attendu du candidat : Application pratique, gains d'efficacité et impact sur l'entreprise.

Exemple de réponse (utilise la phrase requise n° 4) :

« Dans mon poste précédent, j'ai automatisé un flux de travail de reporting mensuel qui était auparavant manuel. Grâce à PROC SQL et aux macros SAS, j'ai réduit le temps de traitement de plusieurs heures à quelques minutes, ce qui a considérablement amélioré la productivité de l'équipe. »

Questions et réponses les plus fréquentes lors d'un entretien chez SAS

1) Comment SAS traite-t-il une étape DATA en interne, et quelles sont les phases de son cycle de vie ?

Phases du cycle de vie :

2) Quelles sont les différentes manières de combiner des ensembles de données dans SAS, et quand faut-il utiliser chaque méthode ?

Méthodes clés :

3) Expliquez la différence entre SAS informat et SAS format avec des exemples.

Tableau de comparaison:

4) Quels facteurs ont un impact sur les performances de SAS et comment optimiser un programme lent ?

Stratégies d'optimisation :

5) Dans quels cas faut-il utiliser l'instruction SAS WHERE au lieu de IF, et quels avantages offre-t-elle ?

Avantages de WHERE :

6) Expliquez les différents types de variables SAS, y compris les variables numériques, de caractères, automatiques et temporaires.

Types de variables SAS :

7) Quelle est la différence entre PROC MEANS et PROC SUMMARY ? Donnez des exemples.

Comparaison:

8) Comment fonctionnent les index SAS et quels avantages offrent-ils pour les grands ensembles de données ?

Avantages :

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9) Les objets de hachage dans SAS offrent-ils des avantages par rapport aux instructions MERGE traditionnelles ? Expliquez avec un exemple.

Avantages :

10) Quels sont les différents types de fonctions SAS et comment sont-elles utilisées dans des scénarios réels ?

Types de clés :

11) Comment fonctionne l'instruction RETAIN dans SAS, et quels avantages pratiques offre-t-elle ?

Avantages :

12) Quelle est la différence entre l'étape DATA MERGE et la procédure PROC SQL JOIN dans SAS ? Donnez des exemples de scénarios où l'une ou l'autre est préférable.

Quand utiliser MERGE :

Quand utiliser SQL JOIN :

13) Que sont les variables automatiques SAS et comment sont-elles utilisées ? N et ERREUR généralement utilisé ?

Cas d'utilisation:

14) Expliquez les différents types de tableaux SAS et comment ils simplifient les transformations de données.

Avantages :

15) Quels types de valeurs manquantes existent dans SAS, et comment SAS les traite-t-il lors du tri et des calculs ?

16) Quels avantages offrent le traitement par groupe et les variables FIRST./LAST. ?

Avantages :

17) Comment fonctionne PROC TRANSPOSE, et quand faut-il privilégier la transposition à la restructuration avec des tableaux ?

Utiliser quand:

18) Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation des macros SAS ? Fournissez des exemples concrets.

Tableau des avantages et des inconvénients :

19) Pouvez-vous expliquer la différence entre une variable macro et une variable d'étape DATA avec des exemples ?

Différences clés:

20) Quels sont les différents types de jointures dans PROC SQL, et en quoi diffèrent-elles dans l'utilisation pratique ?

Comparaison des types de jointure :

21) Comment SAS gère-t-il les conversions de caractères en numériques et de numériques en caractères, et quels problèmes surviennent généralement ?

22) Quel rôle joue le vecteur de données du programme (PDV) dans le traitement SAS, et comment sa compréhension peut-elle améliorer la conception du programme ?

23) Quels types d'index SAS existent et comment choisir entre les index simples et les index composites ?

Tableau de comparaison:

24) Expliquez les avantages de l'utilisation de PROC FORMAT et comment les formats définis par l'utilisateur améliorent l'interprétabilité.

25) Comment fonctionne PROC SORT en interne, et quelles options permettent d'optimiser le tri de grands ensembles de données ?

26) Pourquoi l'instruction LENGTH est-elle importante dans SAS, et comment une attribution de longueur incorrecte affecte-t-elle les données ?

27) Quel est le but des directives du compilateur SAS telles que %PUT, %EVAL et %SYSFUNC dans le traitement des macros ?

28) Comment SAS gère-t-il les erreurs, les avertissements et les notes, et pourquoi la surveillance des journaux est-elle essentielle ?

29) Quelles techniques pouvez-vous utiliser pour valider la qualité des données dans SAS avant l'analyse ou la création d'un rapport ?

Techniques courantes :

30) Quand faut-il utiliser SAS ODS (Output Delivery System) et quels avantages offre-t-il pour la production de rapports ?

Avantages :

31) Comment fonctionne l'instruction INFILE dans SAS, et quelles options permettent de contrôler la lecture des fichiers bruts ?

32) Quels sont les différents types de bibliothèques SAS et comment sont-elles utilisées dans les environnements d'entreprise ?

Types de bibliothèques :

33) Quel est le but de la fonction COMPRESS et de l'option COMPRESS= dataset, et en quoi diffèrent-elles ?

Tableau de comparaison:

34) Comment déboguer efficacement les programmes SAS et quelles fonctionnalités aident à identifier les problèmes ?

35) Quelle est la différence entre PROC REPORT et PROC TABULATE, et quand faut-il utiliser l'un ou l'autre ?

Comparaison:

36) Quelle est la signification des instructions CLASS et BY dans les procédures SAS, et en quoi diffèrent-elles ?

Différences clés:

37) Comment SAS gère-t-il les dates et les heures en interne, et pourquoi est-il important de comprendre cette structure de stockage ?

38) Quels avantages les fonctions macro SAS comme %SCAN, %SUBSTR et %UPCASE offrent-elles lors de la génération de code ?

39) Quels facteurs devez-vous prendre en compte lors du choix entre les ensembles de données SAS et les bases de données externes pour le stockage ?

40) Comment SAS détermine-t-il la longueur et le type des variables pendant la phase de compilation, et quels problèmes surviennent en cas de sources incohérentes ?

41) Quel est le but de l'instruction OUTPUT dans SAS, et comment peut-elle contrôler la création d'un jeu de données ?

42) Comment PROC COMPARE aide-t-il à valider les ensembles de données, et quelles options améliorent la précision de la comparaison ?

43) Quelle est la signification de l'instruction RETAIN lorsqu'elle est combinée avec la logique FIRST./LAST. ?

44) Qu'est-ce qui distingue PROC FREQ de PROC SUMMARY pour l'analyse catégorielle ?

Tableau de comparaison:

45) Comment les options FIRSTOBS et OBS aident-elles à contrôler l'extraction des échantillons ?

46) Quel est l'avantage d'utiliser PROC FORMAT avec CNTLIN et CNTLOUT, et comment prend-il en charge les formats dynamiques ?

47) Qu'est-ce qui distingue l'instruction SUM de la fonction SUM() dans SAS, et quand faut-il privilégier l'une ou l'autre ?

Comparaison:

48) Quel est le but de l'option de jeu de données END= et comment aide-t-elle à détecter la dernière ligne d'un jeu de données ?

49) Quels sont les principaux avantages et inconvénients de l'utilisation du SPDE (Scalable Performance Data Engine) dans SAS ?