Top 50 de întrebări și răspunsuri la interviu SAS (2026)

prin: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Actualizat

Întrebări și răspunsuri importante pentru interviuri SAS

Pregătirea pentru un interviu SAS necesită o pregătire concentrată, în special atunci când se înțelege ce contează cu adevărat într-un interviu SAS. Aceste evaluări dezvăluie profunzime în rezolvarea problemelor, gândire analitică și relevanță practică în mediile de date moderne.

Oportunitățile în rolurile SAS acoperă analize, raportare și business intelligence, unde experiența tehnică și expertiza în domeniu modelează un impact real. Profesioniștii care lucrează în domeniu se bazează pe abilități solide de analiză, un set de competențe rafinat și încrederea construită prin întrebări și răspunsuri comune și avansate, care ajută candidații începători, de nivel mediu și senior să depășească diverse așteptări tehnice. Citeste mai mult…

👉 Descărcare gratuită în format PDF: Întrebări și răspunsuri pentru interviul SAS

Întrebări și răspunsuri importante pentru interviuri SAS

1) Cum procesează SAS intern un pas DATA și prin ce faze ale ciclului de viață trece?

Pasul DATA din SAS funcționează printr-un ciclu de viață bine definit, care constă în două faze majore: faza de compilare și faza de execuție. Înțelegerea acestui ciclu de viață este crucială deoarece explică modul în care SAS construiește seturi de date, detectează sintaxa, atribuie atribute variabilelor și gestionează iterațiile. În timpul compilării, SAS verifică sintaxa, creează Vectorul de Date al Programului (PDV) și pregătește porțiunea descriptor a setului de date de ieșire. În timpul execuției, SAS citește datele, populează valorile PDV, evaluează condițiile și scrie observații în setul de date de ieșire.

Fazele ciclului de viață:

Fază caracteristici Exemplu
Compilation Creează PDV, atribuie lungimi variabile, identifică variabilele lipsă Lipsa punctului și virgulei provoacă erori la compilare
Execuție Execută instrucțiuni linie cu linie, scrie datele de ieșire SET sales;
profit = revenue – cost;

Acest ciclu de viață ajută la optimizarea depanării și la îmbunătățirea performanței procesării datelor.

2) Care sunt diferitele modalități de a combina seturi de date în SAS și când ar trebui utilizată fiecare metodă?

SAS oferă multiple tehnici pentru combinarea seturilor de date, fiecare oferind beneficii unice în funcție de structura datelor, relația dintre seturi de date și cerințele de performanță. Îmbinarea, adăugarea, concatenarea, intercalarea și joncțiunile SQL rezolvă fiecare o problemă diferită. Alegerea metodei corecte îmbunătățește precizia și previne duplicatele neintenționate.

Metode cheie:

  • ÎMBRINCARE (Pasul DATE): Se utilizează atunci când seturile de date au în comun o variabilă BY. Potrivit pentru relații unu-la-unu sau unu-la-mai-mulți.
  • SET (Concatenare): Stivuiește seturile de date pe verticală. Se utilizează atunci când variabilele sunt aceleași, dar observațiile diferă.
  • ÎMBRĂCARE SQL PROC: Utilizați pentru flexibilitate completă - îmbinări la stânga, la dreapta, complete și interioare.
  • INTERCALARE: Combină mai multe seturi de date, menținând ordinea de sortare.

Exemplu: Îmbinarea vânzărilor și a clienților după Customer_ID vă permite să creați profiluri îmbogățite pentru raportare și analiză.

3) Explicați diferența dintre SAS informat și SAS format cu exemple.

Informat și format au roluri complet diferite în SAS. Informat îi spune celor de la SAS cum să citești datele, în timp ce formatul îi spune lui SAS cum se afișează dateleAceste caracteristici determină dacă datele sunt interpretate sau pur și simplu prezentate diferit. Reținerea acestei diferențe este esențială pentru gestionarea corectă a datelor, zecimalelor, valorilor monetare și variabilelor de tip caracter.

Tabel comparativ:

Caracteristică Informați Format
Scop Citirea datelor externe Afișați datele interne
Metode Etapa de intrare Etapa de ieșire
Exemplu input date mmddyy10.; format date date9.;

Exemplu: Dacă datele conțin 20250114, informațiile yymmdd8. o convertește într-o valoare de tip dată SAS. Formatul date9. apoi îl afișează ca 14JAN2025Fără informații, SAS ar interpreta complet greșit data.

4) Ce factori influențează performanța SAS și cum puteți optimiza un program cu rulare lentă?

Performanța în SAS depinde de eficiența codului, resursele hardware, dimensiunea setului de date și utilizarea indexurilor. Pentru a optimiza un program lent, trebuie să evaluați atât factorii de pas DATA, cât și factorii de pas PROC. Join-urile ineficiente, sortarea excesivă, variabilele inutile sau lipsa indexării duc adesea la blocaje.

Strategii de optimizare:

  1. Variabile limită: Utilizare KEEP= or DROP= pentru a reduce utilizarea memoriei.
  2. Optimizați îmbinările: Folosește variabile BY indexate sau SQL cu joncțiuni hash.
  3. Evitați sortările inutile: Sortarea consumă mult CPU; sortează doar atunci când este necesar.
  4. Folosește UNDE în loc de DACĂ: WHERE filtrează datele mai devreme în ciclul PDV.
  5. Folosește obiectele hash: Eficient pentru căutări în comparație cu MERGE.

Exemplu: Un set de date cu 10 milioane de rânduri poate fi procesat semnificativ mai rapid atunci când este indexat, reducând timpul de îmbinare de la minute la secunde.

5) Unde ar trebui să utilizați instrucțiunea SAS WHERE în loc de IF și ce avantaje oferă aceasta?

Instrucțiunea WHERE este procesată în timpul regăsirii datelor, în timp ce IF operează după ce datele intră în PDV. Aceasta înseamnă că WHERE poate filtra datele mai devreme, reducând I/O și îmbunătățind performanța. WHERE acceptă, de asemenea, indexarea, oferind subseturi mai rapide pentru seturi de date mari.

Avantajele UNDE:

  • Filtrează datele înainte de încărcarea în PDV
  • Acceptă indexuri pentru o selecție mai rapidă
  • Funcționează atât în ​​etapa DATA, cât și în etapa PROC
  • Gestionează operatori de tip SQL

Exemplu:

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

Această versiune încarcă doar înregistrările europene, în timp ce utilizarea IF ar încărca mai întâi toate datele și apoi ar filtra, irosind memorie și timp.

6) Explicați diferitele tipuri de variabile SAS, inclusiv variabile numerice, de tip caracter, automate și temporare.

Variabilele SAS sunt clasificate în funcție de caracteristicile lor și de modul în care SAS le utilizează. Variabilele numerice și de caractere stochează date definite de utilizator, dar SAS generează și variabile automate și variabile temporare pentru procesare internă. Înțelegerea acestor tipuri asigură o manipulare eficientă a datelor și permite dezvoltatorilor să depaneze mai ușor.

Tipuri de variabile SAS:

  • Numeric: Stochează numere reale; lungimea implicită este de 8 octeți.
  • Caracter: Stochează șiruri de caractere; lungimea este definită de utilizator sau dedusă.
  • Variabile automate: Creat de SAS, cum ar fi _N_ (contor de iterații) și _ERROR_.
  • Variabile temporare: Creat folosind LENGTH sau RETAIN fără a fi scris în setul de date.

Exemplu: _N_ este utilizat în mod obișnuit pentru a procesa doar prima observație pentru sarcini precum inițializarea tablourilor.

7) Care este diferența dintre PROC MEANS și PROC SUMMATE? Dați exemple.

Ambele proceduri calculează statistici descriptive, dar PROC MEANS afișează rezultatele în mod implicit, în timp ce PROC SUMMARY necesită o instrucțiune OUTPUT explicită. Această diferență de comportament implicit face ca PROC SUMMARY să fie mai potrivit pentru producerea de seturi de date fără ieșire tipărită.

Comparaţie:

Caracteristică PROC MEANS REZUMATUL PROCEDURII
producție Imprimat în mod implicit Nicio ieșire imprimată
Utilizare caz Vizualizare statistică rapidă Creați seturi de date rezumative

Exemplu:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; creează doar un set de date.

8) Cum funcționează indexurile SAS și ce beneficii oferă pentru seturi de date mari?

Indexurile din SAS funcționează ca indexul unei cărți - accelerează regăsirea datelor evitând scanările complete ale seturilor de date. Stochează indicatori ordonați către observații pe baza variabilelor cheie. Indexurile sunt deosebit de utile pentru seturi de date mari și căutări repetitive.

Beneficii:

  • Procesare WHERE mai rapidă
  • Performanță îmbunătățită a îmbinărilor
  • Operațiuni I/O reduse
  • Operațiuni MERGE îmbunătățite cu instrucțiunea BY

Exemplu: Crearea unui index pe Customer_ID într-un tabel de 15 milioane de rânduri permite SAS să preia înregistrări specifice ale clienților aproape instantaneu, în timp ce fără indexare trebuie să citească întregul set de date secvențial.

ARTICOLE SIMILARE

9) Oferă obiectele hash din SAS avantaje față de instrucțiunile MERGE tradiționale? Explicați cu un exemplu.

Obiectele hash oferă un mecanism de căutare în memorie, ceea ce le face semnificativ mai rapide decât MERGE pentru căutări de tip many-to-one. Acestea evită sortarea, reduc I/O și gestionează eficient tabelele mari de căutare. Ciclul lor de viață există doar în timpul pasului DATA, ceea ce le face ideale pentru joncțiuni temporare.

avantaje:

  • Nu este nevoie să sortați datele
  • Căutări mai rapide
  • Eficient pentru seturi de date în stil dimensiune
  • Bazat pe memorie, reducând I/O-urile pe disc

Exemplu: Utilizarea unui obiect hash pentru a potrivi datele master ale clientului (300 de rânduri) cu tranzacțiile (50 de rânduri) are ca rezultat o îmbunătățire dramatică a performanței în comparație cu MERGE, care necesită date sortate și treceri multiple.

10) Care sunt diferitele tipuri de funcții SAS și cum sunt utilizate în scenarii reale?

SAS oferă o bibliotecă bogată de funcții clasificate în funcție de scop, cum ar fi funcții matematice, funcții de caractere, funcții de dată/oră, funcții statistice și funcții speciale. Aceste funcții îmbunătățesc eficiența, acuratețea și lizibilitatea procesării datelor.

Tipuri de chei:

  • Funcțiile personajelor: SCAN, UPCASE, SUBSTR pentru procesarea textului
  • Funcții de dată: INTNX, INTCK, MDY pentru manipularea datelor
  • Funcții matematice: ROUND, SUM, ABS
  • Funcții statistice: MEAN, STD, VAR

Exemplu: Un analist de afaceri poate calcula vârsta clientului folosind funcțiile de dată INTCK('year', BirthDate, Today()), asigurând o segmentare demografică precisă.

11) Cum funcționează instrucțiunea RETAIN în SAS și ce beneficii practice oferă?

Instrucțiunea RETAIN instruiește SAS să nu reseteze valoarea unei variabile la valoarea lipsă la începutul fiecărei iterații a pasului DATA. În mod normal, SAS inițializează variabilele la valoarea lipsă în timpul fiecărei bucle, dar RETAIN păstrează valoarea iterației anterioare. Această capacitate este esențială pentru calcule cumulative, numerotare secvențială și reportarea valorilor. RETAIN apare implicit și atunci când se utilizează instrucțiuni SUM. (var + expression).

Beneficii:

  • Menține totalurile curente
  • Păstrează valorile anterioare nelipsitoare
  • Evită variabilele temporare inutile
  • Ajută la implementarea logicii retrospective

Exemplu:

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Acest cod construiește un total cumulativ pentru toate observațiile, fără bucle externe.

12) Care este diferența dintre pasul DATA MERGE și PROC SQL JOIN în SAS? Furnizați scenarii în care fiecare este preferat.

MERGE necesită seturi de date presortate și operează pe variabile BY, în timp ce JOIN-urile SQL nu necesită sortare și pot gestiona relații mai complexe. MERGE este eficient pentru relațiile unu-la-unu sau unu-la-mulți atunci când seturile de date sunt sortate și curate. JOIN-ul SQL este mai flexibil, acceptând joncțiuni interne, stânga, dreapta și complete, împreună cu condiții avansate, expresii și filtrare în cadrul joncțiunii în sine.

Când se utilizează MERGE:

  • Datele sunt deja sortate
  • Variabilele BY se potrivesc perfect
  • Doresc un comportament determinist al pașilor SAS DATA

Când se utilizează SQL JOIN:

  • Necesită îmbinări exterioare
  • Seturile de date conțin valori lipsă sau nepotrivite
  • Este necesară o logică complexă de îmbinare

Exemplu: Îmbogățirea unui set de date de vânzări cu detalii demografice despre clienți utilizează adesea SQL pentru comoditate și lizibilitate.

13) Ce sunt variabilele automate SAS și cum sunt N și EROARE folosit de obicei?

Variabilele automate sunt create și gestionate intern de SAS în timpul execuției pasului DATA. Acestea nu sunt scrise în seturi de date, dar ajută SAS să urmărească ciclurile de procesare și erorile. _N_ numără numărul de iterații ale pasului DATA, ceea ce îl face util pentru execuția condiționată sau depanarea anumitor rânduri. _ERROR_ este un indicator binar care devine 1 atunci când SAS întâlnește o eroare de execuție.

Cazuri de utilizare:

  • Executați codul de inițializare doar pentru prima observație: if _N_=1 then put 'Start';
  • Capturați rândurile problematice folosind _ERROR_ pentru verificări ale calității.

Exemplu: _N_ este frecvent utilizat pentru a încărca un obiect hash o singură dată, asigurând utilizarea optimă a memoriei.

14) Explicați diferitele tipuri de matrice SAS și cum simplifică acestea transformările de date.

Tablourile SAS grupează variabile corelate sub un singur nume, permițând procesarea iterativă ce reduce codul repetitiv. Tablourile nu creează variabile noi, ci oferă o metodă structurată pentru a face referire la cele existente. Cele mai comune tipuri sunt matrice numerice, matrice de caractere și matrice temporareTablourile temporare există doar în timpul pasului DATA și nu apar în setul de date de ieșire.

Beneficii:

  • Simplificați gestionarea variabilelor repetate (de exemplu, valori lunare)
  • Activați buclele pentru a minimiza redundanța codului
  • Suportă transformări condiționale între grupuri de variabile

Exemplu: Conversia mai multor scoruri la examene în procente se poate face folosind o buclă DO peste un array, în loc să se scrie 10 instrucțiuni separate.

15) Ce tipuri de valori lipsă există în SAS și cum le tratează SAS în timpul sortării și calculelor?

SAS acceptă mai multe tipuri de valori lipsă: o valoare numerică lipsă generică reprezentată ca „.” și valori numerice lipsă speciale, cum ar fi „.A” până la „.Z”. Toate valorile caracterelor lipsă sunt reprezentate ca fiind necompletate. Aceste tipuri diferite permit analiștilor să codifice categorii de valori lipsă, cum ar fi „Nu se aplică” sau „A refuzat să răspundă”.

În timpul sortării, SAS plasează toate valorile numerice lipsă înaintea oricăror numere reale. În calcule, valorile lipsă se propagă, în general, cauzând rezultate lipsă, cu excepția cazului în care sunt tratate explicit cu funcții precum SUM() care ignoră valorile lipsă.

Exemplu: Atunci când se analizează sondaje, .A ar putea reprezenta „Fără răspuns” în timp ce .B ar putea însemna „eroare de sistem”.

16) Ce avantaje oferă procesarea BY-group și variabilele FIRST./LAST.?

Procesarea BY-group permite SAS să trateze datele sortate ca segmente grupate, permițând operațiuni puternice și eficiente, cum ar fi rezumate cumulative, transformări la nivel de grup și raportare specifică segmentului. FIRST.variable și LAST.variable sunt indicatori temporari creați automat în timpul procesării BY-group. Aceștia identifică observațiile inițiale și finale ale fiecărui grup.

avantaje:

  • Simplifică calcularea totalurilor grupurilor
  • Permite procesarea ierarhică a datelor
  • Reduce logica manuală pentru grupurile cu mai multe rânduri
  • Suportă cod mai curat pentru transformări de serii temporale

Exemplu de scenariu: Pentru a calcula venitul total per client, se pot acumula valori până când LAST.Customer_ID declanșează o scriere într-un set de date sumar.

17) Cum funcționează PROC TRANSPOSE și când ar trebui preferată transpoziția în locul restructurării cu matrice?

PROC TRANSPOSE remodelează datele prin rotirea variabilelor în observații sau invers. Este ideal atunci când datele necesită pivotare pentru analiză, raportare sau fuzionare cu alte sisteme. Principalul avantaj este automatizarea - PROC TRANSPOSE gestionează numărul dinamic de variabile și funcționează bine cu structuri de schemă necunoscute sau în evoluție.

Utilizați când:

  • Trebuie să convertiți datele late în format lung sau invers
  • Numărul de variabile este mare sau imprevizibil
  • Seturile de date sursă se schimbă frecvent

Matricele sunt mai bune atunci când numele variabilelor sunt cunoscute și logica de transformare poate fi parcursă eficient.

Exemplu: Conversia variabilelor de vânzări trimestriale (T1, T2, T3, T4) într-o structură verticală pentru analiza seriilor temporale.

18) Care sunt avantajele și dezavantajele utilizării macrocomenzilor SAS? Oferiți exemple concrete.

Macrocomenzile SAS automatizează sarcinile repetitive prin generarea de cod dinamic, îmbunătățind productivitatea și consecvența. Acestea ajută la parametrizarea logicii, la generarea mai multor proceduri și la crearea de utilități reutilizabile. Cu toate acestea, macrocomenzile pot introduce și complexitate și provocări de depanare dacă sunt scrise prost.

Tabelul cu avantaje și dezavantaje:

Avantaje Dezavantaje
Automatizează codul repetitiv Depanarea poate fi dificilă
Îmbunătățește mentenabilitatea Poate obstrucționa fluxul programului
Permite crearea de logică dinamică Utilizarea excesivă face codul ilizibil
Reduce erorile manuale Necesită învățarea limbajului macro

Exemplu: O macrocomandă care generează rapoarte săptămânale pentru mai multe regiuni folosind un singur șablon reduce drastic timpul de dezvoltare.

19) Puteți explica diferența dintre o variabilă macro și o variabilă DATA step cu exemple?

Variabilele macro sunt rezolvate în timpul compilării și funcționează ca instrumente de substituție a textului, în timp ce variabilele pasului DATA există în timpul execuției pasului DATA și conțin valorile reale ale datelor. Variabilele macro nu pot interacționa direct cu PDV decât dacă sunt transmise sau referențiate explicit.

Diferențe cheie:

  • Macro: globală sau locală, evaluată înainte de execuție
  • Pasul DATA: creat rând cu rând în timpul execuției
  • Variabilele macro nu stochează tipuri numerice - stochează text
  • Variabilele DATA pot fi numerice sau de caractere

Exemplu:

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

Aici, variabila macro introduce valoarea 100, dar comparația în sine are loc în momentul execuției.

20) Care sunt diferitele tipuri de joncțiuni în PROC SQL și cum diferă acestea în utilizarea practică?

PROC SQL acceptă mai multe tipuri de joncțiuni, inclusiv joncțiuni interne, stânga, dreapta și complete, fiecare rezolvând provocări distincte de procesare a datelor. Join-urile interne păstrează înregistrările corespondente, în timp ce joncțiunile externe păstrează rândurile necorespondente din unul sau ambele seturi de date. FULL JOIN este deosebit de puternic în reconcilierea datelor, deoarece evidențiază neconcordanțele.

Comparație tipuri de îmbinări:

Alăturați-vă tipului caracteristici Exemplu caz de utilizare
INNER Numai rândurile care se potrivesc Client cu tranzacții valide
LEFT Toate la stânga + dreapta corespunzătoare Păstrează toți clienții chiar și fără achiziții
DREAPTA Dreapta + stânga potrivită Păstrați toate tranzacțiile chiar și fără informații despre clienți
FULL Toate rândurile, potrivite sau nu Validarea datelor între sisteme

Exemplu: Auditarea vânzărilor între CRM și sistemele de facturare se bazează de obicei pe FULL JOIN pentru a identifica discrepanțele.

21) Cum gestionează SAS conversiile de la caracter la numeric și de la numeric la caracter și ce probleme apar de obicei?

SAS efectuează automat conversii implicite atunci când se utilizează o valoare numerică acolo unde se așteaptă un caracter sau invers, dar acest lucru poate duce la avertismente sau valori incorecte. Conversie explicită folosind PUT() și INPUT() oferă control precis și evită ambiguitatea. Conversia de la caracter la numeric necesită o informație, în timp ce conversia numerică la caracter necesită un format.

Problemele frecvente includ lungimi nepotrivite, informații incorecte și date nevalide care generează valori lipsă. Conversia implicită produce întotdeauna o NOTĂ în jurnal, semnalând potențiale probleme de calitate a datelor.

Exemplu:

  • Conversie caracter → numeric: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Conversie numerică → caracter: char = put(amount, dollar12.2);

22) Ce rol joacă Vectorul de Date de Program (PDV) în procesarea SAS și cum poate înțelegerea acestuia să îmbunătățească proiectarea programului?

PDV este o structură de zonă de memorie pe care SAS o folosește pentru a construi observații în timpul execuției pasului DATA. Stochează valori variabile, variabile automate și variabile temporare pentru fiecare iterație. PDV se resetează la începutul fiecărei bucle, cu excepția cazului în care variabilele sunt reținute prin mecanisme precum instrucțiunile RETAIN sau SUM.

Înțelegerea comportamentului PDV clarifică de ce apar valori lipsă, cum funcționează matricele și cum se declanșează logica FIRST./LAST. De asemenea, ajută la optimizarea performanței, deoarece dezvoltatorii pot prezice utilizarea memoriei și pot evita crearea inutilă de variabile.

Exemplu: Reținerea neintenționată a valorilor variabilelor apare adesea din utilizarea instrucțiunilor SUM, unde SAS aplică implicit RETAIN.

23) Ce tipuri de indexuri SAS există și cum ar trebui să alegeți între indexuri simple și compozite?

SAS suportă simplu și compozit indexuri. Un index simplu este creat pe baza unei singure variabile, în timp ce un index compozit combină două sau mai multe variabile. Alegerea indexului depinde de modelele de interogare: dacă majoritatea interogărilor utilizează o singură cheie, cum ar fi Customer_ID, un index simplu este suficient. Dacă interogările filtrează de obicei pe baza mai multor variabile, cum ar fi State și Category, atunci un indice compozit îmbunătățește performanța.

Tabel comparativ:

Tip de index caracteristici Cel mai bun caz de utilizare
simplu O variabilă Căutări cu identificatori unici
Compozit Variabile multiple Filtre WHERE cu mai multe condiții

Exemplu: Un indice compozit pe (Region, Product) accelerează analiza produselor în diferite regiuni.

24) Explicați avantajele utilizării formatului PROC și modul în care formatele definite de utilizator îmbunătățesc interpretabilitatea.

FORMATUL PROC permite dezvoltatorilor să atribuie etichete semnificative valorilor codificate, îmbunătățind lizibilitatea rapoartelor, consecvența între proceduri și controlul asupra interpretării datelor. Formatele definite de utilizator funcționează ca tabele de căutare și pot reduce nevoia de joncțiuni sau logică CASE. Formatele pot fi reutilizate în seturi de date și proceduri, sporind mentenabilitatea.

Exemplu:

Crearea unui format pentru 1=Male și 2=Female permite ca PROC FREQ sau PROC REPORT să afișeze automat etichete descriptive. În mod similar, intervalele de venit pot fi grupate folosind formate de valori personalizate pentru analiza segmentării.

Principalul avantaj este că datele subiacente rămân neschimbate, în timp ce datele afișate devin mai ușor de interpretat.

25) Cum funcționează PROC SORT intern și ce opțiuni ajută la optimizarea sortării seturilor mari de date?

PROC SORT rearanjează observațiile pe baza uneia sau mai multor variabile; cu toate acestea, poate necesita multe resurse, în special pentru seturi de date mari. Intern, SAS creează fișiere utilitare temporare, efectuează îmbinări ale blocurilor sortate și scrie rezultatul în setul de date de ieșire.

Performanța poate fi îmbunătățită prin:

  • Utilizarea SORTEDBY= pentru optimizarea metadatelor
  • Aplicarea NODUPKEY or NODUPREC pentru a elimina eficient duplicatele
  • Sortarea doar a variabilelor necesare folosind KEEP= or DROP=
  • Utilizarea indexurilor în loc de sortări fizice pentru anumite operații

Exemplu: Sortarea a 50 de milioane de rânduri devine mai rapidă atunci când se citesc doar 3 variabile obligatorii în loc de toate cele 100 de câmpuri din setul de date.

26) De ce este importantă instrucțiunea LENGTH în SAS și cum afectează datele atribuirea incorectă a lungimii?

Instrucțiunea LENGTH determină dimensiunea de stocare a variabilelor de caractere și afectează utilizarea memoriei, riscul de trunchiere și acuratețea rezultatelor. SAS setează implicit lungimile caracterelor pe baza primei atribuiri întâlnite, ceea ce poate cauza trunchierea dacă apar ulterior valori mai lungi. Instrucțiunile LENGTH explicite previn această problemă și asigură consecvența între pașii DATA.

Lungimile incorecte pot duce la șiruri trunchiate, categorii clasificate greșit sau rezultate neașteptate în joncțiuni din cauza cheilor nepotrivite.

Exemplu: Setare length ProductName $50; asigură stocarea numelor complete chiar dacă prima valoare din setul de date este mai scurtă.

27) Care este scopul directivelor compilatorului SAS, cum ar fi %PUT, %EVAL și %SYSFUNC, în procesarea macrocomenzilor?

Directivele compilatorului, numite și funcții macro, îmbunătățesc procesarea macro-urilor prin activarea evaluării, înregistrării în jurnal și apelurilor de funcții în timpul compilării. %PUT scrie mesaje în jurnal pentru depanare, %EVAL efectuează aritmetică întreagă asupra variabilelor macro și %SYSFUNC apelează funcțiile DATA step în cadrul codului macro.

Aceste instrumente îmbunătățesc capacitățile de programare dinamică permițând manipularea mai precisă a macrovariabilelor.

Exemplu:

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

Aceasta generează o dată formatată la momentul compilării macrocomenzii.

28) Cum gestionează SAS erorile, avertismentele și notele și de ce este esențială monitorizarea jurnalelor?

Jurnalele SAS clasifică problemele în trei categorii: erori, avertismente și note. Erorile împiedică execuția programului sau crearea setului de date, avertismentele indică potențiale probleme, iar notele oferă mesaje informative, inclusiv conversii implicite și variabile neinițializate. Monitorizarea jurnalelor asigură acuratețea datelor, previne erorile silențioase și identifică blocajele de performanță.

Ignorarea jurnalelor poate cauza erori neobservate, cum ar fi gestionarea datelor nevalide, variabile trunchiate sau îmbinări neintenționate.

Exemplu: O NOTĂ despre „Valorile caracterelor au fost convertite în valori numerice” semnalează o conversie implicită ce ar putea introduce valori lipsă.

29) Ce tehnici puteți utiliza pentru a valida calitatea datelor în SAS înainte de analiză sau raportare?

Validarea datelor în SAS se bazează pe verificări statistice, verificări structurale și verificări ale regulilor de business. Tehnicile includ utilizarea PROC FREQ pentru a detecta categorii neașteptate, PROC MEANS pentru valori aberante, PROC COMPARE pentru reconcilierea setului de date și interogări de validare PROC SQL. Validarea personalizată cu logica IF-THEN, verificări FIRST./LAST. sau căutări hash asigură o evaluare mai aprofundată a regulilor.

Tehnici comune:

  • Verificări ale intervalului folosind condiții IF
  • Detectarea duplicatelor cu PROC SORT + NODUPKEY
  • Modele de valori lipsă folosind PROC FREQ
  • Validare încrucișată folosind PROC TABULATE

Exemplu: Utilizarea PROC COMPARE pentru validarea datelor migrate între sisteme asigură consecvența structurală și la nivel de valoare.

30) Când ar trebui să utilizați SAS ODS (Output Delivery System) și ce avantaje oferă pentru raportare?

ODS controlează formatarea ieșirilor, permițând procedurilor SAS să producă rezultate în HTML, PDF, Excel, RTF și alte formate. Separă generarea de date de prezentare, oferind capacități de stilizare, creare de șabloane și rutare a ieșirilor. Analiștii se bazează pe ODS pentru rapoarte personalizabile și cu aspect profesional.

avantaje:

  • Suporta mai multe formate de ieșire
  • Activează tabele, grafice și șabloane stilizate
  • Permite capturarea seturilor de date de ieșire folosind ODS OUTPUT
  • Îmbunătățește automatizarea rapoartelor recurente

Exemplu: Generarea de tablouri de bord săptămânale automate pentru performanță în Excel prin ODS Excel simplifică fluxurile de lucru de raportare.

31) Cum funcționează instrucțiunea INFILE în SAS și ce opțiuni ajută la controlul citirii fișierelor brute?

Instrucțiunea INFILE indică SAS cum să citească fișierele de date brute externe. Aceasta funcționează împreună cu instrucțiunea INPUT pentru a mapa text fix, delimitat sau în format mixt în seturi de date structurate. Opțiunile INFILE oferă control detaliat asupra lungimii înregistrărilor, gestionării delimitatorilor, datelor lipsă și indicatorilor de linie.

Opțiunile utile includ DLM= pentru delimitatori personalizați, RĂTITĂ pentru a împiedica SAS să citească dincolo de câmpurile disponibile, PRIMELE STOBS= pentru a specifica linia de plecare, LRECL= pentru înregistrări lungi și TRUNCOVERE pentru linii de lungime variabilă. Aceste opțiuni asigură o ingerare consistentă a datelor chiar și din fișiere formatate necorespunzător.

Exemplu:

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

Această configurație protejează împotriva lipsei câmpurilor finale și a valorilor între ghilimele.

32) Care sunt diferitele tipuri de biblioteci SAS și cum sunt utilizate în mediile enterprise?

Bibliotecile SAS acționează ca pointeri către locațiile de stocare unde se află seturi de date, cataloage și alte fișiere SAS. Bibliotecile pot fi temporare sau permanente, iar alegerea depinde de nevoile de persistență și de arhitectura platformei.

Tipuri de biblioteci:

  • Biblioteca WORK: Stocare temporară care dispare la sfârșitul sesiunii.
  • Biblioteci permanente: Creat folosind LIBNAME care indică locații pe disc sau baze de date.
  • Biblioteci bazate pe motor: Cum ar fi V9, BASE, SPDE și motoare de baze de date (de exemplu, ORACLE, TERADATA).
  • Biblioteci de metadate: Utilizat în mediile SAS Enterprise Guide și SAS Studio pentru acces controlat.

Exemplu: În organizațiile mari, conexiunile LIBNAME indică adesea direct către conexiuni securizate Oracle sau tabele Hadoop, permițând analize fără probleme, fără duplicarea datelor.

33) Care este scopul funcției COMPRESS și al opțiunii COMPRESS= dataset și cum diferă acestea?

Deși au același nume, funcția COMPRESS și opțiunea COMPRESS= dataset servesc unor scopuri diferite. Funcția COMPRESS elimină caracterele specificate din șiruri, ajutând la curățarea sau standardizarea datelor. Prin contrast, COMPRESS= opțiunea setului de date reduce dimensiunea setului de date fizice prin aplicarea algoritmilor de compresie RLE (Run Length Encoding) sau RDC la observațiile stocate.

Tabel comparativ:

Caracteristică Funcția COMPRESS COMPRESIE= Opțiune
Scop Eliminați caracterele din text Reduceți dimensiunea fișierului
domeniu Nivel variabil Nivel de set de date
Exemplu name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Exemplu: Comprimarea unui set de date cu 50 de milioane de rânduri poate reduce spațiul de stocare cu 60%, îmbunătățind performanța I/O.

34) Cum depanați eficient programele SAS și ce caracteristici ajută la identificarea problemelor?

Depanarea eficientă în SAS necesită utilizarea sistematică a mesajelor de jurnal, a instrucțiunilor PUT, a ODS TRACE și a opțiunilor de diagnosticare. Jurnalul oferă indicii prin mesaje ERROR, WARNING și NOTE, identificând probleme de sintaxă, variabile neinițializate sau nepotriviri de tip. Instrucțiunea PUTLOG permite o depanare personalizată, ajutând la urmărirea valorilor variabilelor în timpul execuției.

Tehnici suplimentare includ utilizarea OPTIONS MPRINT, SYMBOLGEN și MLOGIC pentru depanarea macrocomenzilor și utilizarea PROC CONTENTS pentru a inspecta atributele setului de date. Pentru depanarea pasului DATA, interacțiunea Depanator DATA pas cu pas permite execuția pas cu pas, puncte de întrerupere și monitorizarea variabilelor.

Exemplu: Activarea MPRINT ajută la confirmarea corectitudinii codului SQL generat de macrocomandă.

35) Care este diferența dintre PROC REPORT și PROC TABULATE și când ar trebui utilizat fiecare?

PROC REPORT oferă rapoarte personalizate versatile, cu control pe rânduri, permițând coloane la nivel de detaliu, la nivel de sumar și calculate. PROC TABULATE produce rezumate multidimensionale cu tabele încrucișate, concentrându-se pe tabele orientate spre prezentare. Înțelegerea acestor caracteristici îi ajută pe analiști să aleagă formatul cel mai lizibil și eficient.

Comparaţie:

Caracteristică RAPORT PROC TABULAREA PROCURILOR
Mod de control: Control ridicat asupra logicii rândurilor Control ridicat asupra tabelelor structurate
producție Rapoarte textuale sau stilizate Matrici cu tabel încrucișat
Utilizare caz Tablouri de bord KPI personalizate Rezumate multidimensionale

Exemplu: Un tablou de bord financiar care necesită formatare condiționată se potrivește în PROC REPORT, în timp ce un rezumat 3D al vânzărilor pe regiune, trimestru și segment se potrivește în PROC TABULATE.

36) Care este semnificația instrucțiunilor CLASS și BY în procedurile SAS și cum diferă acestea?

Atât CLASS, cât și BY creează analize la nivel de grup, dar se comportă diferit. CLASS nu necesită date pre-sortate și este utilizat în cadrul unor proceduri precum PROC MEANS, PROC SUMMARY și PROC TABULATE pentru a genera statistici după variabile categorice. BY necesită date sortate și produce execuții separate de proceduri pentru fiecare grup BY, oferind o mai mare independență procedurală și blocuri de ieșire ODS separate.

Diferențe cheie:

  • CLASĂ: Nu este necesară sortarea, mai eficient în agregare.
  • BY: Sortarea este necesară, produce ieșiri independente.

Exemplu: Pentru a calcula modele de regresie separate pe regiuni, se preferă procesarea BY. Pentru a sintetiza vânzările pe regiuni într-un singur tabel, CLASS este potrivit.

37) Cum gestionează SAS intern datele și orele și de ce este importantă înțelegerea acestei structuri de stocare?

SAS stochează datele ca număr de zile de la 1 ianuarie 1960, iar valorile de tip dată-oră ca număr de secunde de la acea dată. Valorile de timp reprezintă secunde de la miezul nopții. Aceste reprezentări numerice permit manipulări matematice, cum ar fi adăugarea de zile sau calcularea duratelor.

Înțelegerea acestei structuri este esențială pentru o raportare precisă, prevenirea erorilor de tip „aberrare prin unu” și asigurarea utilizării corecte a formatelor și informațiilor. Calculul aritmetic al datelor fără formate adecvate îi derutează adesea pe începători, deoarece apar valori numerice brute în loc de date lizibile.

Exemplu:

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

Acest calcul funcționează deoarece ambele date au o bază numerică consistentă.

38) Ce avantaje oferă funcțiile macro SAS precum %SCAN, %SUBSTR și %UPCASE în timpul generării de cod?

Funcțiile macro oferă manipulare la nivel de text în timpul compilării, permițând construcția dinamică a numelor de variabile, a numelor de seturi de date și a segmentelor de cod condiționat. %SCAN extrage cuvinte din variabilele macro, %SUBSTR secționează segmente de text, iar %UPCASE asigură o scriere uniformă a majusculelor pentru comparații.

Aceste funcții îmbunătățesc generalizarea permițând macrocomenzilor să se adapteze la parametrii furnizați de utilizator. De exemplu, generarea de seturi de date lunare folosind %substr(&date,1,6) permite denumirea automată a tabelelor.

Exemplu:

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

Aceasta produce AMERICA DE NORD, asigurând o potrivire consistentă în macrologică.

39) Ce factori ar trebui să luați în considerare atunci când alegeți între seturi de date SAS și baze de date externe pentru stocare?

Alegerea între seturile de date SAS și bazele de date externe depinde de volumul de date, cerințele de concurență, controalele de securitate și nevoile de integrare. Seturile de date SAS oferă acces secvențial rapid și sunt ideale pentru fluxurile de lucru analitice, dar nu oferă concurență multi-utilizator și controale robuste ale tranzacțiilor. Bazele de date externe, cum ar fi OracleTeradata și SQL Server oferă indexare, conformitate ACID, scalabilitate și acces controlat.

Factorii includ:

  • Dimensiunea datelor și creșterea așteptată
  • Interogarea simultană
  • Securitate și permisiuni utilizatori
  • Integrare cu sistemele întreprinderii
  • Costuri și cheltuieli administrative generale

Exemplu: O echipă de știință a datelor care analizează zilnic 5 milioane de rânduri ar putea prefera seturi de date SAS, în timp ce un CRM de la o întreprindere cu 1 miliard de înregistrări necesită o bază de date.

40) Cum determină SAS lungimea și tipul variabilelor în timpul fazei de compilare și ce probleme apar din cauza surselor inconsistente?

În timpul compilării, SAS inspectează prima apariție a fiecărei variabile pentru a atribui tipul și lungimea. Pentru variabilele de caracter, lungimea este implicită la cea mai lungă valoare atribuită în timpul primei instanțe. Când variabilele apar în mai multe seturi de date SET sau MERGE, lungimile inconsistente cauzează trunchiere și avertismente. Variabilele numerice primesc întotdeauna 8 octeți, cu excepția cazului în care sunt atribuite explicit.

Probleme precum lungimile inconsistente ale caracterelor duc la chei nepotrivite și îmbinări incorecte. Dezvoltatorii folosesc adesea instrucțiuni LENGTH înainte de instrucțiunile SET pentru a impune consecvența.

Exemplu:

length ID $15;
set data1 data2;

Acest lucru asigură că ID-ul rămâne uniform pe ambele intrări.

41) Care este scopul instrucțiunii OUTPUT în SAS și cum poate controla crearea setului de date?

Instrucțiunea OUTPUT indică în mod explicit SAS când să scrie conținutul curent al Vectorului de Date Program (PDV) într-unul sau mai multe seturi de date. Fără OUTPUT, SAS scrie automat o observație per iterație a pasului DATA. Prin utilizarea intenționată a instrucțiunii OUTPUT, puteți genera mai multe observații dintr-o singură iterație, puteți scrie observații selective sau puteți direcționa ieșirea către diferite seturi de date pe baza condițiilor.

Exemplu:

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

Aceasta operațiune creează două seturi de date dintr-un singur pas DATA. Înțelegerea metodei OUTPUT este crucială pentru manipularea avansată a datelor, cum ar fi extinderea înregistrărilor sau scrierea mai multor rezumate.

42) Cum ajută PROC COMPARE la validarea seturilor de date și ce opțiuni îmbunătățesc acuratețea comparației?

PROC COMPARE evaluează două seturi de date și evidențiază diferențele de structură, metadate și valorile reale ale datelor. Este utilizat în mod obișnuit pentru validarea migrării, verificările calității ETL și testarea regresiei în canalele de analiză. Opțiuni cheie precum CRITERIU=, LISTALL, MAXIMPRIMARE= și OUTDIF a ajuta la producerea de rapoarte mai detaliate și la controlul nivelurilor de toleranță pentru discrepanțele numerice.

Această procedură identifică tipurile de variabile nepotrivite, valorile lipsă neașteptate, diferențele la nivel de rând și problemele structurale.

Exemplu: La migrarea de la Oracle Pentru SAS, PROC COMPARE asigură că setul de date SAS rezultat se potrivește cu sursa, fără erori de trunchiere silențioasă sau rotunjire.

43) Care este semnificația instrucțiunii RETAIN atunci când este combinată cu logica FIRST./LAST.?

Utilizarea RETAIN împreună cu FIRST./LAST. permite calcule puternice la nivel de grup, în special pentru totaluri cumulative, diferențe în continuă desfășurare și semnalizări categorice. FIRST.variable indică începutul unui grup BY, astfel încât RETAIN ajută la resetarea sau acumularea valorilor în mod corespunzător.

Exemplu ilustrativ:

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

Această logică agregă totalurile la nivel de client fără a necesita PROC SUMMARE. Demonstrează importanța RETAIN în păstrarea valorilor pe rânduri dintr-un grup în timp ce se resetează pentru fiecare grup nou. Înțelegerea acestui model este esențială pentru o sumarizare eficientă a pașilor DATA.

44) Ce diferențiază PROC FREQ de PROC SUMMARE pentru analiza categorială?

PROC FREQ creează tabele de frecvență, tabele încrucișate și teste de asociere precum Chi-pătrat, fiind ideal pentru distribuții categorice și analize de contingență. PROC SUMMARY calculează statistici numerice pe grupuri continue sau discrete, dar nu generează în mod inerent numărări de frecvență decât dacă este specificat.

Tabel comparativ:

Caracteristică FRECV. PROC. REZUMATUL PROCEDURII
producție Tabele de frecvență Rezumat statistici
Ideal pentru Numărări, procente, asocieri Medii, sume, intervale
Teste statistice Chi-pătrat, metoda exactă a lui Fisher Nimic în mod implicit

Exemplu: Pentru a evalua datele demografice ale clienților (sex, regiune), PROC FRQ este superior. Pentru a calcula venitul mediu pe segment, PROC SUMMARE este potrivit.

45) Cum ajută opțiunile FIRSTOBS și OBS la controlul extracției probelor?

FIRSTOBS și OBS sunt opțiuni pentru setul de date care restricționează porțiunea din setul de date care este citită. FIRSTOBS specifică prima observație care trebuie citită, în timp ce OBS specifică ultima. Aceste opțiuni sunt utile pentru eșantionare, depanare și testarea performanței, deoarece reduc timpul de procesare în timpul dezvoltării.

Exemplu:

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Aceasta extrage doar primele 1000 de rânduri, ceea ce face ca codul să se execute rapid în timpul ciclurilor de testare. Valorile nu modifică setul de date în sine și se aplică doar în timpul pasului DATA sau al execuției procedurii. Aceste opțiuni sporesc eficiența atunci când se lucrează cu seturi de date foarte mari.

46) Care este avantajul utilizării PROC FORMAT cu CNTLIN și CNTLOUT și cum suportă formatele dinamice?

CNTLIN vă permite să creați formate dintr-un set de date, permițând sisteme de etichetare dinamice, bazate pe date. CNTLOUT extrage formatele existente în seturi de date, permițând modificări, audituri sau versionarea formatelor. Această funcționalitate este valoroasă atunci când valorile formatelor se schimbă frecvent sau sunt guvernate de reguli de business stocate în tabelele bazei de date.

Exemplu: O bancă poate avea un set de date care menține codurile de risc și semnificațiile lor descriptive. Folosind CNTLIN, SAS generează automat formate fără a scrie manual declarațiile de valoare. Această abordare centralizează logica de formatare și simplifică întreținerea în sistemele mari de raportare.

47) Ce distinge instrucțiunea SUM de funcția SUM() din SAS și când este preferată fiecare dintre ele?

Instrucțiunea SUM (x + y;) păstrează implicit variabila și tratează valorile lipsă ca fiind zero, fiind ideală pentru totaluri parțiale. Funcția SUM() (x = sum(a,b,c);) evaluează argumentele doar din iterația curentă și ignoră valorile lipsă, fără a reține rezultatele.

Comparaţie:

Aspect Instrucțiunea SUM Funcția SUM ()
Retenție Da Nu
Valori lipsă Tratat ca zero Ignorat
Utilizare caz Totaluri cumulative Sume la nivel de rând

Exemplu: total + amount; se acumulează în timpul observațiilor, în timp ce sum(amount1, amount2) calculează sume numai în cadrul aceluiași rând.

48) Care este scopul opțiunii END= dataset și cum ajută la detectarea ultimului rând dintr-un set de date?

Opțiunea END= dataset atribuie o variabilă temporară care este setată la 1 atunci când SAS citește ultima observație a unui set de date. Acest lucru este extrem de util atunci când se efectuează sarcini de inițializare sau de încheiere, cum ar fi scrierea înregistrărilor sumarizate, închiderea fișierelor sau finalizarea ieșirilor obiectelor hash.

Exemplu:

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

Această logică asigură că anumite acțiuni au loc o singură dată după toate iterațiile. END= este util în special în generarea de rapoarte programatice și în construirea de seturi de date rezumative cumulative.

49) Care sunt principalele avantaje și dezavantaje ale utilizării SPDE (Scalable Performance Data Engine) în SAS?

Motorul SPDE îmbunătățește performanța pentru mediile de date mari, cu fire de execuție multiple. Acesta distribuie datele între unități de stocare și efectuează citiri și scrieri paralele. Este potrivit pentru analize de mare randament și sarcini de lucru ETL grele.

Avantaje vs. Dezavantaje:

Avantaje Dezavantaje
I/O paralel pentru performanță mai rapidă Necesită un mediu cu mai multe discuri
Eficient pentru seturi de date mari Configurație complexă
Suportă partiționarea și indexarea Nu este ideal pentru seturi de date mici

Exemplu: Procesarea a 300 de milioane de înregistrări cu SPDE poate reduce drastic timpul de execuție, în special pe sistemele cu mai multe procesoare și discuri.

50) Cum gestionează PROC SQL subinterogările și ce beneficii oferă acestea în programarea SAS?

PROC SQL acceptă subinterogări corelate și necorelate, permițând filtrare mai profundă, căutări condiționate și calcule dinamice. Subinterogările permit SQL să calculeze valori din mers, să potrivească subseturi filtrate sau să efectueze joncțiuni condiționate fără seturi de date intermediare.

Exemplu:

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

Aceasta metodă identifică înregistrările cu performanțe ridicate. Subinterogările reduc nevoia de seturi de date temporare, îmbunătățesc lizibilitatea și permit o logică mai complexă într-o singură instrucțiune SELECT. Sunt deosebit de benefice în interogările de metadate și filtrarea analitică.

🔍 Întrebări frecvente la interviuri SAS cu scenarii din lumea reală și răspunsuri strategice

1) Care este diferența dintre un pas DATA și un pas PROC în SAS?

Așteptat de la candidat: Intervievatorul dorește să evalueze înțelegerea dumneavoastră a elementelor fundamentale SAS și modul în care procesați și analizați datele.

Exemplu de răspuns:

„Pasul DATA este utilizat pentru citirea, manipularea și crearea seturilor de date, în timp ce pasul PROC este utilizat pentru analizarea datelor sau generarea de rapoarte. Pasul DATA se concentrează pe pregătirea datelor, iar pașii PROC aplică proceduri statistice sau analitice.”

2) Cum gestionați valorile lipsă în SAS?

Așteptat de la candidat: Intervievatorul dorește să cunoască abordarea dumneavoastră privind calitatea și exhaustivitatea datelor.

Exemplu de răspuns:

„Gestionez valorile lipsă identificându-le mai întâi prin PROC MEANS sau PROC FREQ. Apoi determin dacă să le imput, să le șterg sau să le tratez ca o categorie separată, în funcție de contextul analizei și de impactul asupra modelului.”

3) Puteți explica scopul instrucțiunii MERGE în SAS?

Așteptat de la candidat: Intervievatorul vrea să știe dacă înțelegeți conceptele de fuziune a datelor și relaționale.

Exemplu de răspuns:

„Instrucțiunea MERGE este utilizată pentru a combina seturi de date pe baza unei variabile comune. Vă permite să uniți seturile de date pe orizontală și necesită ca seturile de date să fie sortate după variabila BY.”

4) Descrieți un proiect SAS dificil la care ați lucrat și cum l-ați gestionat.

Așteptat de la candidat: Evaluarea capacității de rezolvare a problemelor, a inițiativei și a capacității de a obține rezultate.

Exemplu de răspuns (folosește sintagma obligatorie nr. 1):

„În rolul meu anterior, am lucrat la un proiect complex de integrare a datelor care implica mai multe surse de date inconsistente. Am creat reguli de validare personalizate, formate standardizate și verificări automate ale calității folosind macrocomenzi SAS. Acest lucru a asigurat raportarea precisă și reducerea timpului de procesare.”

5) Cum optimizați codul SAS pentru o performanță mai bună?

Așteptat de la candidat: Înțelegerea eficienței, optimizării și a celor mai bune practici SAS.

Exemplu de răspuns:

„Optimizez codul SAS prin minimizarea utilizării variabilelor inutile, folosind WHERE în loc de IF la subseturi, indexând seturi mari de date și evitând calculele repetate prin macrovariabile. De asemenea, verific jurnalele pentru a elimina ineficiențele.”

6) Povestește-mi despre o situație în care a trebuit să colaborezi cu o echipă pentru a rezolva o problemă legată de SAS.

Așteptat de la candidat: Teamwork, abilități de comunicare și rezolvare a conflictelor.

Exemplu de răspuns (folosește sintagma obligatorie nr. 2):

„Într-o poziție anterioară, am colaborat cu echipa de inginerie de date pentru a rezolva inconsecvențele din rezultatele raportării. Am facilitat discuții pentru a înțelege fluxul de date, am validat seturi de date folosind PROC COMPARE și am documentat un proces comun pentru utilizare viitoare.”

7) Cum asigurați acuratețea și integritatea datelor obținute prin SAS?

Așteptat de la candidat: Atenție la detalii, asigurarea calității și metode de verificare.

Exemplu de răspuns:

„Asigur acuratețea prin efectuarea de verificări de validare a datelor, utilizarea PROC CONTENTS pentru a verifica proprietățile variabilelor și verificarea încrucișată a rezultatelor cu interogări independente. De asemenea, mențin procese de evaluare inter pares pentru rapoartele critice.”

8) Descrieți o situație în care termenele limită au fost strânse, dar analiza SAS a fost complexă. Cum ați gestionat situația?

Așteptat de la candidat: Gestionarea timpului, prioritizarea și calmul sub presiune.

Exemplu de răspuns (folosește sintagma obligatorie nr. 3):

„La jobul meu anterior, trebuia să livrez un raport statistic detaliat într-un termen foarte scurt. Am prioritizat mai întâi analizele esențiale, am automatizat sarcinile repetitive cu macrocomenzi SAS și am comunicat frecvent actualizările de stare pentru a gestiona așteptările.”

9) Cum utilizați macrocomenzile SAS și ce beneficii oferă acestea?

Așteptat de la candidat: Cunoștințe de automatizare, scalabilitate și eficiență în codare.

Exemplu de răspuns:

„Folosesc macrocomenzi SAS pentru a automatiza sarcini repetitive, a reduce erorile de codare și a îmbunătăți reutilizabilitatea codului. Acestea ajută la menținerea consecvenței în proiecte mari și simplifică analizele bazate pe parametri.”

10) Explicați un scenariu din lumea reală în care ați îmbunătățit un proces folosind SAS.

Așteptat de la candidat: Aplicare practică, îmbunătățiri ale eficienței și impact asupra afacerii.

Exemplu de răspuns (folosește sintagma obligatorie nr. 4):

„În ultimul meu rol, am automatizat un flux de lucru pentru raportarea lunară care fusese creat manual. Folosind PROC SQL și macrocomenzi SAS, am redus timpul de procesare de la câteva ore la câteva minute, ceea ce a îmbunătățit semnificativ productivitatea echipei.”

Rezumați această postare cu: