50 лучших вопросов и ответов на собеседовании SAS (2026 г.)

Автор: Эвелин Кларк Эвелин Кларк
Hours обновлено

Лучшие вопросы и ответы на собеседовании в SAS

Подготовка к собеседованию SAS требует целенаправленной подготовки, особенно с учётом того, что действительно важно на собеседовании. Эти оценки выявляют глубину решения проблем, аналитическое мышление и практическую пригодность в современных условиях работы с данными.

Вакансии в SAS охватывают аналитику, отчётность и бизнес-аналитику, где технический опыт и экспертные знания в предметной области обеспечивают реальный эффект. Специалисты, работающие в этой области, полагаются на сильные аналитические навыки, отточенный набор навыков и уверенность, приобретаемую благодаря общеупотребительным и сложным вопросам и ответам, которые помогают кандидатам начального, среднего и высшего звена соответствовать разнообразным техническим ожиданиям. Подробнее ...

👉 Бесплатная загрузка PDF-файла: вопросы и ответы для собеседования в SAS

Лучшие вопросы и ответы на собеседовании в SAS

1) Как SAS обрабатывает этап DATA внутри компании и какие фазы жизненного цикла он проходит?

Этап DATA в SAS реализуется в рамках чётко определённого жизненного цикла, состоящего из двух основных фаз: фазы компиляции и фазы выполнения. Понимание этого жизненного цикла крайне важно, поскольку оно объясняет, как SAS создаёт наборы данных, определяет синтаксис, назначает атрибуты переменным и управляет итерациями. Во время компиляции SAS проверяет синтаксис, создаёт вектор данных программы (PDV) и подготавливает дескрипторную часть выходного набора данных. Во время выполнения SAS считывает данные, заполняет значения PDV, оценивает условия и записывает наблюдения в выходной набор данных.

Фазы жизненного цикла:

Фаза Характеристики: Пример
Сборник Создает PDV, присваивает переменным длинам, определяет отсутствующие переменные Отсутствие точек с запятой приводит к ошибкам во время компиляции
Типы Выполняет операторы построчно, записывает выходные данные SET sales;
profit = revenue – cost;

Этот жизненный цикл помогает оптимизировать отладку и повысить производительность обработки данных.

2) Какие существуют способы объединения наборов данных в SAS и когда следует использовать каждый из методов?

SAS предлагает несколько методов объединения наборов данных, каждый из которых обладает уникальными преимуществами в зависимости от структуры данных, взаимосвязи между ними и требований к производительности. Слияние, добавление, конкатенация, чередование и SQL-соединения решают разные задачи. Выбор правильного метода повышает точность и предотвращает непреднамеренное дублирование.

Ключевые методы:

  • ОБЪЕДИНЕНИЕ (Шаг ДАННЫХ): Используется, когда наборы данных используют общую переменную BY. Подходит для отношений «один к одному» или «один ко многим».
  • SET (объединение): Располагает наборы данных вертикально. Используется, когда переменные одинаковы, но наблюдения различаются.
  • PROC SQL JOIN: Используйте для максимальной гибкости — левые, правые, полные и внутренние соединения.
  • ЧЕРЕДОВАНИЕ: Объединяет несколько наборов данных, сохраняя порядок сортировки.

Пример: Объединение продаж и клиентов по Customer_ID позволяет создавать расширенные профили для отчетности и аналитики.

3) Объясните разницу между SAS informat и SAS format на примерах.

«Информат» и «формат» играют совершенно разные роли в SAS. «Информат» сообщает SAS как читать данные, в то время как формат сообщает SAS как отображать данныеЭти характеристики определяют, интерпретируются ли данные по-разному или просто представляются по-разному. Помнить об этом различии необходимо для правильной обработки дат, десятичных дробей, денежных значений и символьных переменных.

Сравнительная таблица:

Особенность Информат Формат
Цель Чтение внешних данных Отображение внутренних данных
прикладная Входной этап Выходной каскад
Пример input date mmddyy10.; format date date9.;

Пример: Если данные содержат 20250114, информация yymmdd8. преобразует его в значение даты SAS. Формат date9. затем отображает его как 14JAN2025. Без информации SAS полностью неверно истолковала бы дату.

4) Какие факторы влияют на производительность SAS и как можно оптимизировать медленно работающую программу?

Производительность SAS зависит от эффективности кода, аппаратных ресурсов, размера набора данных и использования индексов. Для оптимизации медленной программы необходимо оценить факторы как шага DATA, так и шага PROC. Неэффективные соединения, избыточная сортировка, ненужные переменные или отсутствие индексации часто приводят к узким местам.

Стратегии оптимизации:

  1. Предельные переменные: Используйте KEEP= or DROP= для уменьшения использования памяти.
  2. Оптимизация объединений: Используйте индексированные переменные BY или SQL с хешированными соединениями.
  3. Избегайте ненужных сортировок: Сортировка сильно нагружает процессор; сортируйте только при необходимости.
  4. Используйте WHERE вместо IF: Функция WHERE фильтрует данные на более ранних этапах цикла PDV.
  5. Использование хэш-объектов: Эффективен для поиска по сравнению с MERGE.

Пример: набор данных, содержащий 10 миллионов строк, может обрабатываться значительно быстрее при индексации, что сокращает время слияния с нескольких минут до нескольких секунд.

5) Где следует использовать оператор SAS WHERE вместо IF и какие преимущества он дает?

Оператор WHERE обрабатывается во время извлечения данных, тогда как оператор IF срабатывает после того, как данные попадают в PDV. Это означает, что WHERE может фильтровать данные раньше, сокращая количество операций ввода-вывода и повышая производительность. WHERE также поддерживает индексирование, обеспечивая более быстрое выделение подмножеств для больших наборов данных.

Преимущества WHERE:

  • Фильтрует данные перед загрузкой в ​​PDV
  • Поддерживает индексы для более быстрого выбора
  • Работает как на шаге DATA, так и на шаге PROC
  • Обрабатывает операторы, подобные SQL

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Эта версия загружает только европейские записи, тогда как при использовании IF сначала загружались бы все данные, а затем выполнялась бы фильтрация, что приводило бы к трате памяти и времени.

6) Объясните различные типы переменных SAS, включая числовые, символьные, автоматические и временные переменные.

Переменные SAS классифицируются на основе их характеристик и способа их использования в SAS. Числовые и символьные переменные хранят пользовательские данные, но SAS также генерирует автоматические и временные переменные для внутренней обработки. Понимание этих типов обеспечивает эффективную обработку данных и упрощает отладку для разработчиков.

Типы переменных SAS:

  • Числовой: Хранить действительные числа; длина по умолчанию — 8 байт.
  • Характер: Сохраняет строки; длина определяется пользователем или выводится.
  • Автоматические переменные: Создано SAS, например _N_ (счетчик итераций) и _ERROR_.
  • Временные переменные: Создается с использованием LENGTH или RETAIN без записи в набор данных.

Пример: _N_ обычно используется для обработки только первого наблюдения для таких задач, как инициализация массивов.

7) В чём разница между PROC MEANS и PROC SUMMARY? Приведите примеры.

Обе процедуры вычисляют описательную статистику, но PROC MEANS отображает результаты по умолчанию, а PROC SUMMARY требует явного оператора OUTPUT. Это различие в поведении по умолчанию делает PROC SUMMARY более подходящим для создания наборов данных без вывода на печать.

Сравнение:

Особенность СРЕДСТВА ПРОЦЕДУРЫ РЕЗЮМЕ ПРОЦЕССА
Результат Печатается по умолчанию Нет печатного вывода
Кейсы Быстрый просмотр статистики Создание сводных наборов данных

Пример:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; создает только набор данных.

8) Как работают индексы SAS и какие преимущества они предлагают для больших наборов данных?

Индексы в SAS работают подобно предметному указателю в книге: они ускоряют поиск, избегая полного сканирования набора данных. Они хранят упорядоченные указатели на наблюдения, основанные на ключевых переменных. Индексы особенно полезны для больших наборов данных и повторяющихся поисков.

Бенефиты:

  • Более быстрая обработка WHERE
  • Улучшенная производительность соединения
  • Сокращение операций ввода-вывода
  • Улучшенные операции MERGE с оператором BY

Пример: Создание индекса на Customer_ID в таблице из 15 миллионов строк SAS может извлекать конкретные записи о клиентах практически мгновенно, тогда как без индексации ему пришлось бы последовательно считывать весь набор данных.

СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

9) Дают ли хеш-объекты в SAS преимущества перед традиционными операторами MERGE? Объясните на примере.

Хэш-объекты предоставляют механизм поиска в памяти, что делает их значительно быстрее, чем MERGE, для поиска по типу «многие к одному». Они позволяют избежать сортировки, сокращают количество операций ввода-вывода и эффективно обрабатывают большие таблицы поиска. Их жизненный цикл ограничен только этапом DATA, что делает их идеальными для временных соединений.

Преимущества:

  • Нет необходимости сортировать данные
  • Более быстрый поиск
  • Эффективно для наборов данных размерного стиля
  • На основе памяти, сокращая количество операций ввода-вывода на диске

Пример: использование хеш-объекта для сопоставления основных данных клиентов (300 тыс. строк) с транзакциями (50 млн строк) приводит к значительному повышению производительности по сравнению с MERGE, для которого требуются отсортированные данные и несколько проходов.

10) Каковы различные типы функций SAS и как они используются в реальных сценариях?

SAS предлагает обширную библиотеку функций, классифицированных по назначению, таких как математические функции, символьные функции, функции даты/времени, статистические функции и специальные функции. Эти функции повышают эффективность, точность и читаемость обработки данных.

Ключевые типы:

  • Функции символов: SCAN, UPCASE, SUBSTR для обработки текста
  • Функции даты: INTNX, INTCK, MDY для манипуляции датами
  • Математические функции: ROUND, SUM, ABS
  • Статистические функции: MEAN, STD, VAR

Пример: бизнес-аналитик может рассчитать возраст клиента, используя функции даты. INTCK('year', BirthDate, Today()), обеспечивая точную демографическую сегментацию.

11) Как работает оператор RETAIN в SAS и какие практические преимущества он дает?

Оператор RETAIN указывает SAS не сбрасывать значение переменной до отсутствующего в начале каждой итерации шага DATA. Обычно SAS инициализирует переменные до отсутствующего в каждом цикле, но RETAIN сохраняет значение предыдущей итерации. Эта возможность важна для кумулятивных вычислений, последовательной нумерации и переноса значений. RETAIN также неявно присутствует при использовании операторов SUM. (var + expression).

Бенефиты:

  • Поддерживает текущие итоги
  • Сохраняет предыдущие непропущенные значения
  • Позволяет избежать ненужных временных переменных
  • Помогает реализовать логику обратного просмотра

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Этот код создает кумулятивный итог по всем наблюдениям без внешних циклов.

12) В чём разница между шагами DATA MERGE и PROC SQL JOIN в SAS? Приведите примеры, в которых каждый из них предпочтителен.

MERGE требует предварительно отсортированных наборов данных и работает с переменными BY, тогда как SQL JOIN не требует сортировки и может управлять более сложными связями. MERGE эффективен для связей «один к одному» или «один ко многим», когда наборы данных отсортированы и очищены. SQL JOIN более гибок, поддерживая внутренние, левые, правые и полные соединения, а также расширенные условия, выражения и фильтрацию внутри самого соединения.

Когда использовать MERGE:

  • Данные уже отсортированы
  • Переменные BY идеально совпадают
  • Требуется детерминированное поведение шага SAS DATA

Когда следует использовать SQL JOIN:

  • Нужны внешние соединения
  • Наборы данных содержат отсутствующие или несоответствующие значения
  • Требуется сложная логика соединения

Пример: для дополнения набора данных о продажах демографическими данными клиентов часто используется SQL из-за удобства и читабельности.

13) Что такое автоматические переменные SAS и как они N и ОШИБКА обычно используется?

Автоматические переменные создаются и управляются SAS во время выполнения шага DATA. Они не записываются в наборы данных, но помогают SAS отслеживать циклы обработки и ошибки. _N_ подсчитывает количество итераций шага DATA, что делает его полезным для условного выполнения или отладки определенных строк. _ERROR_ — двоичный индикатор, который становится равным 1, когда SAS обнаруживает ошибку выполнения.

Случаи использования:

  • Запустить код инициализации только для первого наблюдения: if _N_=1 then put 'Start';
  • Захватите проблемные строки с помощью _ERROR_ для проверки качества.

Пример: _N_ часто используется для однократной загрузки хеш-объекта, обеспечивая оптимальное использование памяти.

14) Объясните различные типы массивов SAS и то, как они упрощают преобразование данных.

Массивы SAS группируют связанные переменные под одним именем, что позволяет выполнять итеративную обработку и сокращать количество повторяющегося кода. Массивы не создают новых переменных, но предоставляют структурированный метод для ссылки на существующие. Наиболее распространённые типы: числовые массивы, массивы символов и временные массивыВременные массивы существуют только на этапе DATA и не отображаются в выходном наборе данных.

Бенефиты:

  • Упростить обработку повторяющихся переменных (например, ежемесячных значений)
  • Включите циклы, чтобы минимизировать избыточность кода
  • Поддержка условных преобразований между группами переменных

Пример: Преобразование нескольких результатов экзамена в проценты можно выполнить с помощью цикла DO по массиву вместо написания 10 отдельных операторов.

15) Какие типы пропущенных значений существуют в SAS и как SAS обрабатывает их во время сортировки и вычислений?

SAS поддерживает несколько типов пропущенных значений: общее числовое пропущенное значение, представленное как «.», и специальные числовые пропущенные значения, такие как от «.A» до «.Z». Все пропущенные символьные значения представляются как пустые. Эти различные типы позволяют аналитикам кодировать категории пропущенных значений, например, «Не применимо» или «Отказано отвечать».

Во время сортировки SAS помещает все пропущенные числовые значения перед любыми фактическими числами. В вычислениях пропущенные значения обычно распространяются, что приводит к отсутствию результатов, если только это не обработано явно с помощью функций, таких как SUM() которые игнорируют пропущенные значения.

Пример: При анализе опросов, .A может означать «Нет ответа», в то время как .B может означать «Системная ошибка».

16) Какие преимущества дает обработка BY-group и переменные FIRST./LAST.?

Обработка по группам позволяет SAS обрабатывать отсортированные данные как сгруппированные сегменты, что позволяет использовать мощные и эффективные операции, такие как кумулятивные сводки, преобразования на уровне групп и создание отчётов по сегментам. FIRST.variable и LAST.variable — это временные индикаторы, автоматически создаваемые в процессе обработки по группам. Они определяют начальное и конечное наблюдения каждой группы.

Преимущества:

  • Упрощает расчет итогов группы
  • Обеспечивает иерархическую обработку данных
  • Сокращает объем ручной работы для многострочных групп
  • Поддерживает более чистый код для преобразований временных рядов

Пример сценария: Чтобы вычислить общий доход на одного клиента, можно накапливать значения до тех пор, пока LAST.Customer_ID запускает запись в сводный набор данных.

17) Как работает PROC TRANSPOSE, и когда транспозицию следует предпочесть реструктуризации с помощью массивов?

Процедура PROC TRANSPOSE преобразует данные, преобразуя переменные в наблюдения и наоборот. Она идеально подходит, когда данные требуют преобразования для анализа, создания отчётов или объединения с другими системами. Основное преимущество — автоматизация: PROC TRANSPOSE обрабатывает динамические количества переменных и хорошо работает с неизвестными или меняющимися структурами схем.

Использовать когда:

  • Необходимо преобразовать широкие данные в длинные или наоборот.
  • Переменные количества большие или непредсказуемые
  • Исходные наборы данных часто меняются

Массивы работают лучше, когда известны имена переменных и логика преобразования может быть эффективно зациклена.

Пример: преобразование квартальных переменных продаж (Q1, Q2, Q3, Q4) в вертикальную структуру для анализа временных рядов.

18) Каковы преимущества и недостатки использования макросов SAS? Приведите реальные примеры.

Макросы SAS автоматизируют повторяющиеся задачи, генерируя динамический код, повышая производительность и согласованность. Они помогают параметризовать логику, генерировать множественные процедуры и создавать повторно используемые утилиты. Однако, если макросы написаны некорректно, они могут усложнить работу и вызвать проблемы с отладкой.

Таблица преимуществ и недостатков:

Наши преимущества Недостатки бонуса без депозита
Автоматизирует повторяющийся код Отладка может быть сложной
Улучшает ремонтопригодность Может ли затмевать ход выполнения программы?
Позволяет создавать динамическую логику Чрезмерное использование делает код нечитаемым
Уменьшает количество ошибок вручную Требуется изучение макроязыка

Пример: Макрос, генерирующий еженедельные отчеты для нескольких регионов с использованием одного шаблона, значительно сокращает время разработки.

19) Можете ли вы объяснить разницу между макропеременной и переменной шага DATA на примерах?

Макропеременные разрешаются во время компиляции и служат инструментами подстановки текста, в то время как переменные шага DATA существуют во время выполнения шага DATA и содержат фактические значения данных. Макропеременные не могут напрямую взаимодействовать с PDV, если они явно не переданы или не указаны.

Ключевые отличия:

  • Макрос: глобальный или локальный, оценивается перед выполнением
  • Шаг DATA: создается строка за строкой во время выполнения
  • Макропеременные не хранят числовые типы — они хранят текст.
  • Переменные DATA могут быть числовыми или символьными.

Пример:

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

Здесь макропеременная вставляет значение 100, но само сравнение происходит во время выполнения.

20) Какие типы соединений существуют в PROC SQL и чем они отличаются в практическом использовании?

PROC SQL поддерживает несколько типов соединений, включая внутренние, левые, правые и полные соединения, каждое из которых решает различные задачи обработки данных. Внутренние соединения сохраняют совпадающие записи, в то время как внешние соединения сохраняют несовпадающие строки из одного или обоих наборов данных. Полное соединение особенно эффективно при сверке данных, поскольку оно выявляет несоответствия.

Сравнение типов соединений:

Тип соединения Характеристики: Пример использования
ВНУТРЕННИЙ Только соответствующие строки Клиент с действительными транзакциями
ЛЕВЫЙ Все левые + соответствующие правые Удержать всех клиентов даже без покупок
ПРАВО Все справа + соответствующее левое Сохраняйте все транзакции даже без информации о клиенте
ПОЛНЫЙ Все строки, совпадающие или нет Проверка данных между системами

Пример: аудит продаж между CRM и системами выставления счетов обычно опирается на FULL JOIN для выявления расхождений.

21) Как SAS обрабатывает преобразования символов в числа и чисел в символы, и какие проблемы обычно возникают?

SAS автоматически выполняет неявные преобразования, когда вместо ожидаемого символа используется числовое значение, и наоборот, но это может привести к предупреждениям или неверным значениям. Явное преобразование с использованием PUT() и INPUT() Обеспечивает точный контроль и предотвращает неоднозначность. Для преобразования символьных данных в числовые требуется формат, а для преобразования числовых данных в символьные — формат.

К распространённым проблемам относятся несоответствие длины, некорректная информация и недействительные данные, приводящие к пропущенным значениям. Неявное преобразование всегда создаёт запись NOTE в журнале, сигнализируя о потенциальных проблемах с качеством данных.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

  • Преобразование символа → числа: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Преобразовать числовое значение в символьное: char = put(amount, dollar12.2);

22) Какую роль играет вектор данных программы (PDV) в обработке SAS и как его понимание может улучшить проектирование программы?

PDV — это структура области памяти, которую SAS использует для построения наблюдений во время выполнения шага DATA. Она хранит значения переменных, автоматических переменных и временных переменных для каждой итерации. PDV сбрасывается в начале каждого цикла, если только переменные не сохраняются с помощью таких механизмов, как операторы RETAIN или SUM.

Понимание поведения PDV проясняет причины появления пропущенных значений, принципы работы массивов и срабатывания логики FIRST./LAST. Это также помогает в настройке производительности, поскольку разработчики могут прогнозировать использование памяти и избегать создания ненужных переменных.

Пример: Непреднамеренное сохранение значений переменных часто возникает из-за использования операторов SUM, где SAS неявно применяет RETAIN.

23) Какие типы индексов SAS существуют и как следует выбирать между простыми и составными индексами?

SAS поддерживает декриминализовано и композитный Индексы. Простой индекс создаётся на основе одной переменной, а составной — на основе двух или более переменных. Выбор индекса зависит от шаблонов запросов: если большинство запросов используют один ключ, например, Customer_ID, достаточно простого индекса. Если запросы обычно фильтруются по нескольким переменным, например State и Category, то составной индекс улучшает производительность.

Сравнительная таблица:

Тип индекса Характеристики: лучший вариант использования
Простой Одна переменная Поиск по уникальному идентификатору
Композитный Несколько переменных Фильтры WHERE с несколькими условиями

Пример: составной индекс по (Region, Product) ускоряет аналитику продуктов по регионам.

24) Объясните преимущества использования PROC FORMAT и то, как определяемые пользователем форматы улучшают интерпретируемость.

Формат PROC позволяет разработчикам присваивать содержательные метки кодированным значениям, улучшая читаемость отчётов, согласованность процедур и контроль над интерпретацией данных. Пользовательские форматы работают как таблицы поиска и могут снизить потребность в объединениях или логике CASE. Форматы можно повторно использовать в различных наборах данных и процедурах, что повышает удобство поддержки.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

Создание формата для 1=Male и 2=Female Позволяет функциям PROC FREQ или PROC REPORT автоматически отображать описательные метки. Аналогичным образом, диапазоны доходов можно группировать с использованием пользовательских форматов значений для сегментационного анализа.

Основное преимущество заключается в том, что базовые данные остаются неизменными, а отображаемые данные становятся более интерпретируемыми.

25) Как работает внутренняя функция PROC SORT и какие параметры помогают оптимизировать сортировку больших наборов данных?

Процедура SORT переупорядочивает наблюдения на основе одной или нескольких переменных; однако это может быть ресурсоёмким, особенно для больших наборов данных. SAS создаёт временные служебные файлы, выполняет слияние отсортированных фрагментов и записывает результат в выходной набор данных.

Производительность может быть улучшена за счет:

  • . SORTEDBY= для оптимизации метаданных
  • Применение NODUPKEY or NODUPREC эффективно удалять дубликаты
  • Сортировка только необходимых переменных с использованием KEEP= or DROP=
  • Использование индексов вместо физических сортировок для некоторых операций

Пример: сортировка 50 миллионов строк выполняется быстрее, если считывать только 3 обязательные переменные вместо всех 100 полей в наборе данных.

26) Почему оператор LENGTH важен в SAS, и как неправильное назначение длины влияет на данные?

Оператор LENGTH определяет объём хранения символьных переменных и влияет на использование памяти, риск усечения и точность результата. SAS устанавливает длину символов по умолчанию на основе первого встреченного назначения, что может привести к усечению, если позже появятся более длинные значения. Явные операторы LENGTH предотвращают эту проблему и обеспечивают согласованность на всех этапах DATA.

Неправильная длина может привести к усечению строк, неправильной классификации категорий или неожиданным результатам в объединениях из-за несовпадения ключей.

Пример: Настройка length ProductName $50; обеспечивает сохранение полных имен, даже если первое значение в наборе данных короче.

27) Каково назначение директив компилятора SAS, таких как %PUT, %EVAL и %SYSFUNC, при обработке макросов?

Директивы компилятора, также называемые макрофункциями, улучшают обработку макросов, позволяя выполнять оценку, протоколирование и вызовы функций во время компиляции. %PUT записывает сообщения в журнал для отладки, %EVAL выполняет целочисленную арифметику над макропеременными и %SYSFUNC вызывает функции шага DATA в коде макроса.

Эти инструменты расширяют возможности динамического программирования, позволяя более точно манипулировать макропеременными.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Это создает форматированную дату во время компиляции макроса.

28) Как SAS обрабатывает ошибки, предупреждения и примечания, и почему мониторинг журналов так важен?

Журналы SAS классифицируют проблемы по трём категориям: ошибки, предупреждения и примечания. Ошибки препятствуют выполнению программы или созданию набора данных, предупреждения указывают на потенциальные проблемы, а примечания содержат информационные сообщения, включая неявные преобразования и неинициализированные переменные. Мониторинг журналов обеспечивает точность данных, предотвращает скрытые сбои и выявляет узкие места производительности.

Игнорирование журналов может привести к незамеченным ошибкам, таким как неверная обработка данных, усечение переменных или непреднамеренные слияния.

Пример: ПРИМЕЧАНИЕ «Символьные значения были преобразованы в числовые» сигнализирует о неявном преобразовании, которое может привести к появлению пропущенных значений.

29) Какие методы можно использовать для проверки качества данных в SAS перед анализом или составлением отчета?

Валидация данных в SAS основана на статистических проверках, структурных проверках и проверке бизнес-правил. Методы включают использование PROC FREQ для выявления непредвиденных категорий, PROC MEANS для выявления выбросов, PROC COMPARE для согласования наборов данных и валидационных запросов PROC SQL. Настраиваемая валидация с использованием логики IF-THEN, проверок FIRST./LAST. или поиска по хэшу обеспечивает более глубокую оценку правил.

Общие методы:

  • Проверка диапазона с использованием условий IF
  • Обнаружение дубликатов с помощью PROC SORT + NODUPKEY
  • Шаблоны пропущенных значений с использованием PROC FREQ
  • Проверка кросс-таблиц с помощью PROC TABULATE

Пример: использование PROC COMPARE для проверки данных, перенесенных между системами, обеспечивает структурную и стоимостную согласованность.

30) Когда следует использовать SAS ODS (Output Delivery System), и какие преимущества она дает для отчетности?

ODS управляет форматированием выходных данных, позволяя процедурам SAS выдавать результаты в форматах HTML, PDF, Excel, RTF и других. ODS разделяет генерацию данных и их представление, предлагая возможности стилизации, создания шаблонов и маршрутизации выходных данных. Аналитики используют ODS для создания настраиваемых, профессионально оформленных отчетов.

Преимущества:

  • Поддерживает несколько выходных форматов
  • Позволяет создавать стилизованные таблицы, графики и шаблоны.
  • Позволяет захватывать выходные наборы данных с помощью ODS OUTPUT
  • Улучшает автоматизацию повторяющихся отчетов

Пример: создание автоматизированных еженедельных панелей мониторинга производительности в Excel с помощью ODS Excel оптимизирует процессы отчетности.

31) Как работает оператор INFILE в SAS и какие параметры помогают контролировать чтение необработанных файлов?

Оператор INFILE сообщает SAS, как читать внешние файлы необработанных данных. Он работает вместе с оператором INPUT для преобразования текста фиксированного, разграниченного или смешанного формата в структурированные наборы данных. Параметры INFILE обеспечивают детальное управление длиной записи, обработкой разделителей, пропущенными данными и указателями строк.

Полезные опции включают в себя ДЛМ= для пользовательских разделителей, МИСОВЕР чтобы предотвратить чтение SAS за пределами доступных полей, FIRSTOBS= чтобы указать стартовую линию, ЛРЕКЛ= для длинных записей, и TRUNCOVER для строк переменной длины. Эти параметры обеспечивают согласованный прием данных даже из плохо отформатированных файлов.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Такая конфигурация защищает от пропуска конечных полей и заключенных в кавычки значений.

32) Какие существуют типы библиотек SAS и как они используются в корпоративных средах?

Библиотеки SAS служат указателями на места хранения наборов данных, каталогов и других файлов SAS. Библиотеки могут быть временными или постоянными, выбор зависит от требований к сохранению данных и архитектуры платформы.

Типы библиотек:

  • РАБОТА Библиотека: Временное хранилище, которое исчезает по завершении сеанса.
  • Постоянные библиотеки: Создано с использованием LIBNAME, указывающего на расположение на диске или базы данных.
  • Библиотеки на основе движка: Такие как V9, BASE, SPDE и механизмы баз данных (например, ORACLE, TERADATA).
  • Библиотеки метаданных: Используется в средах SAS Enterprise Guide и SAS Studio для контролируемого доступа.

Пример: в крупных организациях соединения LIBNAME часто указывают непосредственно на защищенный Oracle или таблицы Hadoop, обеспечивающие бесперебойный анализ без дублирования данных.

33) Каково назначение функции COMPRESS и параметра COMPRESS=dataset, и чем они отличаются?

Несмотря на одинаковое название, функция COMPRESS и параметр COMPRESS= dataset служат разным целям. Функция КОМПРЕСС удаляет указанные символы из строк, помогая очистке или стандартизации данных. В отличие от этого, COMPRESS= опция набора данных уменьшает размер физического набора данных за счет применения алгоритмов сжатия RLE (Run Length Encoding) или RDC к сохраненным наблюдениям.

Сравнительная таблица:

Особенность Функция КОМПРЕСС COMPRESS= Опция
Цель Удалить символы из текста Уменьшить размер файла
Объем Переменный уровень Уровень набора данных
Пример name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Пример: сжатие набора данных из 50 миллионов строк может сократить объем хранилища на 60%, повысив производительность ввода-вывода.

34) Как эффективно отлаживать программы SAS и какие функции помогают выявлять проблемы?

Эффективная отладка в SAS требует систематического использования сообщений журнала, операторов PUT, ODS TRACE и диагностических параметров. Журнал предоставляет подсказки в виде сообщений ERROR, WARNING и NOTE, выявляя синтаксические проблемы, неинициализированные переменные или несоответствия типов. Оператор PUTLOG позволяет настраивать отладочный вывод, помогая отслеживать значения переменных во время выполнения.

Дополнительные методы включают использование OPTIONS MPRINT, SYMBOLGEN и MLOGIC для отладки макросов и использования PROC CONTENTS для проверки атрибутов набора данных. Для отладки шага DATA интерактивный Отладчик шагов DATA обеспечивает пошаговое выполнение, точки останова и наблюдение за переменными.

Пример: Активация MPRINT помогает подтвердить правильность SQL-кода, сгенерированного макросом.

35) В чем разница между PROC REPORT и PROC TABULATE, и когда следует использовать каждый из них?

PROC REPORT предоставляет универсальные настраиваемые отчёты с управлением по строкам, включая детализацию, сводку и вычисляемые столбцы. PROC TABULATE создаёт многомерные сводные кросс-таблицы, уделяя особое внимание презентационным таблицам. Понимание этих характеристик помогает аналитикам выбирать наиболее удобный и эффективный формат.

Сравнение:

Особенность ОТЧЕТ ПРОЦЕССА ПРОЦ ТАБУЛЯЦИЯ
Контролировать Высокий контроль над логикой строк Высокий контроль над структурированными таблицами
Результат Текстовые или стилизованные отчеты Матрицы перекрестных таблиц
Кейсы Настраиваемые панели KPI Многомерные резюме

Пример: финансовая панель управления, требующая условного форматирования, относится к PROC REPORT, тогда как трехмерный обзор продаж по регионам, кварталам и сегментам соответствует PROC TABULATE.

36) Каково значение операторов CLASS и BY в процедурах SAS и чем они отличаются?

CLASS и BY создают анализ на уровне групп, но ведут себя по-разному. CLASS не требует предварительной сортировки данных и используется в таких процедурах, как PROC MEANS, PROC SUMMARY и PROC TABULATE, для генерации статистики по категориальным переменным. BY требует сортировки данных и обеспечивает отдельное выполнение процедур для каждой группы BY, обеспечивая большую процедурную независимость и отдельные выходные блоки ODS.

Ключевые отличия:

  • КЛАСС: Сортировка не требуется, более эффективная агрегация.
  • ПО: Требуется сортировка, создает независимые результаты.

Пример: для построения отдельных регрессионных моделей по регионам предпочтительнее обработка BY. Для суммирования продаж по регионам в одной таблице подходит обработка CLASS.

37) Как SAS обрабатывает даты и время внутри компании, и почему важно понимать эту структуру хранения?

В SAS даты хранятся как количество дней, прошедших с 1 января 1960 года, а значения datetime — как количество секунд, прошедших с этой даты. Значения времени представляют собой секунды, прошедшие с полуночи. Эти числовые представления позволяют выполнять математические операции, например, складывать дни или вычислять длительность.

Понимание этой структуры критически важно для точной отчётности, предотвращения ошибок, связанных с неточностями, и обеспечения правильного использования форматов и информации. Арифметика дат без правильных форматов часто сбивает новичков с толку, поскольку вместо читаемых дат отображаются необработанные числовые значения.

Пример:

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

Этот расчет работает, поскольку обе даты имеют одинаковую числовую основу.

38) Какие преимущества предоставляют макрофункции SAS, такие как %SCAN, %SUBSTR и %UPCASE, при генерации кода?

Макрофункции обеспечивают манипулирование текстом во время компиляции, позволяя динамически создавать имена переменных, имена наборов данных и условные сегменты кода. %SCAN извлекает слова из макропеременных, %SUBSTR разделяет текстовые сегменты, а %UPCASE обеспечивает единообразный регистр букв при сравнении.

Эти функции улучшают обобщение, позволяя макросам адаптироваться к параметрам, заданным пользователем. Например, генерация ежемесячных наборов данных с использованием %substr(&date,1,6) позволяет автоматизировать именование таблиц.

Пример:

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

Это производит СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА, обеспечивая согласованное соответствие в макрологике.

39) Какие факторы следует учитывать при выборе между наборами данных SAS и внешними базами данных для хранения?

Выбор между наборами данных SAS и внешними базами данных зависит от объёма данных, требований к параллельной работе, контроля безопасности и интеграции. Наборы данных SAS обеспечивают быстрый последовательный доступ и идеально подходят для аналитических рабочих процессов, но не поддерживают многопользовательский параллельный доступ и надёжный контроль транзакций. Внешние базы данных, такие как Oracle, Teradata и SQL Server предлагают индексацию, соответствие требованиям ACID, масштабируемость и контролируемый доступ.

Факторы включают в себя:

  • Объем данных и ожидаемый рост
  • Параллелизм запросов
  • Безопасность и права доступа пользователей
  • Интеграция с корпоративными системами
  • Затраты и административные накладные расходы

Пример: группа специалистов по анализу данных, ежедневно анализирующая 5 миллионов строк, может предпочесть наборы данных SAS, в то время как корпоративной CRM-системе с 1 миллиардом записей требуется база данных.

40) Как SAS определяет длину и тип переменной на этапе компиляции, и какие проблемы возникают из-за несогласованности источников?

Во время компиляции SAS проверяет первое вхождение каждой переменной, чтобы назначить тип и длину. Для символьных переменных длина по умолчанию равна наибольшему значению, назначенному в этом первом экземпляре. Если переменные встречаются в нескольких наборах данных SET или MERGE, несоответствие длины приводит к усечению и появлению предупреждений. Числовые переменные всегда получают 8 байт, если иное не указано явно.

Такие проблемы, как несоответствие длины символов, приводят к несовпадению ключей и некорректным слияниям. Разработчики часто используют операторы LENGTH перед операторами SET для обеспечения согласованности.

Пример:

length ID $15;
set data1 data2;

Это гарантирует единообразие идентификатора на обоих входах.

41) Какова цель оператора OUTPUT в SAS и как он может контролировать создание набора данных?

Оператор OUTPUT явно указывает SAS, когда следует записывать текущее содержимое вектора данных программы (PDV) в один или несколько наборов данных. Без OUTPUT SAS автоматически записывает одно наблюдение на каждую итерацию шага DATA. Намеренное использование OUTPUT позволяет генерировать несколько наблюдений за одну итерацию, записывать выборочные наблюдения или направлять вывод в различные наборы данных в зависимости от условий.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Это создаёт два набора данных за один шаг DATA. Понимание OUTPUT крайне важно для сложных операций с данными, таких как расширение записей или создание нескольких сводок.

42) Как PROC COMPARE помогает в проверке наборов данных и какие параметры повышают точность сравнения?

PROC COMPARE оценивает два набора данных и выявляет различия в структуре, метаданных и фактических значениях данных. Эта процедура обычно используется для проверки миграции, проверки качества ETL и регрессионного тестирования в аналитических конвейерах. Ключевые возможности, такие как КРИТЕРИЙ=, ЛИСТАЛЛ, МАКСПРИНТ= и OUTDIF помогают создавать более подробные отчеты и контролировать допустимые уровни числовых расхождений.

Эта процедура выявляет несоответствующие типы переменных, неожиданные пропущенные значения, различия на уровне строк и структурные проблемы.

Пример: При миграции из Oracle в SAS, PROC COMPARE гарантирует, что полученный набор данных SAS соответствует исходному без скрытых ошибок усечения или округления.

43) Каково значение оператора RETAIN в сочетании с логикой FIRST./LAST.?

Использование RETAIN вместе с FIRST./LAST. обеспечивает мощные вычисления на уровне групп, особенно для кумулятивных итогов, текущих разниц и категориальных флагов. Переменная FIRST. указывает начало группы BY, поэтому RETAIN помогает правильно сбрасывать или накапливать значения.

Иллюстративный пример:

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

Эта логика агрегирует итоговые данные на уровне клиентов, не требуя использования PROC SUMMARY. Она демонстрирует важность RETAIN для сохранения значений по строкам внутри группы при сбросе для каждой новой группы. Понимание этого шаблона необходимо для эффективного суммирования пошаговых данных DATA.

44) Что отличает PROC FREQ от PROC SUMMARY для категориального анализа?

PROC FREQ создаёт таблицы частот, кросс-таблицы и тесты на ассоциацию, такие как хи-квадрат, что делает его идеальным для категориальных распределений и анализа непредвиденных обстоятельств. PROC SUMMARY вычисляет числовую статистику по непрерывным или дискретным группам, но не генерирует частотные показатели, если не указано иное.

Сравнительная таблица:

Особенность ЧАСТОТА ПРОЦЕССА РЕЗЮМЕ ПРОЦЕССА
Результат Таблицы частот Сводные статистические данные
Идеально для Счета, проценты, ассоциации Средние значения, суммы, диапазоны
Статистические тесты Хи-квадрат, точное распределение Фишера По умолчанию нет

Пример: Для оценки демографических характеристик клиентов (пол, регион) лучше использовать PROC FREQ. Для расчета среднего дохода по сегменту подойдет PROC SUMMARY.

45) Как опции FIRSTOBS и OBS помогают контролировать извлечение образцов?

FIRSTOBS и OBS — это параметры набора данных, ограничивающие считываемую часть набора данных. FIRSTOBS определяет первое наблюдение для чтения, а OBS — последнее. Эти параметры полезны для выборки, отладки и тестирования производительности, поскольку они сокращают время обработки во время разработки.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

При этом извлекаются только первые 1000 строк, что ускоряет выполнение кода во время тестовых циклов. Значения не изменяют сам набор данных и применяются только во время шага DATA или выполнения процедуры. Эти параметры повышают эффективность при работе с очень большими наборами данных.

46) В чем преимущество использования PROC FORMAT с CNTLIN и CNTLOUT, и как он поддерживает динамические форматы?

CNTLIN позволяет создавать форматы на основе набора данных, обеспечивая создание динамических систем маркировки, управляемых данными. CNTLOUT извлекает существующие форматы в наборы данных, позволяя вносить изменения, проводить аудит и управлять версиями форматов. Эта функция полезна, когда значения форматов часто меняются или регулируются бизнес-правилами, хранящимися в таблицах базы данных.

Пример: банк может иметь набор данных, содержащий коды риска и их описательные значения. Используя CNTLIN, SAS автоматически генерирует форматы без необходимости вручную вводить значения. Такой подход централизует логику форматирования и упрощает обслуживание крупных систем отчётности.

47) Чем отличается оператор SUM от функции SUM() в SAS, и когда каждый из них предпочтительнее?

Оператор SUM (x + y;) неявно сохраняет переменную и обрабатывает пропущенные значения как ноль, что делает её идеальным инструментом для подсчёта текущих итогов. Функция SUM() (x = sum(a,b,c);) оценивает аргументы только в пределах текущей итерации и игнорирует пропущенные значения, не сохраняя при этом результаты.

Сравнение:

Аспект Выражение SUM SUM () функция
Сохранение Да Нет
Недостающие ценности Рассматривается как ноль Игнорируется
Кейсы Нарастающим итогом Суммы на уровне строк

Пример: total + amount; накапливается в ходе наблюдений, в то время как sum(amount1, amount2) вычисляет суммы только в пределах одной строки.

48) Каково назначение параметра END= набора данных и как он помогает определить последнюю строку в наборе данных?

Параметр END= dataset присваивает временную переменную, которая принимает значение 1, когда SAS считывает последнее наблюдение из набора данных. Это чрезвычайно полезно при выполнении задач инициализации или завершения, таких как запись сводных записей, закрытие файлов или финализация выходных данных хэш-объектов.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Эта логика гарантирует, что определённые действия выполняются только один раз после всех итераций. END= особенно полезен при программном создании отчётов и построении кумулятивных сводных наборов данных.

49) Каковы основные преимущества и недостатки использования SPDE (Scalable Performance Data Engine) в SAS?

Механизм SPDE повышает производительность больших многопоточных сред данных. Он распределяет данные по хранилищам и выполняет параллельные операции чтения и записи. Он подходит для высокопроизводительной аналитики и больших нагрузок ETL.

Преимущества и недостатки:

Наши преимущества Недостатки бонуса без депозита
Параллельный ввод-вывод для более высокой производительности Требуется многодисковая среда
Эффективно для больших наборов данных Сложная конфигурация
Поддерживает разбиение на разделы и индексацию Не идеально подходит для небольших наборов данных

Пример: обработка 300 миллионов записей с помощью SPDE может значительно сократить время выполнения, особенно в системах с несколькими процессорами и дисками.

50) Как PROC SQL обрабатывает подзапросы и какие преимущества они дают при программировании SAS?

PROC SQL поддерживает коррелированные и некоррелированные подзапросы, обеспечивая более глубокую фильтрацию, условные поиски и динамические вычисления. Подзапросы позволяют SQL вычислять значения «на лету», сопоставлять отфильтрованные подмножества или выполнять условные соединения без промежуточных наборов данных.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

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

Это позволяет выявить высокопроизводительные записи. Подзапросы сокращают потребность во временных наборах данных, улучшают читаемость и позволяют реализовать более сложную логику в одном операторе SELECT. Они особенно полезны в запросах к метаданным и аналитической фильтрации.

🔍 Главные вопросы для собеседования в SAS с реальными сценариями и стратегическими ответами

1) В чем разница между шагом DATA и шагом PROC в SAS?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет оценить ваше понимание основ SAS, а также то, как вы обрабатываете и анализируете данные.

Пример ответа:

Шаг DATA используется для чтения, обработки и создания наборов данных, а шаг PROC — для анализа данных и создания отчётов. Шаг DATA фокусируется на подготовке данных, а шаги PROC применяют статистические или аналитические процедуры.

2) Как вы обрабатываете пропущенные значения в SAS?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет узнать ваш подход к качеству и полноте данных.

Пример ответа:

«Я обрабатываю пропущенные значения, сначала идентифицируя их с помощью PROC MEANS или PROC FREQ. Затем я решаю, следует ли их вводить, удалять или рассматривать как отдельную категорию, исходя из контекста анализа и влияния на модель».

3) Можете ли вы объяснить назначение оператора MERGE в SAS?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет узнать, понимаете ли вы концепции объединения данных и реляционных отношений.

Пример ответа:

Оператор MERGE используется для объединения наборов данных на основе общей переменной. Он позволяет объединять наборы данных горизонтально и требует сортировки наборов данных по переменной BY.

4) Опишите сложный проект SAS, над которым вы работали, и как вы с ним справились.

Ожидается от кандидата: Оценка решения проблем, инициативности и способности достигать результатов.

Пример ответа (использует обязательную фразу №1):

На предыдущей должности я работал над сложным проектом интеграции данных, включающим множество несогласованных источников. Я разработал специальные правила проверки, стандартизированные форматы и автоматизировал проверки качества с помощью макросов SAS. Это обеспечило точность отчётности и сократило время обработки.

5) Как оптимизировать код SAS для повышения производительности?

Ожидается от кандидата: Понимание эффективности, оптимизации и лучших практик SAS.

Пример ответа:

«Я оптимизирую код SAS, минимизируя использование ненужных переменных, используя WHERE вместо IF при выделении подмножеств, индексируя большие наборы данных и избегая повторных вычислений с использованием макропеременных. Я также просматриваю логи, чтобы исключить неэффективные действия».

6) Расскажите мне о случае, когда вам пришлось сотрудничать с командой для решения проблемы, связанной с SAS.

Ожидается от кандидата: Teamwork, коммуникативные навыки и навыки разрешения конфликтов.

Пример ответа (использует обязательную фразу №2):

На предыдущей должности я сотрудничал с командой по обработке данных, устраняя несоответствия в отчётах. Я организовывал обсуждения для понимания потоков данных, проверял наборы данных с помощью PROC COMPARE и документировал общий процесс для использования в будущем.

7) Как вы обеспечиваете точность и целостность выходных данных SAS?

Ожидается от кандидата: Внимание к деталям, обеспечение качества и методы проверки.

Пример ответа:

Я обеспечиваю точность, выполняя проверки данных, используя PROC CONTENTS для проверки свойств переменных и перепроверку результатов с помощью независимых запросов. Я также поддерживаю процессы рецензирования критически важных отчётов.

8) Опишите ситуацию, когда сроки были сжатыми, а анализ SAS — сложным. Как вы справились?

Ожидается от кандидата: Управление временем, расстановка приоритетов и спокойствие в стрессовых ситуациях.

Пример ответа (использует обязательную фразу №3):

«На предыдущей работе мне приходилось предоставлять подробный статистический отчёт в очень сжатые сроки. Я отдавал приоритет важным аналитическим задачам, автоматизировал повторяющиеся задачи с помощью макросов SAS и регулярно сообщал об обновлениях статуса, чтобы соответствовать ожиданиям».

9) Как использовать макросы SAS и какие преимущества они предоставляют?

Ожидается от кандидата: Знание автоматизации, масштабируемости и эффективности кодирования.

Пример ответа:

«Я использую макросы SAS для автоматизации повторяющихся задач, уменьшения количества ошибок в коде и повышения возможности повторного использования кода. Они помогают поддерживать согласованность в крупных проектах и ​​упрощают анализ на основе параметров».

10) Опишите реальный сценарий, в котором вы улучшили процесс с помощью SAS.

Ожидается от кандидата: Практическое применение, повышение эффективности и влияние на бизнес.

Пример ответа (использует обязательную фразу №4):

На своей последней должности я автоматизировал ежемесячный процесс подготовки отчётности, который создавался вручную. Используя PROC SQL и макросы SAS, я сократил время обработки с нескольких часов до нескольких минут, что значительно повысило производительность команды.

Подведем итог этой публикации следующим образом: