A 50 legnépszerűbb SAS-interjú kérdés és válasz (2026)

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours korszerűsített

A legfontosabb SAS interjúkérdések és válaszok

A SAS-interjúra való felkészülés célzott felkészülést igényel, különösen akkor, ha meg kell érteni, hogy mi is igazán számít egy SAS-interjún. Ezek az értékelések feltárják a problémamegoldó képesség mélységét, az analitikus gondolkodást és a gyakorlati relevanciát a modern adatkörnyezetben.

A SAS pozícióiban rejlő lehetőségek kiterjednek az analitikára, a jelentéskészítésre és az üzleti intelligencia területére, ahol a műszaki tapasztalat és a szakterületi szakértelem alakítja a valódi hatást. A területen dolgozó szakemberek erős elemzőkészségre, kifinomult készségekre és a gyakori és haladó szintű kérdések és válaszok révén felépített magabiztosságra támaszkodnak, amelyek segítenek a kezdő, közép- és felsővezető jelölteknek megfelelni a sokszínű műszaki elvárásoknak. Olvass tovább…

👉 Ingyenes PDF letöltés: SAS interjúkérdések és válaszok

A legfontosabb SAS interjúkérdések és válaszok

1) Hogyan dolgozza fel a SAS belsőleg egy DATA lépést, és milyen életciklus-fázisokon megy keresztül?

A SAS DATA lépése egy jól definiált életcikluson megy keresztül, amely két fő fázisból áll: a fordítási fázisból és a végrehajtási fázisból. Ennek az életciklusnak a megértése kulcsfontosságú, mert elmagyarázza, hogyan építi fel a SAS az adatkészleteket, hogyan ismeri fel a szintaxist, hogyan rendel hozzá változó attribútumokat és hogyan kezeli az iterációkat. A fordítás során a SAS ellenőrzi a szintaxist, létrehozza a program adatvektort (PDV), és előkészíti a kimeneti adatkészlet leíró részét. Végrehajtás során a SAS beolvassa az adatokat, feltölti a PDV értékeket, kiértékeli a feltételeket, és megfigyeléseket ír a kimeneti adatkészletbe.

Életciklus fázisok:

Fázis jellemzők Példa
Összeállítás PDV-t hoz létre, változóhosszakat rendel hozzá, és azonosítja a hiányzó változókat. A hiányzó pontosvesszők fordítási hibákat okoznak
Végrehajtás Soronként végrehajtja az utasításokat, kimeneti adatokat ír. SET sales;
profit = revenue – cost;

Ez az életciklus segít optimalizálni a hibakeresést és javítani az adatfeldolgozási teljesítményt.

2) Milyen különböző módokon lehet az adathalmazokat SAS-ben kombinálni, és mikor melyik módszert kell használni?

A SAS számos technikát kínál az adathalmazok egyesítésére, és mindegyik egyedi előnyöket kínál az adatszerkezettől, az adathalmazok közötti kapcsolattól és a teljesítménykövetelményektől függően. Az egyesítés, hozzáfűzés, összefűzés, összefedés és az SQL illesztések mindegyike más-más problémát old meg. A megfelelő módszer kiválasztása javítja a pontosságot és megakadályozza a nem kívánt ismétlődéseket.

Főbb módszerek:

  • EGYESÍTÉS (ADATOK Lépés): Akkor használja, ha az adathalmazok közös BY változót használnak. Egy az egyhez vagy egy a többhöz kapcsolatokhoz alkalmas.
  • SET (Összefűzés): Adathalmazokat függőlegesen egymásra rak. Akkor használja, ha a változók megegyeznek, de a megfigyelések eltérőek.
  • PROC SQL CSATLAKOZÁS: Használja a teljes rugalmasságot – bal, jobb, teljes és belső illesztések.
  • FELVÉTEL: Több adathalmazt egyesít a rendezési sorrend megtartása mellett.

Példa: Az értékesítések és az ügyfelek Ügyfél-azonosító szerinti egyesítése lehetővé teszi gazdagabb profilok létrehozását jelentéskészítéshez és elemzéshez.

3) Magyarázd el a SAS informat és a SAS formátum közötti különbséget példákkal.

Az információ és a formátum teljesen más szerepet tölt be a SAS-ban. Az információ közli a SAS-szal. hogyan kell adatokat olvasni, míg a formátum a SAS-t jelzi hogyan kell adatokat megjeleníteniEzek a jellemzők határozzák meg, hogy az adatokat másképp értelmezzük-e, vagy egyszerűen csak másképp jelenítjük meg. Ennek a különbségnek a megjegyzése elengedhetetlen a dátumok, tizedesjegyek, pénzértékek és karakterváltozók helyes kezeléséhez.

Összehasonlító táblázat:

Funkció Informat Formátum:
Cél Külső adatok olvasása Belső adatok megjelenítése
Alkalmazott Bemeneti szakasz Kimeneti szakasz
Példa input date mmddyy10.; format date date9.;

Példa: Ha az adatok tartalmaznak 20250114, az információ yymmdd8. SAS dátumértékké alakítja át. A formátum date9. majd így jeleníti meg: 14JAN2025Információk nélkül az SAS teljesen félreolvasta volna a dátumot.

4) Milyen tényezők befolyásolják a SAS teljesítményét, és hogyan optimalizálható egy lassan futó program?

A SAS teljesítménye a kód hatékonyságától, a hardver erőforrásoktól, az adathalmaz méretétől és az indexek használatától függ. Egy lassú program optimalizálásához mind a DATA, mind a PROC lépéstényezőket ki kell értékelni. A nem hatékony illesztések, a túlzott rendezés, a felesleges változók vagy az indexelés hiánya gyakran szűk keresztmetszetekhez vezet.

Optimalizálási stratégiák:

  1. Határértékváltozók: Felhasználás KEEP= or DROP= a memóriahasználat csökkentésére.
  2. Optimalizált csatlakozások: Használjon indexelt BY változókat vagy SQL-t hashelt illesztésekkel.
  3. Kerüld a felesleges fajtákat: A rendezés CPU-igényes; csak akkor rendezzünk, ha szükséges.
  4. HA helyett WHERE-t használunk: A WHERE függvény a PDV ciklus korábbi szakaszában szűri az adatokat.
  5. Hash objektumok kihasználása: Hatékonyabb keresésekhez a MERGE-hez képest.

Példa: Egy 10 millió soros adathalmaz indexelés esetén jelentősen gyorsabban feldolgozható, így az egyesítési idő percekről másodpercekre csökken.

5) Hol érdemes használni a SAS WHERE utasítást az IF helyett, és milyen előnyöket kínál?

A WHERE utasítás az adatlekérés során kerül feldolgozásra, míg az IF utasítás az adatok PDV-be való belépés után működik. Ez azt jelenti, hogy a WHERE korábban szűrheti az adatokat, csökkentve az I/O-t és javítva a teljesítményt. A WHERE támogatja az indexelést is, ami gyorsabb részhalmazkészítést tesz lehetővé nagy adathalmazok esetén.

A WHERE előnyei:

  • Adatszűrés a PDV-be való betöltés előtt
  • Indexek támogatása a gyorsabb kiválasztás érdekében
  • DATA és PROC lépésekben is működik
  • SQL-szerű operátorokat kezel

Példa:

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

Ez a verzió csak az európai rekordokat tölti be, míg az IF használata először az összes adatot töltené be, majd szűrné, ami memóriát és időt pazarolna.

6) Magyarázza el a különböző típusú SAS változókat, beleértve a numerikus, karakteres, automatikus és ideiglenes változókat.

A SAS változókat jellemzőik és a SAS általi felhasználásuk módja alapján osztályozzák. A numerikus és karakteres változók felhasználó által definiált adatokat tárolnak, de a SAS automatikus változókat és ideiglenes változókat is generál belső feldolgozáshoz. Ezen típusok megértése biztosítja a hatékony adatkezelést, és lehetővé teszi a fejlesztők számára a könnyebb hibakeresést.

SAS változók típusai:

  • Numerikus: Valós számokat tárol; az alapértelmezett hossz 8 bájt.
  • Karakter: Karakterláncok tárolása; a hossz a felhasználó által meghatározott vagy következtetett.
  • Automatikus változók: Az SAS által létrehozott, mint például _N_ (iterációs számláló) és _ERROR_.
  • Ideiglenes változók: A LENGTH vagy a RETAIN használatával jött létre adathalmazba írás nélkül.

Példa: _N_ általában csak az első megfigyelés feldolgozására használják olyan feladatokhoz, mint a tömbök inicializálása.

7) Mi a különbség a PROC MEANS és a PROC SUMMARY között? Adjon példákat.

Mindkét eljárás leíró statisztikákat számít, de a PROC MEANS alapértelmezés szerint megjeleníti az eredményeket, míg a PROC SUMMARY explicit OUTPUT utasítást igényel. Ez az alapértelmezett viselkedésbeli különbség teszi a PROC SUMMARY-t alkalmasabbá nyomtatott kimenet nélküli adathalmazok előállítására.

Összehasonlítás:

Funkció PROC ESZKÖZ FOLYAMATÖSSZEFOGLALÓ
teljesítmény Alapértelmezés szerint nyomtatva Nincs nyomtatott kimenet
Használja az ügyet Gyors statisztikanézet Összefoglaló adatkészletek létrehozása

Példa:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; csak egy adathalmazt hoz létre.

8) Hogyan működnek a SAS indexek, és milyen előnyöket kínálnak nagy adathalmazok esetén?

Az SAS indexei egy könyv indexéhez hasonlóan működnek – felgyorsítják a visszakeresést azáltal, hogy elkerülik a teljes adatkészlet átvizsgálását. Rendezett mutatókat tárolnak a kulcsfontosságú változók alapján végzett megfigyelésekre. Az indexek különösen hasznosak nagy adatkészletek és ismétlődő keresések esetén.

Előnyök:

  • Gyorsabb WHERE feldolgozás
  • Továbbfejlesztett illesztési teljesítmény
  • Csökkentett I/O műveletek
  • Továbbfejlesztett MERGE műveletek BY utasítással

Példa: Index létrehozása Customer_ID Egy 15 millió soros táblázatban a SAS szinte azonnal lekérheti az adott ügyfélrekordokat, míg indexelés nélkül a teljes adathalmazt egymás után kell beolvasnia.

KAPCSOLÓDÓ CIKKEK

9) A SAS hash objektumai kínálnak-e előnyöket a hagyományos MERGE utasításokkal szemben? Magyarázza el egy példával.

A hash objektumok memórián belüli keresési mechanizmust biztosítanak, így jelentősen gyorsabbak a MERGE-nél a sok-az-egyhez kereséseknél. Elkerülik a rendezést, csökkentik az I/O-t, és hatékonyan kezelik a nagy keresőtáblákat. Életciklusuk csak a DATA lépésben létezik, így ideálisak az ideiglenes illesztésekhez.

Előnyök:

  • Nincs szükség az adatok rendezésére
  • Gyorsabb keresések
  • Hatékony dimenzió stílusú adatkészletekhez
  • Memória alapú, csökkenti a lemez I/O-ját

Példa: Egy hash objektum használata az ügyfél törzsadatainak (300 ezer sor) és a tranzakcióknak (50 millió sor) az egyeztetésére drámai teljesítményjavulást eredményez a MERGE-hez képest, amely rendezett adatokat és több menetet igényel.

10) Milyen típusú SAS függvények léteznek, és hogyan használják őket valós helyzetekben?

A SAS gazdag függvénykönyvtárat kínál, cél szerint kategorizálva, például matematikai függvényeket, karakterfüggvényeket, dátum/idő függvényeket, statisztikai függvényeket és speciális függvényeket. Ezek a függvények fokozzák az adatfeldolgozás hatékonyságát, pontosságát és olvashatóságát.

Kulcstípusok:

  • Karakterfunkciók: SCAN, UPCASE, SUBSTR szövegfeldolgozáshoz
  • Dátumfüggvények: INTNX, INTCK, MDY dátummanipulációhoz
  • Matematikai függvények: ROUND, SUM, ABS
  • Statisztikai függvények: MEAN, STD, VAR

Példa: Egy üzleti elemző a dátumfüggvények segítségével kiszámíthatja az ügyfél életkorát. INTCK('year', BirthDate, Today()), biztosítva a pontos demográfiai szegmentálást.

11) Hogyan működik a RETAIN utasítás a SAS-ban, és milyen gyakorlati előnyöket kínál?

A RETAIN utasítás arra utasítja a SAS-t, hogy ne állítsa vissza egy változó értékét hiányzóra minden DATA lépésiteráció elején. Normális esetben a SAS minden ciklus során inicializálja a változókat hiányzóra, de a RETAIN megőrzi az előző iteráció értékét. Ez a képesség elengedhetetlen a kumulatív számításokhoz, a szekvenciális számozáshoz és az értékek átviteléhez. A RETAIN implicit módon is megjelenik a SUM utasítások használatakor. (var + expression).

Előnyök:

  • Folyamatos összesítéseket vezet
  • Megőrzi a korábbi, nem hiányzó értékeket
  • Kerüli a felesleges ideiglenes változókat
  • Segít a visszatekintési logika megvalósításában

Példa:

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Ez a kód külső ciklusok nélkül kumulatív összegzést készít a megfigyelések között.

12) Mi a különbség a SAS DATA MERGE és a PROC SQL JOIN lépései között? Adjon meg olyan forgatókönyveket, ahol mindkettő előnyösebb.

A MERGE előre rendezett adathalmazokat igényel és BY változókon működik, míg az SQL JOIN-ok nem igényelnek rendezést, és összetettebb kapcsolatokat tudnak kezelni. A MERGE hatékony egy-egyhez vagy egy-többhöz kapcsolatok esetén, ha az adathalmazok rendezettek és tiszták. Az SQL JOIN rugalmasabb, támogatja a belső, bal, jobb és teljes illesztéseket, valamint a speciális feltételeket, kifejezéseket és szűrést magán az illesztésen belül.

Mikor használjuk az ÖSSZEOLVASZTÁST:

  • Az adatok már rendezve vannak
  • A BY változók tökéletesen illeszkednek
  • Determinisztikus SAS DATA lépésenkénti viselkedést szeretne

Mikor használjuk az SQL JOIN-t?

  • Külső illesztésekre van szükség
  • Az adathalmazok hiányzó vagy nem egyező értékeket tartalmaznak
  • Komplex illesztési logika szükséges

Példa: Az értékesítési adatkészletek ügyféldemográfiai adatokkal való gazdagítása gyakran SQL-t használ a kényelem és az olvashatóság érdekében.

13) Mik azok az SAS automatikus változók, és hogyan működnek? N és a ERROR jellemzően használt?

Az automatikus változókat a SAS belsőleg hozza létre és kezeli a DATA lépés végrehajtása során. Ezek nem kerülnek adathalmazokba, hanem segítenek a SAS-nek nyomon követni a feldolgozási ciklusokat és a hibákat. _N_ Megszámolja a DATA lépésiterációk számát, így hasznos feltételes végrehajtáshoz vagy adott sorok hibakereséséhez. _ERROR_ egy bináris indikátor, amely 1-es értékűvé válik, amikor a SAS végrehajtási hibát észlel.

Használási esetek:

  • Csak az első megfigyeléshez futtassa az inicializáló kódot: if _N_=1 then put 'Start';
  • Problémás sorok rögzítése a következővel: _ERROR_ minőségellenőrzésekhez.

Példa: _N_ gyakran használják egy hash objektum egyszeri betöltésére, biztosítva az optimális memóriahasználatot.

14) Magyarázza el a különböző SAS tömbtípusokat és azt, hogyan egyszerűsítik az adattranszformációkat.

A SAS tömbök egyetlen név alatt csoportosítják a kapcsolódó változókat, lehetővé téve az iteratív feldolgozást, amely csökkenti az ismétlődő kódot. A tömbök nem hoznak létre új változókat, hanem strukturált metódust biztosítanak a meglévő változókra való hivatkozáshoz. A leggyakoribb típusok a következők: numerikus tömbök, karaktertömbökés ideiglenes tömbökAz ideiglenes tömbök csak a DATA lépés során léteznek, és nem jelennek meg a kimeneti adatkészletben.

Előnyök:

  • Az ismétlődő változók (pl. havi értékek) kezelésének egyszerűsítése
  • Engedélyezze a ciklusokat a kód redundanciájának minimalizálása érdekében
  • Feltételes transzformációk támogatása változócsoportok között

Példa: Több vizsgaeredmény százalékos értékké alakítása elvégezhető egy tömb feletti DO ciklussal ahelyett, hogy 10 különálló utasítást írnánk.

15) Milyen típusú hiányzó értékek léteznek a SAS-ban, és hogyan kezeli ezeket a SAS a rendezés és a számítások során?

A SAS többféle hiányzó értéket támogat: egy általános numerikus hiányzó értéket, amelyet „.” karakter jelöl, és speciális numerikus hiányzó értékeket, például „.A”-tól „.Z”-ig. Minden hiányzó karakterérték üresen jelenik meg. Ezek a különböző típusok lehetővé teszik az elemzők számára a hiányzó értékek kategóriáinak kódolását, például a „Nem alkalmazható” vagy a „Válasz megtagadott” kifejezést.

Rendezés közben a SAS minden hiányzó numerikus értéket a tényleges számok elé helyez. Számításokban a hiányzó értékek általában terjednek, ami hiányzó eredményeket okoz, hacsak nem kezeljük explicit módon olyan függvényekkel, mint a SUM() amelyek figyelmen kívül hagyják a hiányzó értékeket.

Példa: Felmérések elemzésekor .A a „Nincs válasz” üzenetet jelentheti, miközben .B „Rendszerhibát” jelenthet.

16) Milyen előnyöket kínál a BY-csoportos feldolgozás és a FIRST./LAST. változók?

A BY-csoport feldolgozás lehetővé teszi az SAS számára, hogy a rendezett adatokat csoportosított szegmensekként kezelje, lehetővé téve az olyan hatékony műveleteket, mint az összesített összegzések, a csoportszintű transzformációk és a szegmensspecifikus jelentéskészítés. Az ELSŐ.változó és az UTOLSÓ.változó ideiglenes indikátorok, amelyek automatikusan jönnek létre a BY-csoport feldolgozása során. Ezek azonosítják az egyes csoportok kezdő és záró megfigyeléseit.

Előnyök:

  • Leegyszerűsíti a csoportösszegek kiszámítását
  • Lehetővé teszi a hierarchikus adatfeldolgozást
  • Csökkenti a manuális logikát többsoros csoportok esetén
  • Támogatja a tisztább kódot az idősoros transzformációkhoz

Példahelyzet: Az ügyfelenkénti teljes bevétel kiszámításához az értékeket addig lehet összesíteni, amíg LAST.Customer_ID egy összegző adatkészletbe való kiírást indít el.

17) Hogyan működik a PROC TRANSPOSE, és mikor kell előnyben részesíteni a transzponálást a tömbökkel történő átstrukturálással szemben?

A PROC TRANSPOSE úgy alakítja át az adatokat, hogy a változókat megfigyelésekké, vagy fordítva forgatja. Ideális megoldás, ha az adatokat elemzés, jelentéskészítés vagy más rendszerekkel való egyesítés céljából el kell forgatni. A fő előny az automatizálás – a PROC TRANSPOSE kezeli a dinamikus változószámokat, és jól működik ismeretlen vagy változó sémastruktúrákkal.

Használat mikor:

  • Széles adatokat kell hosszú formátumba konvertálni, vagy fordítva
  • A változók száma nagy vagy kiszámíthatatlan
  • A forrásadatkészletek gyakran változnak

A tömbök jobbak, ha a változók nevei ismertek, és a transzformációs logika hatékonyan ciklusba futtatható.

Példa: Negyedéves értékesítési változók (1. negyedév, 2. negyedév, 3. negyedév, 4. negyedév) vertikális struktúrává alakítása idősoros elemzéshez.

18) Milyen előnyei és hátrányai vannak a SAS makrók használatának? Adjon valós példákat.

A SAS makrók dinamikus kód generálásával automatizálják az ismétlődő feladatokat, javítva a termelékenységet és a konzisztenciát. Segítenek a logika paraméterezésében, több eljárás generálásában és újrafelhasználható segédprogramok létrehozásában. A makrók azonban bonyolultságot és hibakeresési kihívásokat is okozhatnak, ha rosszul vannak megírva.

Előnyök és hátrányok táblázata:

Előnyök Hátrányok
Automatizálja az ismétlődő kódot A hibakeresés nehéz lehet
Javítja a karbantarthatóságot Zavarba ejtheti a program áramlását
Lehetővé teszi a dinamikus logika létrehozását A túlzott használat olvashatatlanná teszi a kódot
Csökkenti a kézi hibákat Makrónyelv elsajátítását igényli

Példa: Egy makró, amely egyetlen sablon használatával heti jelentéseket generál több régióra vonatkozóan, drasztikusan lerövidíti a fejlesztési időt.

19) El tudná magyarázni példákkal a makróváltozó és a DATA lépésváltozó közötti különbséget?

A makróváltozók a fordítás során feloldódnak, és szöveghelyettesítő eszközként működnek, míg a DATA lépésváltozók a DATA lépés végrehajtása során léteznek, és tényleges adatértékeket tárolnak. A makróváltozók nem tudnak közvetlenül interakcióba lépni a PDV-vel, kivéve, ha explicit módon átadják vagy hivatkoznak rájuk.

Főbb különbségek:

  • Makró: globális vagy lokális, végrehajtás előtt kiértékelődik
  • DATA lépés: soronként jön létre a végrehajtás során
  • A makróváltozók nem numerikus típusokat tárolnak, hanem szöveget.
  • A DATA változók lehetnek numerikusak vagy karakteresek

Példa:

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

Itt a makróváltozó beszúrja a 100 értéket, de maga az összehasonlítás végrehajtás közben történik.

20) Milyen típusú illesztések léteznek a PROC SQL-ben, és hogyan különböznek a gyakorlati használatban?

A PROC SQL számos illesztési típust támogat, beleértve a belső, bal, jobb és teljes illesztéseket, amelyek mindegyike eltérő adatfeldolgozási kihívásokat old meg. A belső illesztések megőrzik az egyező rekordokat, míg a külső illesztések a nem egyező sorokat az egyik vagy mindkét adathalmazból. A FULL JOIN különösen hatékony az adategyeztetésben, mivel kiemeli az eltéréseket.

Csatlakozási típusok összehasonlítása:

Csatlakozás típusa jellemzők Példa használati eset
INNER Csak egyező sorok Érvényes tranzakciókkal rendelkező ügyfél
LEFT Csupa bal + egyező jobb Tartsa meg az összes ügyfelét, még vásárlás nélkül is
RIGHT Jobbra + egyező balra Őrizze meg az összes tranzakciót, még az ügyféladatok nélkül is
TELE VAN Minden sor, egyező vagy nem Adatellenőrzés rendszerek között

Példa: Az értékesítés auditálása a CRM és a számlázási rendszerek között jellemzően a FULL JOIN-ra támaszkodik az eltérések azonosításához.

21) Hogyan kezeli a SAS a karakter-numerikus és numerikus-karakter konverziókat, és milyen problémák merülnek fel jellemzően?

A SAS automatikusan implicit konverziókat hajt végre, ha egy karakter helyett numerikus értéket használunk, vagy fordítva, de ez figyelmeztetésekhez vagy helytelen értékekhez vezethet. Explicit konverzió a következő használatával: PUT() és a INPUT() precíz vezérlést kínál és elkerüli a kétértelműséget. A karakter-szám átalakításhoz információ szükséges, míg a numerikus-karakter átalakításhoz formátum.

Gyakori problémák közé tartoznak az eltérő hosszúságok, a helytelen információk és az érvénytelen adatok, amelyek hiányzó értékeket generálnak. Az implicit konverzió mindig MEGJEGYZÉST eredményez a naplóban, jelezve a lehetséges adatminőségi problémákat.

Példa:

  • Karakterből numerikusra konvertálás: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Numerikus → karakter konvertálása: char = put(amount, dollar12.2);

22) Milyen szerepet játszik a Program Data Vector (PDV) a SAS feldolgozásban, és hogyan javíthatja a programtervezést a megértése?

A PDV egy memóriaterület-struktúra, amelyet a SAS a DATA lépések végrehajtása során megfigyelések felépítésére használ. Változó értékeket, automatikus változókat és ideiglenes változókat tárol minden iterációhoz. A PDV minden ciklus elején visszaáll alaphelyzetbe, kivéve, ha a változókat olyan mechanizmusokkal őrzik meg, mint a RETAIN vagy a SUM utasítások.

A PDV viselkedésének megértése tisztázza, miért fordulnak elő hiányzó értékek, hogyan működnek a tömbök, és hogyan aktiválódik a FIRST./LAST. logika. Segít a teljesítmény finomhangolásában is, mivel a fejlesztők megjósolhatják a memóriahasználatot, és elkerülhetik a felesleges változók létrehozását.

Példa: A változóértékek nem szándékos megtartása gyakran a SUM utasítások használatából adódik, ahol a SAS implicit módon alkalmazza a RETAIN utasítást.

23) Milyen típusú SAS indexek léteznek, és hogyan kell választani az egyszerű és az összetett indexek között?

SAS-támogatások egyszerű és a összetett indexek. Egy egyszerű index egyetlen változón jön létre, míg egy összetett index két vagy több változó kombinálásával. Az indexválasztás a lekérdezési mintáktól függ: ha a legtöbb lekérdezés egyetlen kulcsot használ, például Customer_ID, egy egyszerű index elegendő. Ha a lekérdezések jellemzően több változó alapján szűrnek, például State és a Category, akkor egy összetett index javítja a teljesítményt.

Összehasonlító táblázat:

Indextípus jellemzők Legjobb használati eset
Egyszerű Egy változó Egyedi azonosító keresések
Összetett Több változó Többfeltételes WHERE szűrők

Példa: Összetett index a következőn: (Region, Product) felgyorsítja a termékelemzést a régiók között.

24) Magyarázza el a PROC FORMAT használatának előnyeit, és azt, hogy a felhasználó által definiált formátumok hogyan javítják az értelmezhetőséget.

A PROC FORMAT lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy értelmes címkéket rendeljenek a kódolt értékekhez, javítva a jelentések olvashatóságát, az eljárások közötti konzisztenciát és az adatok értelmezésének ellenőrzését. A felhasználó által definiált formátumok a keresőtáblákhoz hasonlóan működnek, és csökkenthetik az illesztések vagy a CASE logika szükségességét. A formátumok újrafelhasználhatók az adathalmazok és eljárások között, javítva a karbantarthatóságot.

Példa:

Formátum létrehozása a következőhöz: 1=Male és a 2=Female lehetővé teszi a PROC FREQ vagy a PROC REPORT számára a leíró címkék automatikus megjelenítését. Hasonlóképpen, a jövedelemtartományok egyéni értékformátumok segítségével csoportosíthatók a szegmentációs elemzéshez.

A fő előny az, hogy az alapul szolgáló adatok változatlanok maradnak, míg a megjelenített adatok értelmezhetőbbé válnak.

25) Hogyan működik belsőleg a PROC SORT, és milyen opciók segítenek optimalizálni a nagy adathalmazok rendezését?

A PROC SORT egy vagy több változó alapján átrendezi a megfigyeléseket; azonban erőforrás-igényes lehet, különösen nagy adathalmazok esetén. A SAS belsőleg ideiglenes segédprogramfájlokat hoz létre, egyesítést végez a rendezett adathalmazokon, és az eredményt kiírja a kimeneti adathalmazba.

A teljesítmény a következőkkel javítható:

  • <p></p> SORTEDBY= metaadatok optimalizálásához
  • Alkalmazása NODUPKEY or NODUPREC hatékonyan eltávolítani a duplikátumokat
  • Csak a szükséges változók rendezése KEEP= or DROP=
  • Indexek használata fizikai rendezések helyett bizonyos műveletekhez

Példa: 50 millió sor rendezése gyorsabbá válik, ha csak 3 kötelező változót olvasunk be az adathalmaz mind a 100 mezője helyett.

26) Miért fontos a LENGTH utasítás a SAS-ban, és hogyan befolyásolja a helytelen hossz-hozzárendelés az adatokat?

A LENGTH utasítás meghatározza a karakterváltozók tárolási méretét, és befolyásolja a memóriahasználatot, a csonkolási kockázatot és az eredmény pontosságát. A SAS az elsőként előforduló értékadás alapján alapértelmezi a karakterhosszakat, ami csonkolást okozhat, ha később hosszabb értékek jelennek meg. A explicit LENGTH utasítások megakadályozzák ezt a problémát, és biztosítják a konzisztenciát a DATA lépések között.

A helytelen hosszúságok csonkolt karakterláncokhoz, rosszul besorolt ​​kategóriákhoz vagy váratlan eredményekhez vezethetnek az illesztések során az eltérő kulcsok miatt.

Példa: Beállítás length ProductName $50; biztosítja a teljes nevek tárolását, még akkor is, ha az adathalmaz első értéke rövidebb.

27) Mi a célja a SAS fordítói direktíváknak, mint például a %PUT, %EVAL és %SYSFUNC a makrófeldolgozásban?

A fordítási direktívák, más néven makrófüggvények, a makrófeldolgozást javítják azáltal, hogy lehetővé teszik a kiértékelést, a naplózást és a függvényhívásokat a fordítási idő alatt. %PUT üzeneteket ír a naplóba hibakeresés céljából, %EVAL egészértékű aritmetikát végez makróváltozókon, és %SYSFUNC meghívja a DATA lépésfüggvényeket a makrókódon belül.

Ezek az eszközök javítják a dinamikus programozási képességeket azáltal, hogy lehetővé teszik a makróváltozók pontosabb kezelését.

Példa:

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

Ez egy formázott dátumot generál a makró fordítási idejében.

28) Hogyan kezeli a SAS a hibákat, figyelmeztetéseket és megjegyzéseket, és miért elengedhetetlen a naplók monitorozása?

A SAS-naplók három kategóriába sorolják a problémákat: hibák, figyelmeztetések és megjegyzések. A hibák megakadályozzák a program végrehajtását vagy az adathalmaz létrehozását, a figyelmeztetések potenciális problémákat jeleznek, a megjegyzések pedig tájékoztató üzeneteket tartalmaznak, beleértve az implicit konverziókat és az inicializálatlan változókat. A naplók monitorozása biztosítja az adatok pontosságát, megakadályozza a csendes hibákat, és azonosítja a teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket.

A naplók figyelmen kívül hagyása észrevétlen hibákat okozhat, például érvénytelen adatkezelést, csonkolt változókat vagy nem szándékos egyesítéseket.

Példa: A „Karakterértékek numerikussá konvertálva” üzenet implicit konverziót jelez, amely hiányzó értékeket eredményezhet.

29) Milyen technikákkal validálhatja az adatminőséget a SAS-ban elemzés vagy jelentéskészítés előtt?

Az SAS-ban az adatvalidáció statisztikai ellenőrzésekre, strukturális ellenőrzésekre és üzleti szabályellenőrzésekre támaszkodik. Az ilyen technikák közé tartozik a PROC FREQ használata a váratlan kategóriák észlelésére, a PROC MEANS a kiugró értékek észlelésére, a PROC COMPARE az adathalmazok egyeztetésére, valamint a PROC SQL validációs lekérdezések. Az egyéni validáció HA-AKKOR logikával, ELSŐ/UTOLSÓ ellenőrzésekkel vagy hash keresésekkel mélyebb szabályértékelést biztosít.

Gyakori technikák:

  • Tartományellenőrzések IF feltételek használatával
  • Duplikált elemek észlelése PROC SORT + NODUPKEY használatával
  • Hiányzó értékminták a PROC FREQ használatával
  • Kereszttábla-validáció PROC TABULATE használatával

Példa: A PROC COMPARE használata a rendszerek közötti migrált adatok validálására biztosítja a strukturális és érték szintű konzisztenciát.

30) Mikor érdemes SAS ODS-t (Output Delivery System) használni, és milyen előnyöket kínál a jelentéskészítés szempontjából?

Az ODS vezérli a kimenet formázását, lehetővé téve a SAS eljárások számára, hogy HTML, PDF, Excel, RTF és más formátumokban hozzanak létre eredményeket. Elválasztja az adatgenerálást a megjelenítéstől, formázási, sablonozási és kimeneti útválasztási lehetőségeket kínálva. Az elemzők az ODS-re támaszkodnak a testreszabható, professzionális megjelenésű jelentések elkészítéséhez.

Előnyök:

  • Több kimeneti formátumot támogat
  • Stílusos táblázatok, grafikonok és sablonok használatát teszi lehetővé
  • Lehetővé teszi a kimeneti adatkészletek rögzítését az ODS OUTPUT használatával
  • Javítja az ismétlődő jelentések automatizálását

Példa: Automatizált heti teljesítmény-dashboardok létrehozása Excelben a következőn keresztül: ODS Excel egyszerűsíti a jelentéskészítési munkafolyamatokat.

31) Hogyan működik az INFILE utasítás a SAS-ban, és milyen opciók segítenek a nyers fájlok olvasásának szabályozásában?

Az INFILE utasítás megmondja a SAS-nek, hogyan olvassa be a külső nyers adatfájlokat. Az INPUT utasítással együttműködve fix, elválasztott vagy vegyes formátumú szöveget képez le strukturált adatkészletekbe. Az INFILE beállítások részletes vezérlést biztosítanak a rekordok hossza, az elválasztójelek kezelése, a hiányzó adatok és a sormutatók felett.

Hasznos lehetőségek közé tartozik DLM= egyéni elválasztójelek esetén, KISÉT hogy megakadályozza a SAS-t abban, hogy a rendelkezésre álló mezőkön túl is olvasson, ELSŐ OBSZ= a kezdővonal meghatározására, LRECL= hosszú feljegyzésekhez, és TRUNCOVER változó hosszúságú sorokhoz. Ezek a beállítások biztosítják a konzisztens adatbevitelt még rosszul formázott fájlokból is.

Példa:

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

Ez a konfiguráció védelmet nyújt a hiányzó záró mezők és az idézőjelek között lévő értékek ellen.

32) Milyen típusú SAS könyvtárak léteznek, és hogyan használják őket vállalati környezetben?

A SAS könyvtárak mutatóként működnek azokra a tárolási helyekre, ahol az adathalmazok, katalógusok és más SAS fájlok találhatók. A könyvtárak lehetnek ideiglenesek vagy állandóak, és a választás a megőrzési igényektől és a platform architektúrájától függ.

Könyvtártípusok:

  • MUNKAKÖNYVTÁR: Ideiglenes tároló, amely a munkamenet végén eltűnik.
  • Állandó könyvtárak: Létrehozva a lemezhelyekre vagy adatbázisokra mutató LIBNAME használatával.
  • Motor alapú könyvtárak: Ilyenek például a V9, a BASE, az SPDE és az adatbázismotorok (pl. ORACLE, TERADATA).
  • Metaadat-könyvtárak: SAS Enterprise Guide és SAS Studio környezetekben használják szabályozott hozzáféréshez.

Példa: Nagy szervezetekben a LIBNAME kapcsolatok gyakran közvetlenül biztonságos helyre mutatnak. Oracle vagy Hadoop táblák, amelyek lehetővé teszik a zökkenőmentes elemzést az adatok duplikálása nélkül.

33) Mi a COMPRESS függvény és a COMPRESS= adathalmaz opció célja, és miben különböznek?

Bár ugyanaz a nevük, a COMPRESS függvény és a COMPRESS= adatkészlet opció különböző célokat szolgál. TÖMÖRÍTÉS függvény eltávolítja a megadott karaktereket a karakterláncokból, segítve az adattisztítást vagy szabványosítást. Ezzel szemben a COMPRESS= adatkészlet opció csökkenti a fizikai adathalmaz méretét RLE (Run Length Encoding) vagy RDC tömörítési algoritmusok alkalmazásával a tárolt megfigyelésekre.

Összehasonlító táblázat:

Funkció COMPRESS függvény TÖMÖRÍTÉS= Opció
Cél Karakterek eltávolítása a szövegből Csökkentse a fájlméretet
Kör Változó szintű Adatkészlet szintű
Példa name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Példa: Egy 50 millió soros adathalmaz tömörítése 60%-kal csökkentheti a tárhelyet, javítva az I/O teljesítményt.

34) Hogyan lehet hatékonyan hibakeresni a SAS programokat, és milyen funkciók segítenek a problémák azonosításában?

A SAS hatékony hibakereséséhez a naplóüzenetek, a PUT utasítások, az ODS TRACE és a diagnosztikai lehetőségek szisztematikus használata szükséges. A napló ERROR, WARNING és NOTE üzeneteken keresztül nyújt segítséget a szintaktikai problémák, a nem inicializált változók vagy a típuseltérések azonosításában. A PUTLOG utasítás lehetővé teszi az egyéni hibakeresési kimenet létrehozását, segítve a változók értékeinek nyomon követését a végrehajtás során.

További technikák közé tartozik a használata OPTIONS MPRINT, SYMBOLGENés MLOGIC makró hibakereséshez és alkalmazásához PROC CONTENTS az adathalmaz attribútumai vizsgálatához. A DATA lépés hibakereséséhez az interaktív DATA lépésenkénti hibakereső Lehetővé teszi a lépésenkénti végrehajtást, a töréspontokat és a változófigyelést.

Példa: Az MPRINT aktiválása segít megerősíteni, hogy a makró által generált SQL kód helyes-e.

35) Mi a különbség a PROC REPORT és a PROC TABULATE között, és mikor kell mindkettőt használni?

A PROC REPORT sokoldalú, testreszabható jelentéskészítést biztosít soronkénti vezérléssel, lehetővé téve a részletes, az összesített és a számított oszlopok használatát. A PROC TABULATE többdimenziós kereszttáblás összefoglalókat készít, a prezentáció-orientált táblázatokra összpontosítva. Ezen jellemzők megértése segít az elemzőknek a legolvashatóbb és leghatékonyabb formátum kiválasztásában.

Összehasonlítás:

Funkció PROC JELENTÉS PROC TABULÁCIÓ
Vezérlés Nagyfokú kontroll a sorlogika felett Magas szintű kontroll a strukturált táblázatok felett
teljesítmény Szöveges vagy formázott jelentések Kereszttáblás mátrixok
Használja az ügyet Testreszabott KPI-műszerfalak Többdimenziós összefoglalók

Példa: Egy feltételes formázást igénylő pénzügyi irányítópult a PROC REPORT táblázatba tartozik, míg a régió, negyedév és szegmens szerinti értékesítési 3D-s összefoglaló a PROC TABULATE táblázatba illeszkedik.

36) Mi a CLASS és BY utasítások jelentősége a SAS eljárásokban, és miben különböznek?

A CLASS és a BY egyaránt csoportszintű elemzéseket hoz létre, de eltérően viselkednek. A CLASS nem igényel előre rendezett adatokat, és olyan eljárásokban használatos, mint a PROC MEANS, a PROC SUMMARY és a PROC TABULATE, kategorikus változók szerinti statisztikák előállítására. A BY rendezett adatokat igényel, és minden BY csoporthoz külön eljárásfuttatást hoz létre, ami nagyobb eljárási függetlenséget és különálló ODS kimeneti blokkokat kínál.

Főbb különbségek:

  • OSZTÁLY: Nincs szükség rendezésre, hatékonyabb az aggregációban.
  • BY: Rendezés szükséges, független kimeneteket hoz létre.

Példa: Régiónkénti külön regressziós modellek kiszámításához a BY feldolgozás az előnyösebb. Az értékesítés régiónkénti összefoglalásához egyetlen táblázatban a CLASS a megfelelő.

37) Hogyan kezeli a SAS belsőleg a dátumokat és időket, és miért fontos ennek a tárolási struktúrának a megértése?

A SAS a dátumokat az 1960. január 1. óta eltelt napok számaként, a dátum/idő értékeket pedig az adott dátum óta eltelt másodpercek számaként tárolja. Az időértékek éjféltől számított másodperceket jelölnek. Ezek a numerikus ábrázolások matematikai manipulációkat tesznek lehetővé, például napok összeadását vagy időtartamok kiszámítását.

Ennek a struktúrának a megértése kritikus fontosságú a pontos jelentéskészítéshez, az egyenkénti hibák elkerüléséhez, valamint a formátumok és információk helyes használatához. A megfelelő formátumok nélküli dátumaritmetika gyakran összezavarja a kezdőket, mivel nyers numerikus értékek jelennek meg olvasható dátumok helyett.

Példa:

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

Ez a számítás azért működik, mert mindkét dátum konzisztens numerikus alapon működik.

38) Milyen előnyöket biztosítanak a SAS makrófüggvények, mint például a %SCAN, %SUBSTR és %UPCASE a kódgenerálás során?

A makrófüggvények szövegszintű manipulációt kínálnak fordítási időben, lehetővé téve a változónevek, adathalmaznevek és feltételes kódszegmensek dinamikus létrehozását. A %SCAN szavakat nyer ki a makróváltozókból, a %SUBSTR szeleteli a szövegszegmenseket, az %UPCASE pedig egységes nagybetűs írásmódot biztosít az összehasonlításokhoz.

Ezek a függvények javítják az általánosítást azáltal, hogy lehetővé teszik a makrók számára, hogy alkalmazkodjanak a felhasználó által megadott paraméterekhez. Például havi adathalmazok generálása a következő használatával: %substr(&date,1,6) lehetővé teszi a táblanevek automatikus megadását.

Példa:

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

Ez termeli ÉSZAK-AMERIKA, biztosítva a konzisztens illesztést a makrólogikában.

39) Milyen tényezőket kell figyelembe venni a SAS adatkészletek és a külső adatbázisok közötti tárolási választás során?

A SAS adatkészletek és a külső adatbázisok közötti választás az adatmennyiségtől, a párhuzamossági követelményektől, a biztonsági ellenőrzésektől és az integrációs igényektől függ. A SAS adatkészletek gyors szekvenciális hozzáférést biztosítanak, és ideálisak analitikai munkafolyamatokhoz, de hiányzik belőlük a többfelhasználós párhuzamosság és a robusztus tranzakcióvezérlés. A külső adatbázisok, mint például a OracleA , a Teradata és az SQL Server indexelést, ACID-megfelelőséget, skálázhatóságot és szabályozott hozzáférést kínál.

A tényezők közé tartozik:

  • Adatméret és várható növekedés
  • Lekérdezés-konkurencia
  • Biztonság és felhasználói engedélyek
  • Integráció vállalati rendszerekkel
  • Költségek és adminisztratív rezsiköltségek

Példa: Egy adatelemző csapat, amely naponta 5 millió sort elemez, előnyben részesítheti a SAS adatkészleteket, míg egy 1 milliárd rekorddal rendelkező vállalati CRM adatbázist igényel.

40) Hogyan határozza meg a SAS a változók hosszát és típusát a fordítási fázisban, és milyen problémák merülnek fel az inkonzisztens forrásokból?

Fordítás során a SAS minden változó első előfordulását megvizsgálja a típus és a hosszúság hozzárendeléséhez. Karakteres változók esetén a hossz alapértelmezés szerint az első előfordulás során hozzárendelt leghosszabb érték. Amikor a változók több SET vagy MERGE adatkészletben jelennek meg, az inkonzisztens hosszúságok csonkolást és figyelmeztetéseket okoznak. A numerikus változók mindig 8 bájtot kapnak, kivéve, ha explicit módon vannak hozzárendelve.

Az olyan problémák, mint az inkonzisztens karakterhosszak, eltérő kulcsokhoz és helytelen egyesítésekhez vezetnek. A fejlesztők gyakran használnak LENGTH utasításokat a SET utasítások előtt a következetesség biztosítása érdekében.

Példa:

length ID $15;
set data1 data2;

Ez biztosítja, hogy az azonosító mindkét bemeneten egységes maradjon.

41) Mi az OUTPUT utasítás célja a SAS-ban, és hogyan vezérelheti az adathalmaz létrehozását?

Az OUTPUT utasítás explicit módon megmondja a SAS-nek, hogy mikor írja ki a Program Data Vector (PDV) aktuális tartalmát egy vagy több adathalmazba. OUTPUT nélkül a SAS automatikusan egy megfigyelést ír ki DATA lépésenként. Az OUTPUT szándékos használatával több megfigyelést generálhat egyetlen iterációból, szelektív megfigyeléseket írhat, vagy a kimenetet feltételek alapján különböző adathalmazokba irányíthatja.

Példa:

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

Ez két adathalmazt hoz létre egyetlen DATA lépésből. A OUTPUT megértése kulcsfontosságú a haladó adatkezeléshez, például a rekordok kibővítéséhez vagy több összefoglaló írásához.

42) Hogyan segíti a PROC COMPARE az adathalmazok validálását, és milyen opciók javítják az összehasonlítás pontosságát?

A PROC COMPARE két adathalmazt értékel, és kiemeli a struktúra, a metaadatok és a tényleges adatértékek közötti különbségeket. Gyakran használják migrációs validációhoz, ETL minőségellenőrzésekhez és regressziós teszteléshez analitikai folyamatokban. A legfontosabb opciók, mint például a KRITÉRIUM=, LISTA, MAX NYOMTATÁS=és KÜLSŐ részletesebb jelentések készítésében és a numerikus eltérések toleranciaszintjeinek szabályozásában segítenek.

Ez az eljárás azonosítja az eltérő változótípusokat, a váratlanul hiányzó értékeket, a sorszintű eltéréseket és a szerkezeti problémákat.

Példa: Migráláskor innen: Oracle A SAS-hoz való csatlakozáskor a PROC COMPARE biztosítja, hogy a kapott SAS adatkészlet csendes csonkolás vagy kerekítési hibák nélkül illeszkedjen a forráshoz.

43) Mi a RETAIN utasítás jelentősége a FIRST./LAST. logikával kombinálva?

A RETAIN és a FIRST./LAST. együttes használata hatékony csoportszintű számításokat tesz lehetővé, különösen kumulatív összegek, futó különbségek és kategorikus jelzők esetén. A FIRST.variable egy BY csoport kezdetét jelzi, így a RETAIN segít az értékek megfelelő visszaállításában vagy összegyűjtésében.

Szemléltető példa:

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

Ez a logika a PROC SUMMARY (Összefoglaló folyamat) igénylése nélkül összesíti az ügyfélszintű összegzéseket. Bemutatja a RETAIN fontosságát az értékek megőrzésében egy csoporton belüli sorok között, miközben minden új csoportnál visszaállítja az értékeket. A minta megértése elengedhetetlen a hatékony DATA lépésösszegzéshez.

44) Mi különbözteti meg a PROC FREQ-et a PROC SUMMARY-tól a kategorikus elemzés során?

A PROC FREQ gyakorisági táblázatokat, kereszttáblázatokat és asszociációs teszteket, például khi-négyzet próbát készít, így ideális kategorikus eloszlásokhoz és kontingenciaelemzéshez. A PROC SUMMARY numerikus statisztikákat számít ki folytonos vagy diszkrét csoportok között, de nem generál eredendően gyakorisági számlálásokat, hacsak nincs megadva.

Összehasonlító táblázat:

Funkció PROC. FREK. FOLYAMATÖSSZEFOGLALÓ
teljesítmény Gyakorisági táblázatok Összefoglaló statisztika
Ideális Számok, százalékok, asszociációk Átlagok, összegek, tartományok
Statisztikai tesztek Khi-négyzet, Fisher-féle egzakt Alapértelmezés szerint egyik sem

Példa: Az ügyfelek demográfiai adatainak (nem, régió) értékeléséhez a PROC FREQ a legmegfelelőbb. A szegmensenkénti átlagos bevétel kiszámításához a PROC SUMMARY a megfelelő.

45) Hogyan segítik a FIRSTOBS és OBS opciók a mintavétel szabályozását?

A FIRSTOBS és az OBS olyan adathalmaz-opciók, amelyek korlátozzák az adathalmaz beolvasandó részét. A FIRSTOBS az elsőként beolvasandó megfigyelést adja meg, míg az OBS az utolsót. Ezek a beállítások hasznosak a mintavételezéshez, a hibakereséshez és a teljesítményteszteléshez, mivel csökkentik a feldolgozási időt a fejlesztés során.

Példa:

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Ez csak az első 1000 sort nyeri ki, így a kód gyorsan fut a tesztciklusok során. Az értékek nem változtatják meg magát az adathalmazt, és csak a DATA lépés vagy az eljárás végrehajtása során érvényesek. Ezek a beállítások növelik a hatékonyságot nagyon nagy adathalmazokkal való munka során.

46) Mi az előnye a PROC FORMAT használatának a CNTLIN és CNTLOUT utasításokkal, és hogyan támogatja a dinamikus formátumokat?

A CNTLIN lehetővé teszi formátumok létrehozását egy adathalmazból, lehetővé téve a dinamikus, adatvezérelt címkézőrendszerek használatát. A CNTLOUT a meglévő formátumokat kinyeri az adathalmazokba, lehetővé téve a formátumok módosítását, auditálását vagy verziózását. Ez a funkció akkor értékes, ha a formátumértékek gyakran változnak, vagy az adatbázistáblákban tárolt üzleti szabályok szabályozzák őket.

Példa: Egy bank rendelkezhet egy olyan adatkészlettel, amely kockázati kódokat és azok leíró jelentését tárolja. A CNTLIN használatával a SAS automatikusan generál formátumokat anélkül, hogy manuálisan kellene írnia az értékmegadásokat. Ez a megközelítés központosítja a formázási logikát és leegyszerűsíti a karbantartást a nagyméretű jelentéskészítő rendszerekben.

47) Miben különbözik a SAS SUM utasítása a SUM() függvénytől, és mikor melyiket részesítik előnyben?

A SZUM utasítás (x + y;) implicit módon megőrzi a változót, és a hiányzó értékeket nullaként kezeli, így ideális az összegzések futtatásához. A SZUM() függvény (x = sum(a,b,c);) csak az aktuális iteráción belüli argumentumokat értékeli ki, és figyelmen kívül hagyja a hiányzó értékeket, miközben nem őrzi meg az eredményeket.

Összehasonlítás:

Aspect SZUM utasítás SZUM() függvény
Visszatartás Igen Nem
Hiányzó értékek Nullaként kezelve Figyelmen kívül hagyva
Használja az ügyet Összesített összegek Sor szintű összegek

Példa: total + amount; megfigyelések között halmozódik, miközben sum(amount1, amount2) csak azonos soron belüli összegeket számol.

48) Mi az END= adatkészlet opció célja, és hogyan segít az adatkészlet utolsó sorának észlelésében?

Az END= adatkészlet opció egy ideiglenes változót rendel hozzá, amely 1-re állítódik, amikor a SAS beolvassa az adatkészlet utolsó megfigyelését. Ez rendkívül hasznos inicializálási vagy csomagoló feladatok végrehajtásakor, például összefoglaló rekordok írásakor, fájlok lezárásakor vagy hash objektumok kimeneteinek véglegesítésekor.

Példa:

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

Ez a logika biztosítja, hogy bizonyos műveletek csak egyszer történjenek meg az összes iteráció után. Az END= különösen hasznos programozott jelentéskészítésnél és kumulatív összefoglaló adatkészletek felépítésénél.

49) Melyek az SPDE (Scalable Performance Data Engine) használatának fő előnyei és hátrányai a SAS-ban?

Az SPDE motor fokozza a teljesítményt nagyméretű, többszálú adatkörnyezetekben. Elosztja az adatokat a tárolóegységek között, és párhuzamos olvasási és írási műveleteket végez. Alkalmas nagy áteresztőképességű elemzésekhez és nehéz ETL-munkaterhelésekhez.

Előnyök vs. hátrányok:

Előnyök Hátrányok
Párhuzamos I/O a gyorsabb teljesítmény érdekében Több lemezes környezetet igényel
Hatékony nagy adathalmazok esetén Komplex konfiguráció
Támogatja a particionálást és az indexelést Nem ideális kis adathalmazokhoz

Példa: 300 millió rekord SPDE-vel történő feldolgozása drasztikusan csökkentheti a futási időt, különösen a több CPU-val és lemezzel rendelkező rendszereken.

50) Hogyan kezeli a PROC SQL az allekérdezéseket, és milyen előnyöket kínálnak a SAS programozásban?

A PROC SQL támogatja a korrelált és nem korrelált allekérdezéseket, lehetővé téve a mélyebb szűrést, a feltételes kereséseket és a dinamikus számításokat. Az allekérdezések lehetővé teszik az SQL számára, hogy menet közben számítsa ki az értékeket, egyeztetje a szűrt részhalmazokat, vagy feltételes illesztéseket hajtson végre köztes adatkészletek nélkül.

Példa:

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

Ez azonosítja a jól teljesítő rekordokat. Az allekérdezések csökkentik az ideiglenes adatkészletek szükségességét, javítják az olvashatóságot, és összetettebb logikát tesznek lehetővé egyetlen SELECT utasításban. Különösen hasznosak metaadat-lekérdezésekben és analitikus szűrésben.

🔍 A SAS legfontosabb interjúkérdései valós forgatókönyvekkel és stratégiai válaszokkal

1) Mi a különbség a DATA és a PROC lépések között a SAS-ban?

Elvárások a jelölttől: Az interjúztató fel szeretné mérni, hogy mennyire érted a SAS alapjait, valamint azt, hogy hogyan dolgozod fel és elemzed az adatokat.

Példa válaszra:

„A DATA lépés adathalmazok olvasására, kezelésére és létrehozására szolgál, míg a PROC lépés adatok elemzésére vagy jelentések generálására. A DATA lépés az adatok előkészítésére összpontosít, míg a PROC lépések statisztikai vagy analitikai eljárásokat alkalmaznak.”

2) Hogyan kezeled a hiányzó értékeket a SAS-ban?

Elvárások a jelölttől: A kérdező tudni szeretné, hogyan közelíted meg az adatminőséget és -teljességet.

Példa válaszra:

„A hiányzó értékeket úgy kezelem, hogy először a PROC MEANS vagy a PROC FREQ segítségével azonosítom őket. Ezután az elemzés kontextusa és a modellre gyakorolt ​​hatás alapján eldöntöm, hogy imputáljam, töröljem, vagy külön kategóriaként kezeljem őket.”

3) El tudná magyarázni a MERGE utasítás célját a SAS-ban?

Elvárások a jelölttől: A kérdező tudni szeretné, hogy érted-e az adategyesítés és a relációs fogalmakat.

Példa válaszra:

„A MERGE utasítás egy közös változó alapján történő adathalmazok egyesítésére szolgál. Lehetővé teszi az adathalmazok vízszintes összekapcsolását, és megköveteli, hogy az adathalmazok a BY változó szerint legyenek rendezve.”

4) Írj le egy kihívást jelentő SAS projektet, amin dolgoztál, és azt, hogyan menedzselted.

Elvárások a jelölttől: A problémamegoldó képesség, a kezdeményezőkészség és az eredményesség értékelése.

Példaválasz (az 1. számú kötelező kifejezést használja):

„Előző munkakörömben egy összetett adatintegrációs projekten dolgoztam, amely több inkonzisztens adatforrást tartalmazott. Egyéni érvényesítési szabályokat, szabványosított formátumokat és automatizált minőségellenőrzéseket hoztam létre SAS makrók használatával. Ez biztosította a pontos jelentéskészítést és a feldolgozási idő csökkentését.”

5) Hogyan optimalizálható a SAS kód a jobb teljesítmény érdekében?

Elvárások a jelölttől: A hatékonyság, az optimalizálás és a SAS legjobb gyakorlatainak ismerete.

Példa válaszra:

„A SAS kódot a felesleges változók használatának minimalizálásával, a WHERE metódus használatával az IF helyett a részhalmazok készítésekor, nagy adathalmazok indexelésével és a makróváltozókon keresztüli ismétlődő számítások elkerülésével optimalizálom. Emellett a naplókat is áttekintem a hatékonyság hiányosságainak kiküszöbölése érdekében.”

6) Meséljen egy olyan alkalomról, amikor egy csapattal együtt kellett működnie egy SAS-sel kapcsolatos probléma megoldásában.

Elvárások a jelölttől: Teamwork, kommunikációs és konfliktuskezelési készségek.

Példaválasz (az 2. számú kötelező kifejezést használja):

„Egy korábbi pozíciómban együttműködtem az adatmérnöki csapattal a jelentések kimenetében mutatkozó következetlenségek megoldásában. Előmozdítottam a megbeszéléseket az adatfolyam megértése érdekében, validáltam az adatkészleteket a PROC COMPARE segítségével, és dokumentáltam egy megosztott folyamatot a jövőbeni felhasználás céljából.”

7) Hogyan biztosítja a SAS adatkimenetek pontosságát és integritását?

Elvárások a jelölttől: Részletességre való odafigyelés, minőségbiztosítás és ellenőrzési módszerek.

Példa válaszra:

„A pontosságot adatérvényesítési ellenőrzésekkel, a PROC CONTENTS használatával a változók tulajdonságainak ellenőrzésével, valamint független lekérdezésekkel való eredményellenőrzéssel biztosítom. Emellett szakértői értékelési folyamatokat is fenntartok a kritikus jelentésekhez.”

8) Írj le egy olyan helyzetet, ahol szorosak voltak a határidők, de a SAS elemzés összetett volt. Hogyan kezelted?

Elvárások a jelölttől: Időgazdálkodás, priorizálás és nyugodt légkör nyomás alatt.

Példaválasz (az 3. számú kötelező kifejezést használja):

„Az előző munkahelyemen nagyon szoros határidőn belül kellett részletes statisztikai jelentést készítenem. Az alapvető elemzéseket helyeztem előtérbe, az ismétlődő feladatokat SAS-makrók segítségével automatizáltam, és gyakran kommunikáltam az állapotfrissítéseket az elvárások kezelése érdekében.”

9) Hogyan kell használni a SAS makrókat, és milyen előnyöket nyújtanak?

Elvárások a jelölttől: Automatizálás, skálázhatóság és kódolási hatékonyság ismerete.

Példa válaszra:

„SAS makrókat használok az ismétlődő feladatok automatizálására, a kódolási hibák csökkentésére és a kód újrafelhasználhatóságának javítására. Segítenek fenntartani a konzisztenciát a nagy projektek között, és leegyszerűsítik a paramétervezérelt elemzéseket.”

10) Magyarázzon el egy valós helyzetet, amelyben SAS segítségével fejlesztett egy folyamatot.

Elvárások a jelölttől: Gyakorlati alkalmazás, hatékonyságnövelés és üzleti hatás.

Példaválasz (az 4. számú kötelező kifejezést használja):

„Az előző munkakörömben automatizáltam egy manuálisan létrehozott havi jelentéskészítési munkafolyamatot. A PROC SQL és a SAS makrók használatával a feldolgozási időt több óráról percekre csökkentettem, ami jelentősen javította a csapat termelékenységét.”

Foglald össze ezt a bejegyzést a következőképpen: