초보자를 위한 SAS 튜토리얼: 정의 및 프로그래밍 예제

SAS란 무엇입니까?

SAS SAS는 통계 데이터 분석 및 시각화에 널리 사용되는 명령 기반 통계 소프트웨어 제품군입니다. SAS의 정식 명칭은 Statistical Analysis System입니다. SAS를 사용하면 정성적 기법과 프로세스를 활용하여 직원 생산성과 기업 수익을 향상시킬 수 있습니다. 또한 비즈니스 인텔리전스, 범죄 수사, 예측 분석과 같은 고급 분석에도 사용됩니다. SAS는 일반적으로 "사스"라고 발음합니다.

SAS에서 데이터는 ex입니다.tracSAS는 데이터 패턴을 식별하고 분석하는 데 도움이 되는 분류 및 범주화된 소프트웨어 제품군입니다. 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스, 예측 분석 및 데이터 관리를 수행하여 경쟁이 치열하고 변화하는 비즈니스 환경에서 효과적으로 운영할 수 있도록 지원합니다. 또한 SAS는 플랫폼 독립적이므로 Linux 또는 Linux 등 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. Windows.

다른 것에 비해 BI 도구SAS는 드래그 앤 드롭 인터페이스 외에도 프로그래밍 방식으로 데이터를 변환하고 분석할 수 있는 광범위한 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 조작 및 분석에 대한 매우 세밀한 제어가 가능하며, 이것이 SAS의 핵심 경쟁력입니다.

SAS가 왜 필요한가요?

간단한 예를 통해 SAS의 필요성을 이해해 보겠습니다.

전자상거래 회사가 과거 데이터를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 이 회사는 일반적인 인사이트를 얻기 위해 수많은 고객의 수천 건의 기록을 분석해야 할 것입니다.

회사에 분석에 필요한 모든 데이터가 없을 수도 있습니다. 예를 들어, 고객이 재킷을 구매하지 않았다면, 구매를 망설이게 한 요인은 무엇이었을까요? 이러한 데이터 누락은 분석에 오류를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요? 이러한 유형의 데이터를 어떻게 처리해야 할까요?

이 작업을 수동으로 수행하려면 수백 명의 분석가와 수천 시간의 인력이 필요합니다. 하지만 SAS 분석 도구를 사용하면 단 한 명의 분석가로 몇 시간 만에 동일한 분석을 완료할 수 있습니다. SAS는 불필요한 데이터를 제거하고 관련 정보를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터가 누락된 경우에도 결과를 예측할 수 있도록 해주므로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

대체 SAS 도구

아래 차트는 SAS를 SAS와 가장 자주 비교되는 두 가지 오픈 소스 도구와 나란히 배치한 것입니다.

R: 오픈소스 소프트웨어입니다. 배우기 쉽습니다. R 이는 잘 알려진 바와 같습니다. 강력한 통계 기능을 제공합니다.

Python 는 또 다른 인기 있는 오픈 소스 스크립팅 언어입니다. Python NumPy, SciPy, Matplotlib 등의 라이브러리를 지원합니다. 이러한 라이브러리를 사용하여 모든 통계 연산을 수행하거나 모델을 구축할 수 있습니다.

SAS : 이는 다양한 통계 기능과 뛰어난 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘, 상업용 분석 시장에서 널리 사용되는 분석 도구입니다.

이번 SAS 프로그래밍 튜토리얼에서는 통계 분석 시스템(SAS)과 이를 활용하여 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

SAS 역사

• SAS는 1960년대 후반 노스캐롤라이나 주립대학교에서 짐 굿나이트가 앤서니 바, 존 샐, 제인 헬위그와 함께 통계 분석 시스템을 개발하면서 시작된 프로젝트입니다.
• 처음에는 농업 연구용으로 개발되었습니다.
• 네 명의 공동 창업자는 1976년에 SAS 연구소를 설립했으며, 굿나이트는 그 이후로 회사를 이끌어 왔습니다.
• Later, 예측 분석, 데이터 관리, BI를 포함하는 다양한 도구로 확장되었습니다.
• SAS는 세계 최대 기업들 사이에서 여전히 널리 사용되고 있습니다. 데이터 분석 그리고 규제된 보고.

다음으로 SAS 언어 튜토리얼에서는 SAS의 기능에 대해 알아봅니다.

SAS 기능

SAS의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 원시 데이터 파일 및 외부 데이터베이스의 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다. 거의 모든 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다!
• 데이터 입력, 편집, 검색, 서식 지정 및 변환 도구를 사용하여 데이터를 관리하세요.
• 기술 통계, 다변량 분석 기법, 예측, 모델링 및 선형 프로그래밍을 사용하여 데이터를 분석합니다.
• 고급 분석은 비즈니스 관행을 변경하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 완벽한 그래프로 보고서 구성
• Opera연구 및 프로젝트 관리
• 데이터 업데이트 및 수정
• 강력한 데이터 처리 언어
• 뛰어난 데이터 정리 기능
• 여러 호스트 시스템과 상호 작용

이번 SAS 초보자 튜토리얼에서는 다음으로 SAS 제품군에 대해 알아보겠습니다.

SAS 제품군

시중에는 다양한 SAS 제품이 있습니다. 다음은 그중에서도 인기 있는 제품 목록입니다.

SAS 튜토리얼 가이드의 다음 부분에서는 SAS 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.

SAS Archi강의

아래 다이어그램은 배포를 세 단계로 구분합니다.

SAS 아키텍처는 주로 세 부분으로 나뉩니다.

• 클라이언트 계층
• 중간 계층
• 뒷층

클라이언트 계층

클라이언트 계층은 사용자가 있는 컴퓨터에 애플리케이션이 설치되는 곳입니다. 포털과 해당 콘텐츠를 보는 데 사용되는 구성 요소로 구성됩니다. 또한 표준 HTTP 또는 HTTPS 프로토콜을 통해 포털과 상호 작용하는 데 사용되는 표준 웹 브라우저도 포함되어 있습니다. 또한 SAS 웹 응용 프로그램 방화벽을 친화적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

중간 계층

미들 티어는 기업 정보에 대한 중앙 집중식 접근 지점을 제공합니다. 모든 콘텐츠 접근은 이 티어에서 작동하는 구성 요소를 통해 처리됩니다. 비즈니스 로직과 디스플레이 로직을 분리함으로써 미들 티어의 로직을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, 중앙 집중식 접근 지점을 통해 보안 규칙을 적용하고, 포털을 관리하고, 코드 변경 사항을 관리하는 것이 더욱 간편해집니다.

중간 계층은 다음과 같은 기능을 담당합니다.

SAS Information Delivery Portal 웹 애플리케이션: JSP의 모음입니다. Java 서블릿, JavaBean, 기타 클래스 및 리소스. 이러한 구성 요소는 엔터프라이즈 디렉터리에 저장된 정보에 액세스하여 사용자를 위한 사용자 정의 가능한 인터페이스를 만드는 데 도움이 됩니다.

서블릿 엔진: 서블릿 엔진은 서블릿 컨테이너라고도 합니다. SAS Information Delivery Portal 웹 애플리케이션 관리를 담당합니다. 서블릿 엔진은 런타임 환경을 제공합니다. 동시성, 배포, 수명주기 관리 등을 제공합니다.

웹 서버: 웹 서버는 웹사이트 호스팅에 사용할 수 있는 서블릿 엔진 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 포털을 통해 접속할 수 있습니다.

백티어

백 티어는 비즈니스 객체를 포함할 수 있는 데이터 및 계산 서버가 실행되는 영역입니다. 기업용 디렉토리 서버입니다. 기업 디렉토리 서버는 기업 전체에 있는 콘텐츠에 대한 메타데이터를 유지 관리합니다.

SAS 다운로드 및 설치 방법

에디션 관련 참고 사항: 아래 안내서는 SAS Institute에서 2021년에 서비스를 종료한 무료 데스크톱 및 AWS 버전인 SAS University Edition에 대한 내용입니다. 무료 대체 버전은 다음과 같습니다. SAS OnDemand for Academics브라우저에서 SAS Studio를 실행하는 기능입니다. VirtualBox 이미지이며 관리할 AWS 인스턴스가 없습니다. SAS는 또한 게시합니다. SAS Viya 학습자용 클라우드 기반 교육 과정의 경우, 해당 과정 중 하나에 등록한 다음 여기에 표시된 거의 동일한 SAS Studio 화면을 사용하십시오.

컴퓨터에 로컬 설치

1단계) 제공된 링크에서 SAS를 다운로드하세요.

SAS 무료 교육용 소프트웨어 페이지로 이동하여 "무료 소프트웨어 받기"를 클릭하십시오.

2단계) 선택하세요. Opera팅 시스템

아래 그림과 같이 시스템에 맞는 운영 체제를 선택하십시오.

3단계) ​​가상화 소프트웨어 다운로드 및 설치

SAS University Edition에는 가상화 소프트웨어가 필요합니다. VirtualBox 설치하기 전에 먼저 설치해야 할 항목이 있었습니다. 다운로드 화면은 다음과 같았습니다.

화면에 안내된 단계를 따라 SAS를 설치하십시오. VirtualBox 로컬 설치는 때때로 까다로울 수 있으므로 아래의 AWS 설치 방식이 권장되었습니다.

AWS 설치

참고 : SAS University Edition의 AWS Marketplace 목록이 삭제되었습니다. URL원래 단계에 인용된 내용은 더 이상 해결되지 않습니다. 아래 순서는 AWS 구독-구성-실행 흐름이 구독하는 모든 SAS Marketplace 이미지에 대해 변경되지 않았기 때문에 유지됩니다.

AWS에 SAS를 배포할 수 있습니다. 무료 티어 적용 대상이었습니다.

단계 1) AWS Marketplace에서 SAS University Edition 제품 목록을 엽니다. 아래 그림과 같이 제품 페이지에서 "구독 계속"을 클릭합니다.

단계 2) 다음 화면에서는 약관에 동의하세요.

단계 3) 구독 신청이 승인 대기 중이며 최대 10분이 소요됩니다. 다음 화면이 표시됩니다.

단계 4) 페이지를 새로고침하면 구독이 확인됩니다. '설정으로 계속'을 클릭하세요.

단계 5) 설정을 기본값으로 유지하고 계속 실행을 클릭합니다.

단계 6) Rev설정 페이지를 확인하세요. 키-값 쌍을 입력합니다. 나머지 설정은 기본값으로 두세요. 실행을 클릭합니다.

단계 7) AWS Marketplace 라이브러리로 이동하여 여기에 표시된 대로 '인스턴스 보기'를 클릭합니다.

단계 8) 아래 그림과 같은 팝업 창에서:

1. 인스턴스 ID를 기록해 두십시오. 이것이 당신의 비밀번호입니다
2. 소프트웨어 액세스를 클릭하세요.

단계 9) 8단계에서 클릭한 후 나타나는 팝업 창에는 다음 내용이 표시됩니다.

1. 사용자 자격 증명을 입력합니다. ID: sasdemo 비밀번호: 8단계에서 기록한 인스턴스 ID
2. 로그인 클릭

단계 10) 아래와 같은 환영 화면이 나타납니다.

문제해결

연결할 수 없는 경우 해당 지역의 EC2 콘솔에서 보안 그룹 페이지를 열고 인바운드 및 아웃바운드 규칙을 모두 허용으로 설정하십시오.

SAS를 사용하는 방법?

SAS 소프트웨어를 효과적으로 사용하려면 데이터 접근, 데이터 관리, 분석, 프레젠테이션의 네 단계를 따라야 합니다. 아래 다이어그램은 그 순서를 보여줍니다.

데이터 액세스:

SAS를 사용하면 원하는 형식의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

시스템의 파일에 저장된 데이터든 다른 데이터베이스 시스템에 저장된 데이터든, 어디에 저장되어 있든 데이터에 접근할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 의미를 가질 수 있습니다. Oracle 파일, SAS 데이터베이스 파일, 원시 데이터베이스 파일 또는 간단한 XLS/CSV 파일 등 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 해당 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

데이터 관리:

SAS는 뛰어난 데이터 관리 기능을 제공합니다. 특정 조건에 따라 데이터를 부분집합으로 추출하거나, 변수를 생성하고, 데이터를 정리 및 검증할 수 있습니다. 물론 동일한 작업을 수행할 수 있는 다른 도구들도 있지만, SAS를 사용하면 이러한 작업을 훨씬 쉽게 처리할 수 있습니다.

SAS는 프로그래밍 과정을 간소화하는 잘 정의된 라이브러리와 프로세스를 갖추고 있습니다. 또한 변수 생성이나 데이터 부분집합 추출이 단 한 단계로 완료됩니다. 이를 통해 복잡한 알고리즘을 직접 작성할 필요 없이 단 한 줄의 코드로 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

분석 :

SAS를 사용하면 다양한 종류의 분석을 수행할 수 있습니다.

• 평균 계산 빈도를 확인합니다.
• 회귀 및 예측
• 의사 결정 트리

SAS는 이러한 모든 분석을 손쉽게 처리합니다. 정확한 예측을 위한 강력한 도구이기 때문에 다른 도구들과 어깨를 나란히 하고 있습니다. 데이터 분석 도구 기업 보고서에 사용됩니다.

현재 :

데이터를 올바르게 시각화하면 청중이 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 따라서 사용하는 도구가 데이터를 적절한 방식으로 제시하는 것이 중요합니다. SAS는 바로 이러한 역할을 훌륭하게 수행합니다. SAS는 뛰어난 프레젠테이션 기능을 제공합니다.

다음과 같은 결과물을 만들어낼 수 있습니다:

1. 목록 보고서
2. 요약 보고서
3. 그래프 보고서
4. 보고서 인쇄

SAS 프로그램 예

다음 섹션에서는 이러한 단계가 SAS 코드에서 어떻게 나타나는지 보여줍니다.

SAS 프로그램은 세 가지 필수 단계로 구성됩니다.

• 데이터 단계
• 프로세스 단계
• 출력 단계

데이터 단계

데이터 단계는 필요한 데이터 세트를 SAS 메모리에 로드하고 데이터 세트의 올바른 변수를 찾습니다. 기록도 포착합니다. 데이터 단계를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• SAS 데이터 세트에 데이터 입력
• 값 계산
• 데이터 확인 또는 수정
• 새로운 데이터 세트 생성

DATA 문의 구문은 다음과 같습니다.

통사론

DATA data_set_name;		#Give a name to the dataset
INPUT var1,var2,var3; 		#Declare variables in the dataset.
NEW_VAR;			         #Define new variables.
LABEL;			      	#Give variables a label
DATALINES;		      	#Provide data
RUN;

예:

다음 예시는 변수를 정의하고, 데이터 세트 이름을 지정하고, 새 변수를 생성하고, 데이터를 입력하는 방법을 보여줍니다. 이 예시에서 문자열 변수는 끝에 '$' 기호가 붙고, 숫자 값은 '$' 기호 없이 표시됩니다.

INPUT ID $ NAME $ SALARY DEPARTMENT $;
comm = SALARY*1.50;
LABEL ID = 'Emp_ID' comm = 'COMMISION';
DATALINES;
1 Tom 5000 IT
2 Harry 6000 Operations
3 Michelle 7000 IT
4 Dick 8000 HR
5 John 9000 Finance 
;
RUN;

참고: SAS 문을 실행하려면 RUN 명령을 지정해야 합니다.

PROC 단계

특정 분석이나 기능을 수행하여 결과와 보고서를 생성합니다.

통사론

PROC procedure_name options; #The name of the proc.
RUN;

예시

주어진 예에서는 다음을 사용합니다. 방법 데이터 세트에 있는 숫자 변수의 평균값을 인쇄하는 절차입니다.

PROC MEANS;
RUN;

출력 단계

조건부 출력문을 사용하여 데이터 세트의 데이터를 표시할 수 있습니다.

통사론

PROC PRINT DATA = data_set;
OPTIONS;
RUN;

모든 SAS 프로그램은 입력 데이터를 읽고, 데이터를 분석하고, 분석 결과를 출력하기 위해 위에 언급된 모든 단계를 따라야 합니다. 운영 각 단계 끝에 있는 명령문은 해당 단계의 실행을 완료합니다.

완전한 SAS 프로그램

아래에는 위의 각 단계에 대한 전체 코드가 나와 있습니다.

출력:

프로그램을 실행하면 아래 세 화면에 표시된 것처럼 인쇄된 데이터 세트, 기술 통계 및 최종 보고서가 생성됩니다.

SAS는 어디에 사용되나요?

아래에는 몇 가지 중요한 SAS 애플리케이션이 나와 있습니다.

SAS 대. 아르 자형

아래 표는 SAS와 R을 비용, 학습 곡선 및 그래픽 측면에서 비교한 것입니다.

SAS의 장점

• SAS는 프로그래밍 지식이 없어도 배울 수 있는 간단한 구문을 가지고 있습니다.
• 대용량 데이터베이스를 쉽게 처리하는 능력
• SAS는 쉽게 디버깅할 수 있는 매우 이해하기 쉬운 언어입니다.
• 로그 창에 오류가 명확하게 표시되므로 코드를 쉽게 디버깅할 수 있습니다.
• SAS는 알고리즘을 철저하게 테스트하고 분석하는 데 도움을 줍니다.
• SAS는 완벽하게 보안되어 있으므로 외부로 유출될 수 없습니다.trac사무실에서 허가 없이 그것을
• 프로그래밍 경험이 없는 사용자도 통계 계산을 더 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다.
• 대용량 데이터베이스를 효율적으로 처리합니다.

SAS의 단점

• 비용이 높은 이유는 개인이나 조직이 적절한 라이선스 없이는 모든 애플리케이션을 사용할 수 없기 때문입니다.
• SAS는 오픈 소스가 아니므로 SAS에서 사용되는 알고리즘은 일반적인 용도로 사용할 수 없습니다.
• SAS에서 텍스트 마이닝은 매우 번거롭고 어려운 프로세스입니다.
• 커뮤니티 답변과 타사 패키지는 오픈 소스 스택에 비해 적습니다. 데이터 과학 기계 학습 작업.

자주 묻는 질문