En Popüler 50 SAS Mülakat Soruları ve Cevapları (2026)

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Güncellenmiş

En İyi SAS Mülakat Soruları ve Cevapları

Bir SAS mülakatına hazırlanmak, özellikle bir SAS mülakatında gerçekten neyin önemli olduğunu anlamak için odaklanmış bir hazırlık gerektirir. Bu değerlendirmeler, problem çözme derinliğini, analitik düşünmeyi ve modern veri ortamlarında pratik uygunluğu ortaya koyar.

SAS rollerindeki fırsatlar, teknik deneyim ve alan uzmanlığının gerçek etkiyi şekillendirdiği analitik, raporlama ve iş zekası alanlarını kapsar. Bu alanda çalışan profesyoneller, güçlü analiz becerilerine, gelişmiş bir beceri setine ve yeni başlayan, orta düzey ve kıdemli adayların çeşitli teknik beklentileri karşılamalarına yardımcı olan yaygın ve ileri düzey soru ve cevaplarla oluşturulan özgüvene güvenirler. Daha fazla oku…

👉 Ücretsiz PDF İndirme: SAS Mülakat Soruları ve Cevapları

En İyi SAS Mülakat Soruları ve Cevapları

1) SAS, bir DATA adımını şirket içinde nasıl işler ve hangi yaşam döngüsü aşamalarından geçer?

SAS'taki DATA adımı, derleme aşaması ve yürütme aşaması olmak üzere iki ana aşamadan oluşan iyi tanımlanmış bir yaşam döngüsü boyunca çalışır. Bu yaşam döngüsünü anlamak, SAS'ın veri kümelerini nasıl oluşturduğunu, sözdizimini nasıl algıladığını, değişken özniteliklerini nasıl atadığını ve yinelemeleri nasıl yönettiğini açıkladığı için çok önemlidir. Derleme sırasında SAS, sözdizimini kontrol eder, Program Veri Vektörünü (PDV) oluşturur ve çıktı veri kümesinin tanımlayıcı bölümünü hazırlar. Yürütme sırasında SAS verileri okur, PDV değerlerini doldurur, koşulları değerlendirir ve gözlemleri çıktı veri kümesine yazar.

Yaşam Döngüsü Aşamaları:

Aşama Aşama özellikleri Örnek E-posta
Derleme PDV oluşturur, değişken uzunlukları atar, eksik değişkenleri belirler Eksik noktalı virgüller derleme zamanı hatalarına neden olur
infaz İfadeleri satır satır yürütür, çıktı verilerini yazar SET sales;
profit = revenue – cost;

Bu yaşam döngüsü hata ayıklamayı optimize etmeye ve veri işleme performansını artırmaya yardımcı olur.

2) SAS'ta veri kümelerini birleştirmenin farklı yolları nelerdir ve her yöntem ne zaman kullanılmalıdır?

SAS, veri kümelerini birleştirmek için birden fazla teknik sunar ve her biri veri yapısına, veri kümeleri arasındaki ilişkiye ve performans gereksinimlerine bağlı olarak benzersiz avantajlar sunar. Birleştirme, ekleme, birleştirme, iç içe geçirme ve SQL birleştirme işlemlerinin her biri farklı bir sorunu çözer. Doğru yöntemi seçmek doğruluğu artırır ve istenmeyen yinelemeleri önler.

Anahtar Yöntemler:

  • BİRLEŞTİRME (VERİ Adımı): Veri kümeleri ortak bir BY değişkenini paylaştığında kullanılır. Bire bir veya bire çok ilişkiler için uygundur.
  • SET (Birleştirme): Veri kümelerini dikey olarak istifler. Değişkenler aynı ancak gözlemler farklı olduğunda kullanılır.
  • PROC SQL JOIN: Tam esneklik için kullanın: sol, sağ, tam ve iç birleşimler.
  • ARALIKLI GEÇİŞ: Sıralama düzenini koruyarak birden fazla veri kümesini birleştirir.

Örnek: Satışları ve müşterileri Customer_ID ile birleştirmek, raporlama ve analiz için zenginleştirilmiş profiller oluşturmanıza olanak tanır.

3) SAS informat ile SAS formatı arasındaki farkı örneklerle açıklayınız.

Informat ve format, SAS'ta tamamen farklı rollere sahiptir. Informat, SAS'a şunları söylüyor: veriler nasıl okunur, format SAS'a şunu söyler veriler nasıl görüntülenirBu özellikler, verilerin farklı yorumlanıp yorumlanmayacağını veya sadece farklı şekilde sunulup sunulmayacağını belirler. Bu farkı hatırlamak, tarihleri, ondalık sayıları, parasal değerleri ve karakter değişkenlerini doğru bir şekilde işlemek için çok önemlidir.

Karşılaştırma Tablosu:

Özellikler bilgi oluşturulan
Amaç Harici verileri oku Dahili verileri görüntüle
uygulamalı giriş aşaması çıkış aşaması
Örnek E-posta input date mmddyy10.; format date date9.;

Örnek: Eğer veri şunları içeriyorsa 20250114, bilgi yymmdd8. bunu bir SAS tarih değerine dönüştürür. Biçim date9. sonra bunu şu şekilde görüntüler 14JAN2025Bilgi olmadan SAS tarihi tamamen yanlış okuyacaktı.

4) SAS performansını etkileyen faktörler nelerdir ve yavaş çalışan bir programı nasıl optimize edebilirsiniz?

SAS'ta performans, kod verimliliğine, donanım kaynaklarına, veri kümesi boyutuna ve dizin kullanımına bağlıdır. Yavaş bir programı optimize etmek için hem DATA hem de PROC adım faktörlerini değerlendirmeniz gerekir. Verimsiz birleştirmeler, aşırı sıralama, gereksiz değişkenler veya dizinleme eksikliği genellikle darboğazlara yol açar.

Optimizasyon Stratejileri:

  1. Limit Değişkenleri: Kullanım KEEP= or DROP= bellek kullanımını azaltmak için.
  2. Birleşmeleri Optimize Edin: Dizinlenmiş BY değişkenlerini veya karma birleştirmeli SQL'i kullanın.
  3. Gereksiz Sıralamalardan Kaçının: Sıralama CPU'yu yoğun kullanır; yalnızca gerektiğinde sıralayın.
  4. IF yerine WHERE kullanın: WHERE, PDV döngüsünde daha önceki verileri filtreler.
  5. Karma Nesnelerden Yararlanın: MERGE ile karşılaştırıldığında aramalarda daha verimlidir.

Örnek: 10 milyon satırlık bir veri kümesi, indekslendiğinde önemli ölçüde daha hızlı işlenebilir ve birleştirme süresi dakikalardan saniyelere düşürülebilir.

5) SAS WHERE ifadesi IF ifadesi yerine nerelerde kullanılmalıdır ve ne gibi avantajlar sağlar?

WHERE ifadesi veri alma sırasında işlenirken, IF ifadesi veri PDV'ye girdikten sonra çalışır. Bu, WHERE'in verileri daha erken filtreleyerek G/Ç'yi azaltıp performansı artırabileceği anlamına gelir. WHERE ayrıca dizinlemeyi de destekleyerek büyük veri kümeleri için daha hızlı alt kümeleme olanağı sunar.

WHERE'in avantajları:

  • PDV'ye yüklemeden önce verileri filtreler
  • Daha hızlı seçim için dizinleri destekler
  • Hem DATA adımında hem de PROC adımında çalışır
  • SQL benzeri operatörleri işler

Örnek:

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

Bu versiyon sadece Avrupa kayıtlarını yüklerken, IF kullanıldığında önce tüm veriler yüklenir ve daha sonra filtrelenir, bu da bellek ve zaman kaybına neden olur.

6) Sayısal, karakter, otomatik ve geçici değişkenler dahil olmak üzere farklı SAS değişken türlerini açıklayın.

SAS değişkenleri, özelliklerine ve SAS'ın bunları kullanma biçimine göre sınıflandırılır. Sayısal ve karakter değişkenleri kullanıcı tanımlı verileri depolar, ancak SAS ayrıca dahili işleme için otomatik değişkenler ve geçici değişkenler de üretir. Bu türlerin anlaşılması, etkili veri işlemeyi sağlar ve geliştiricilerin daha kolay hata ayıklamasına olanak tanır.

SAS Değişkenlerinin Türleri:

  • Sayısal: Gerçek sayıları depola; varsayılan uzunluk 8 bayttır.
  • Karakter: Kullanıcı tarafından tanımlanan veya çıkarılan uzunluktaki dizeleri depola.
  • Otomatik Değişkenler: SAS tarafından oluşturuldu, örneğin _N_ (tekrar sayacı) ve _ERROR_.
  • Geçici Değişkenler: Veri kümesine yazılmadan LENGTH veya RETAIN kullanılarak oluşturuldu.

Örnek: _N_ Genellikle dizileri başlatma gibi görevler için yalnızca ilk gözlemi işlemek amacıyla kullanılır.

7) PROC MEANS ile PROC SUMMARY arasındaki fark nedir? Örnekler verin.

Her iki prosedür de tanımlayıcı istatistikler hesaplar, ancak PROC MEANS varsayılan olarak sonuçları görüntülerken, PROC SUMMARY açık bir OUTPUT ifadesi gerektirir. Varsayılan davranış arasındaki bu fark, PROC SUMMARY'yi basılı çıktısı olmayan veri kümeleri üretmek için daha uygun hale getirir.

karşılaştırma:

Özellikler PROC ANLAMLARI İŞLEM ÖZETİ
Çıktı Varsayılan olarak yazdırıldı Basılı çıktı yok
Kullanım çantası Hızlı istatistik görünümü Özet veri kümeleri oluşturun

Örnek:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; yalnızca bir veri kümesi oluşturur.

8) SAS endeksleri nasıl çalışır ve büyük veri kümeleri için ne gibi faydalar sağlar?

SAS'taki dizinler, bir kitabın dizini gibi çalışır; tam veri kümesi taramalarından kaçınarak veri erişimini hızlandırırlar. Önemli değişkenlere göre gözlemlere yönelik sıralı işaretçileri depolarlar. Dizinler, özellikle büyük veri kümeleri ve tekrarlayan aramalar için faydalıdır.

Faydaları:

  • Daha hızlı WHERE işleme
  • Gelişmiş katılma performansı
  • Azaltılmış G/Ç işlemleri
  • BY ifadesiyle geliştirilmiş MERGE işlemleri

Örnek: Bir dizin oluşturma Customer_ID 15 milyon satırlık bir tabloda SAS'ın belirli müşteri kayıtlarını neredeyse anında almasına olanak tanırken, indeksleme yapılmadığında tüm veri setini sırayla okuması gerekir.

İLGİLİ MAKALELER

9) SAS'taki karma nesnelerinin geleneksel MERGE ifadelerine göre avantajları var mı? Bir örnekle açıklayın.

Karma nesneler, bellek içi bir arama mekanizması sağlayarak çoktan bire aramalarda MERGE'den önemli ölçüde daha hızlıdır. Sıralamadan kaçınır, G/Ç'yi azaltır ve büyük arama tablolarını verimli bir şekilde işler. Yaşam döngüleri yalnızca DATA adımında mevcut olduğundan, geçici birleştirmeler için idealdir.

Avantajları:

  • Verileri sıralamaya gerek yok
  • Daha hızlı aramalar
  • Boyut stili veri kümeleri için verimli
  • Bellek tabanlı, disk G/Ç'yi azaltma

Örnek: Müşteri ana verilerini (300 bin satır) işlemlerle (50 milyon satır) eşleştirmek için bir karma nesnesi kullanmak, sıralı veriler ve birden fazla geçiş gerektiren MERGE'e kıyasla önemli bir performans artışı sağlar.

10) SAS fonksiyonlarının farklı türleri nelerdir ve gerçek senaryolarda nasıl kullanılırlar?

SAS, matematiksel fonksiyonlar, karakter fonksiyonları, tarih/saat fonksiyonları, istatistiksel fonksiyonlar ve özel fonksiyonlar gibi amaca göre kategorize edilmiş zengin bir fonksiyon kütüphanesi sunar. Bu fonksiyonlar, veri işleme verimliliğini, doğruluğunu ve okunabilirliğini artırır.

Anahtar Türleri:

  • Karakter Fonksiyonları: SCAN, UPCASE, SUBSTR metin işleme için
  • Tarih Fonksiyonları: INTNX, INTCK, MDY tarih manipülasyonu için
  • Matematik Fonksiyonları: ROUND, SUM, ABS
  • İstatistiksel Fonksiyonlar: MEAN, STD, VAR

Örnek: Bir iş analisti, tarih fonksiyonlarını kullanarak müşteri yaşını hesaplayabilir INTCK('year', BirthDate, Today()), doğru demografik segmentasyonun sağlanması.

11) SAS'ta RETAIN ifadesi nasıl çalışır ve pratikte ne gibi faydalar sağlar?

RETAIN ifadesi, SAS'a her DATA adımı yinelemesinin başında bir değişkenin değerini eksik olarak sıfırlamamasını söyler. Normalde SAS, her döngü sırasında değişkenleri eksik olarak başlatır, ancak RETAIN önceki yinelemenin değerini korur. Bu özellik, kümülatif hesaplamalar, ardışık numaralandırma ve değerlerin ileriye taşınması için önemlidir. RETAIN ayrıca SUM ifadeleri kullanıldığında da dolaylı olarak görünür. (var + expression).

Faydaları:

  • Çalışan toplamları korur
  • Önceki eksik olmayan değerleri korur
  • Gereksiz geçici değişkenlerden kaçınır
  • Geriye dönük mantığın uygulanmasına yardımcı olur

Örnek:

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Bu kod, harici döngüler olmadan gözlemler arasında kümülatif bir toplam oluşturur.

12) SAS'ta DATA adımı MERGE ile PROC SQL JOIN arasındaki fark nedir? Her birinin tercih edildiği senaryolar sağlayın.

MERGE, önceden sıralanmış veri kümeleri gerektirir ve BY değişkenleri üzerinde işlem yaparken, SQL JOIN'ler sıralama gerektirmez ve daha karmaşık ilişkileri yönetebilir. MERGE, veri kümeleri sıralı ve temiz olduğunda bire bir veya bire çok ilişkiler için verimlidir. SQL JOIN ise daha esnektir ve iç, sol, sağ ve tam birleştirmelerin yanı sıra birleştirmenin kendisinde gelişmiş koşullar, ifadeler ve filtrelemeyi destekler.

MERGE Ne Zaman Kullanılır:

  • Veriler zaten sıralanmış
  • BY değişkenleri mükemmel şekilde eşleşiyor
  • Deterministik SAS DATA adım davranışı istiyorum

SQL JOIN Ne Zaman Kullanılır:

  • Dış birleşimlere ihtiyaç var
  • Veri kümeleri eksik veya eşleşmeyen değerler içeriyor
  • Karmaşık birleştirme mantığı gereklidir

Örnek: Bir satış veri setini müşteri demografik ayrıntılarıyla zenginleştirmek için genellikle kolaylık ve okunabilirlik açısından SQL kullanılır.

13) SAS otomatik değişkenleri nelerdir ve nasıl kullanılır? N ve HATA genellikle kullanılır mı?

Otomatik değişkenler, DATA adımının yürütülmesi sırasında SAS tarafından dahili olarak oluşturulur ve yönetilir. Veri kümelerine yazılmazlar, ancak SAS'ın işlem döngülerini ve hataları izlemesine yardımcı olurlar. _N_ DATA adım yinelemelerinin sayısını sayar ve bu sayede koşullu yürütme veya belirli satırların hata ayıklaması için kullanışlı hale gelir. _ERROR_ SAS bir yürütme hatasıyla karşılaştığında 1 olan ikili bir göstergedir.

Kullanım Durumları:

  • Başlatma kodunu yalnızca ilk gözlem için çalıştırın: if _N_=1 then put 'Start';
  • Sorunlu satırları kullanarak yakalayın _ERROR_ kalite kontrolleri için.

Örnek: _N_ Genellikle bir karma nesnesini yalnızca bir kez yüklemek için kullanılır ve bu sayede optimum bellek kullanımı sağlanır.

14) Farklı SAS dizi tiplerini ve bunların veri dönüşümlerini nasıl kolaylaştırdığını açıklayın.

SAS dizileri, ilgili değişkenleri tek bir ad altında gruplandırarak, tekrarlayan kodu azaltan yinelemeli işleme olanak tanır. Diziler yeni değişkenler oluşturmaz, ancak mevcut değişkenlere başvurmak için yapılandırılmış bir yöntem sağlar. En yaygın türler şunlardır: sayısal diziler, karakter dizileri, ve geçici dizilerGeçici diziler yalnızca DATA adımında mevcuttur ve çıktı veri kümesinde görünmez.

Faydaları:

  • Tekrarlanan değişkenlerin (örneğin, aylık değerler) işlenmesini basitleştirin
  • Kod tekrarını en aza indirmek için döngüleri etkinleştirin
  • Değişken grupları arasında koşullu dönüşümleri destekleyin

Örnek: Birden fazla sınav puanının yüzdelere dönüştürülmesi, 10 ayrı ifade yazmak yerine bir dizi üzerinde DO döngüsü kullanılarak yapılabilir.

15) SAS'ta hangi tip kayıp değerler vardır ve SAS bunları sıralama ve hesaplamalar sırasında nasıl ele alır?

SAS, çeşitli eksik değer türlerini destekler: "." ile gösterilen genel bir sayısal eksik değer ve ".A" ile ".Z" arasındaki özel sayısal eksik değerler. Tüm eksik karakter değerleri boş olarak gösterilir. Bu farklı türler, analistlerin "Uygulanamaz" veya "Cevap vermeyi reddetti" gibi eksiklik kategorilerini kodlamasına olanak tanır.

Sıralama sırasında SAS, tüm eksik sayısal değerleri gerçek sayılardan önce yerleştirir. Hesaplamalarda, eksik değerler genellikle yayılır ve bu da aşağıdaki gibi işlevlerle açıkça işlenmedikçe sonuçların eksik olmasına neden olur: SUM() eksik değerleri göz ardı eden.

Örnek: Anketleri analiz ederken, .A "Yanıt yok" anlamına gelebilirken .B “Sistem hatası” anlamına gelebilir.

16) BY-grup işleme ve FIRST./LAST. değişkenlerinin sağladığı avantajlar nelerdir?

BY-group işleme, SAS'ın sıralanmış verileri gruplanmış segmentler olarak ele almasını sağlayarak kümülatif özetler, grup düzeyinde dönüşümler ve segmente özgü raporlama gibi güçlü ve verimli işlemlere olanak tanır. FIRST.variable ve LAST.variable, BY-group işleme sırasında otomatik olarak oluşturulan geçici göstergelerdir. Her grubun başlangıç ​​ve bitiş gözlemlerini belirlerler.

Avantajları:

  • Grup toplamlarının hesaplanmasını basitleştirir
  • Hiyerarşik veri işlemeyi mümkün kılar
  • Çok satırlı gruplar için manuel mantığı azaltır
  • Zaman serisi dönüşümleri için daha temiz kod desteği

Örnek Senaryo: Müşteri başına toplam geliri hesaplamak için, değerler şu şekilde toplanabilir: LAST.Customer_ID özet veri kümesine yazma işlemini tetikler.

17) PROC TRANSPOSE nasıl çalışır ve dizilerle yeniden yapılandırma yerine transpozisyon ne zaman tercih edilmelidir?

PROC TRANSPOSE, değişkenleri gözlemlere veya tam tersi şekilde döndürerek verileri yeniden şekillendirir. Verilerin analiz, raporlama veya diğer sistemlerle birleştirme için eksen kaydırılması gerektiğinde idealdir. Başlıca avantajı otomasyondur; PROC TRANSPOSE dinamik değişken sayılarını işler ve bilinmeyen veya gelişen şema yapılarıyla iyi çalışır.

Ne Zaman Kullanın:

  • Geniş verileri uzun biçime veya tam tersine dönüştürmeniz gerekiyor
  • Değişken sayıları büyük veya tahmin edilemez
  • Kaynak veri kümeleri sıklıkla değişir

Değişken adları bilindiğinde ve dönüşüm mantığı verimli bir şekilde döngüye alınabildiğinde diziler daha iyidir.

Örnek: Zaman serisi analizi için çeyreklik satış değişkenlerinin (Q1, Q2, Q3, Q4) dikey bir yapıya dönüştürülmesi.

18) SAS makrolarını kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Gerçek örnekler verin.

SAS makroları, dinamik kod üreterek tekrarlayan görevleri otomatikleştirir, üretkenliği ve tutarlılığı artırır. Mantığın parametrelendirilmesine, birden fazla prosedürün oluşturulmasına ve yeniden kullanılabilir yardımcı programların oluşturulmasına yardımcı olurlar. Ancak, makrolar kötü yazıldığında karmaşıklık ve hata ayıklama zorlukları da yaratabilir.

Avantajlar ve Dezavantajlar Tablosu:

Avantajlar Dezavantajlar
Tekrarlayan kodu otomatikleştirir Hata ayıklama zor olabilir
Bakımı iyileştirir Program akışını gizleyebilir
Dinamik mantık oluşturmayı etkinleştirir Aşırı kullanım kodun okunamaz hale gelmesine neden olur
Manuel hataları azaltır Makro dilinin öğrenilmesini gerektirir

Örnek: Tek bir şablon kullanarak birden fazla bölge için haftalık raporlar üreten bir makro, geliştirme süresini önemli ölçüde azaltır.

19) Makro değişkeni ile DATA adım değişkeni arasındaki farkı örneklerle açıklayabilir misiniz?

Makro değişkenleri derleme sırasında çözümlenir ve metin değiştirme araçları olarak işlev görürken, DATA adım değişkenleri DATA adım yürütmesi sırasında var olur ve gerçek veri değerlerini tutar. Makro değişkenleri, açıkça iletilmediği veya başvurulmadığı sürece PDV ile doğrudan etkileşime giremez.

Temel Farklılıklar:

  • Makro: küresel veya yerel, yürütmeden önce değerlendirilir
  • VERİ adımı: yürütme sırasında satır satır oluşturuldu
  • Makro değişkenleri sayısal türleri depolamaz; metin depolar
  • DATA değişkenleri sayısal veya karakter olabilir

Örnek:

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

Burada makro değişkeni 100 değerini ekler, ancak karşılaştırmanın kendisi yürütme zamanında gerçekleşir.

20) PROC SQL'de farklı birleştirme türleri nelerdir ve pratik kullanımda nasıl farklılık gösterirler?

PROC SQL, iç, sol, sağ ve tam birleştirmeler dahil olmak üzere çeşitli birleştirme türlerini destekler ve her biri farklı veri işleme zorluklarını çözer. İç birleştirmeler eşleşen kayıtları tutarken, dış birleştirmeler veri kümelerinden birinden veya her ikisinden eşleşmeyen satırları korur. TAM BİRLEŞTİRME, uyumsuzlukları vurguladığı için veri uzlaştırmada özellikle etkilidir.

Katılım Türlerinin Karşılaştırılması:

Birleştirme Türü özellikleri Örnek Kullanım Örneği
İÇ Yalnızca eşleşen satırlar Geçerli işlemleri olan müşteri
SOL Tüm sol + eşleşen sağ Satın alma işlemi yapmadan bile tüm müşterileri elinizde tutun
SAĞ Tamam + eşleşen sol Müşteri bilgisi olmasa bile tüm işlemleri saklayın
TAM Tüm satırlar, eşleşmiş veya eşleşmemiş Sistemler arası veri doğrulama

Örnek: CRM ile faturalama sistemleri arasındaki satışların denetimi, tutarsızlıkları belirlemek için genellikle TAM BİRLEŞTİRME'ye dayanır.

21) SAS, karakter-sayısal ve sayısal-karakter dönüşümlerini nasıl yönetir ve genellikle hangi sorunlar ortaya çıkar?

Bir karakterin beklendiği yerde sayısal bir değer kullanıldığında veya tam tersi durumda SAS otomatik olarak örtük dönüşümler gerçekleştirir, ancak bu durum uyarılara veya yanlış değerlere yol açabilir. PUT() ve INPUT() Hassas kontrol sağlar ve belirsizliği önler. Karakterden sayıya dönüşüm bir bilgi gerektirirken, sayısaldan karaktere dönüşüm bir format gerektirir.

Yaygın sorunlar arasında uyumsuz uzunluklar, yanlış bilgiler ve eksik değerler üreten geçersiz veriler yer alır. Örtük dönüştürme, günlükte her zaman olası veri kalitesi sorunlarını işaret eden bir NOT üretir.

Örnek:

  • Karakteri sayısala dönüştür: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Sayısal → karakteri dönüştür: char = put(amount, dollar12.2);

22) Program Veri Vektörü (PDV) SAS işlemede nasıl bir rol oynar ve bu bilginin anlaşılması program tasarımını nasıl iyileştirebilir?

PDV, SAS'ın DATA adımının yürütülmesi sırasında gözlemler oluşturmak için kullandığı bir bellek alanı yapısıdır. Her yineleme için değişken değerleri, otomatik değişkenleri ve geçici değişkenleri depolar. Değişkenler RETAIN veya SUM ifadeleri gibi mekanizmalarla tutulmadığı sürece, PDV her döngünün başında sıfırlanır.

PDV davranışını anlamak, eksik değerlerin neden oluştuğunu, dizilerin nasıl çalıştığını ve FIRST./LAST. mantığının nasıl tetiklendiğini açıklar. Ayrıca, geliştiricilerin bellek kullanımını tahmin edebilmesi ve gereksiz değişken oluşturmayı önleyebilmesi sayesinde performans ayarlamasına da yardımcı olur.

Örnek: Değişken değerlerinin istenmeyen şekilde tutulması, SAS'ın dolaylı olarak RETAIN'i uyguladığı SUM ifadelerinin kullanımından kaynaklanır.

23) SAS endekslerinin hangi türleri vardır ve basit ve bileşik endeksler arasında nasıl seçim yapmalısınız?

SAS destekler basit ve bileşik Dizinler. Basit bir dizin tek bir değişken üzerinden oluşturulurken, bileşik bir dizin iki veya daha fazla değişkeni birleştirir. Dizin seçimi sorgu kalıplarına bağlıdır: Çoğu sorgu tek bir anahtar kullanıyorsa, örneğin Customer_IDBasit bir dizin yeterlidir. Sorgular genellikle aşağıdaki gibi birden fazla değişkene göre filtreleme yapıyorsa: State ve Category, o zaman bileşik endeks performansı iyileştirir.

Karşılaştırma Tablosu:

Dizin Türü özellikleri En İyi Kullanım Örneği
Basit Bir değişken Benzersiz tanımlayıcı aramaları
Bileşik Çoklu değişkenler Çok koşullu WHERE filtreleri

Örnek: Bileşik bir endeks (Region, Product) Bölgeler arası ürün analizlerini hızlandırır.

24) PROC FORMAT kullanmanın avantajlarını ve kullanıcı tanımlı formatların yorumlanabilirliği nasıl iyileştirdiğini açıklayın.

PROC FORMAT, geliştiricilerin kodlanmış değerlere anlamlı etiketler atamasına olanak tanıyarak raporların okunabilirliğini, prosedürler arası tutarlılığı ve veri yorumlama üzerindeki kontrolü artırır. Kullanıcı tanımlı formatlar, arama tabloları gibi çalışır ve birleştirme veya CASE mantığı ihtiyacını azaltabilir. Formatlar, veri kümeleri ve prosedürler arasında yeniden kullanılabilir ve bu da sürdürülebilirliği artırır.

Örnek:

Bir format oluşturma 1=Male ve 2=Female PROC FREQ veya PROC REPORT'un açıklayıcı etiketleri otomatik olarak görüntülemesini sağlar. Benzer şekilde, segmentasyon analizi için gelir aralıkları özel değer biçimleri kullanılarak bölümlere ayrılabilir.

Birincil avantajı, altta yatan verinin değişmeden kalması, görüntülenen verinin ise daha yorumlanabilir hale gelmesidir.

25) PROC SORT dahili olarak nasıl çalışır ve hangi seçenekler büyük veri kümelerinin sıralanmasını optimize etmeye yardımcı olur?

PROC SORT, gözlemleri bir veya daha fazla değişkene göre yeniden düzenler; ancak özellikle büyük veri kümeleri için kaynak yoğun olabilir. SAS, dahili olarak geçici yardımcı program dosyaları oluşturur, sıralanmış parçaları birleştirir ve sonucu çıktı veri kümesine yazar.

Performans şu şekilde iyileştirilebilir:

  • kullanma SORTEDBY= meta veri optimizasyonu için
  • Uygulanması NODUPKEY or NODUPREC yinelenenleri etkili bir şekilde kaldırmak için
  • Yalnızca gerekli değişkenleri kullanarak sıralama KEEP= or DROP=
  • Bazı işlemler için fiziksel sıralama yerine indekslerin kullanılması

Örnek: Veri setindeki 100 alanın tamamı yerine yalnızca 3 gerekli değişken okunduğunda 50 milyon satırı sıralamak daha hızlı hale gelir.

26) SAS'ta LENGTH ifadesi neden önemlidir ve yanlış uzunluk ataması verileri nasıl etkiler?

LENGTH ifadesi, karakter değişkenlerinin depolama boyutunu belirler ve bellek kullanımını, kesilme riskini ve sonuç doğruluğunu etkiler. SAS, karakter uzunluklarını karşılaşılan ilk atamaya göre varsayılan olarak ayarlar; bu da daha uzun değerler daha sonra görünürse kesilmeye neden olabilir. Açık LENGTH ifadeleri bu sorunu önler ve DATA adımları arasında tutarlılık sağlar.

Yanlış uzunluklar, kesilmiş dizelere, yanlış sınıflandırılmış kategorilere veya eşleşmeyen anahtarlar nedeniyle birleştirmelerde beklenmeyen sonuçlara yol açabilir.

Örnek: Ayar length ProductName $50; Veri kümesindeki ilk değer daha kısa olsa bile tam adların saklanmasını sağlar.

27) Makro işlemede %PUT, %EVAL ve %SYSFUNC gibi SAS derleyici yönergelerinin amacı nedir?

Derleyici yönergeleri, makro işlevleri olarak da adlandırılır, derleme zamanında değerlendirme, günlük kaydı ve işlev çağrılarını etkinleştirerek makro işlemeyi geliştirir. %PUT hata ayıklama için mesajları günlüğe yazar, %EVAL makro değişkenler üzerinde tam sayı aritmetiği gerçekleştirir ve %SYSFUNC Makro kodunda DATA adım fonksiyonlarını çağırır.

Bu araçlar, makro değişkenlerin daha hassas bir şekilde işlenmesine olanak sağlayarak dinamik programlama yeteneklerini geliştirir.

Örnek:

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

Bu, makro derleme zamanında biçimlendirilmiş bir tarih üretir.

28) SAS hataları, uyarıları ve notları nasıl işler ve günlük izleme neden önemlidir?

SAS günlükleri, sorunları üç kategoriye ayırır: hatalar, uyarılar ve notlar. Hatalar program yürütülmesini veya veri kümesi oluşturulmasını engeller, uyarılar olası sorunları belirtir ve notlar, örtük dönüşümler ve başlatılmamış değişkenler dahil olmak üzere bilgilendirici mesajlar sağlar. Günlük izleme, veri doğruluğunu sağlar, sessiz arızaları önler ve performans darboğazlarını belirler.

Günlükleri yok saymak, geçersiz veri işleme, kesilmiş değişkenler veya istenmeyen birleştirmeler gibi fark edilmeyen hatalara neden olabilir.

Örnek: “Karakter değerleri sayısal değerlere dönüştürüldü” ile ilgili NOT, eksik değerlere neden olabilecek örtük bir dönüşümü işaret eder.

29) Analiz veya raporlama öncesinde SAS'ta veri kalitesini doğrulamak için hangi teknikleri kullanabilirsiniz?

SAS'ta veri doğrulama, istatistiksel kontrollere, yapısal kontrollere ve iş kuralı kontrollerine dayanır. Teknikler arasında beklenmedik kategorileri tespit etmek için PROC FREQ, aykırı değerler için PROC MEANS, veri kümesi uzlaştırma için PROC COMPARE ve PROC SQL doğrulama sorguları bulunur. IF-THEN mantığı, FIRST./LAST. kontrolleri veya karma aramalarıyla özel doğrulama, daha derinlemesine kural değerlendirmesi sağlar.

Ortak Teknikler:

  • IF koşullarını kullanarak aralık kontrolleri
  • PROC SORT + NODUPKEY ile yinelenenleri algılama
  • PROC FREQ kullanılarak eksik değer kalıpları
  • PROC TABULATE kullanılarak çapraz tablo doğrulaması

Örnek: Sistemler arasında taşınan verilerin doğrulanması için PROC COMPARE kullanılması yapısal ve değer düzeyinde tutarlılığı sağlar.

30) SAS ODS (Çıktı Teslim Sistemi) ne zaman kullanılmalıdır ve raporlamada ne gibi avantajlar sağlar?

ODS, çıktı biçimlendirmesini kontrol ederek SAS prosedürlerinin HTML, PDF, Excel, RTF ve diğer formatlarda sonuçlar üretmesini sağlar. Veri oluşturmayı sunumdan ayırarak stil, şablon oluşturma ve çıktı yönlendirme özellikleri sunar. Analistler, özelleştirilebilir ve profesyonel görünümlü raporlar için ODS'ye güvenir.

Avantajları:

  • Çoklu çıktı formatlarını destekler
  • Biçimlendirilmiş tabloları, grafikleri ve şablonları etkinleştirir
  • ODS OUTPUT kullanılarak çıktı veri kümelerinin yakalanmasına olanak tanır
  • Yinelenen raporlar için otomasyonu iyileştirir

Örnek: Excel'de otomatik haftalık performans panoları oluşturma ODS Excel raporlama iş akışlarını kolaylaştırır.

31) SAS'ta INFILE ifadesi nasıl çalışır ve ham dosya okumasını kontrol etmeye yardımcı olan seçenekler nelerdir?

INFILE ifadesi, SAS'a harici ham veri dosyalarını nasıl okuyacağını söyler. Sabit, ayrılmış veya karışık biçimli metinleri yapılandırılmış veri kümelerine eşlemek için INPUT ifadesiyle birlikte çalışır. INFILE seçenekleri, kayıt uzunluğu, ayırıcı kullanımı, eksik veriler ve satır işaretçileri üzerinde ayrıntılı kontrol sağlar.

Faydalı seçenekler şunları içerir: DLM= özel sınırlayıcılar için KAÇIRMA SAS'ın kullanılabilir alanların ötesini okumasını önlemek için, İLKLER= başlangıç ​​çizgisini belirtmek için, LRECL= uzun kayıtlar için ve BAGAJ KAPAĞI Değişken uzunluktaki satırlar için. Bu seçenekler, kötü biçimlendirilmiş dosyalardan bile tutarlı veri alımını garanti eder.

Örnek:

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

Bu yapılandırma, eksik son alanlara ve tırnak işaretli değerlere karşı koruma sağlar.

32) SAS kütüphanelerinin farklı türleri nelerdir ve kurumsal ortamlarda nasıl kullanılırlar?

SAS kitaplıkları, veri kümelerinin, katalogların ve diğer SAS dosyalarının bulunduğu depolama konumlarına işaretçi görevi görür. Kitaplıklar geçici veya kalıcı olabilir ve seçim, kalıcılık gereksinimlerine ve platform mimarisine bağlıdır.

Kütüphane Türleri:

  • WORK Kütüphanesi: Oturum sonunda kaybolan geçici depolama alanı.
  • Kalıcı Kütüphaneler: Disk konumlarına veya veritabanlarına işaret eden LIBNAME kullanılarak oluşturuldu.
  • Motor Tabanlı Kütüphaneler: V9, BASE, SPDE ve veritabanı motorları (örneğin ORACLE, TERADATA) gibi.
  • Meta Veri Kütüphaneleri: SAS Enterprise Guide ve SAS Studio ortamlarında kontrollü erişim için kullanılır.

Örnek: Büyük kuruluşlarda, LIBNAME bağlantıları genellikle doğrudan güvenli Oracle veya Hadoop tabloları, veri çoğaltımı olmadan kusursuz analiz olanağı sağlar.

33) COMPRESS fonksiyonunun ve COMPRESS= dataset seçeneğinin amacı nedir ve aralarındaki farklar nelerdir?

Aynı adı paylaşmalarına rağmen COMPRESS işlevi ve COMPRESS= veri kümesi seçeneği farklı amaçlara hizmet eder. SIKIŞTIRMA işlevi dizelerden belirtilen karakterleri kaldırarak veri temizliğine veya standartlaştırmaya yardımcı olur. Buna karşılık, COMPRESS= veri kümesi seçeneği Depolanan gözlemlere RLE (Çalışma Uzunluğu Kodlaması) veya RDC sıkıştırma algoritmaları uygulayarak fiziksel veri kümesi boyutunu azaltır.

Karşılaştırma Tablosu:

Özellikler SIKIŞTIRMA İşlevi SIKIŞTIR= Seçenek
Amaç Metinden karakterleri kaldır Dosya boyutunu küçült
kapsam Değişken seviye Veri kümesi düzeyinde
Örnek E-posta name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Örnek: 50 milyon satırlık bir veri setinin sıkıştırılması depolama alanını %60 oranında azaltabilir ve G/Ç performansını iyileştirebilir.

34) SAS programlarını etkili bir şekilde nasıl hata ayıklarsınız ve hangi özellikler sorunları belirlemeye yardımcı olur?

SAS'ta etkili hata ayıklama, günlük mesajlarının, PUT ifadelerinin, ODS TRACE ve tanılama seçeneklerinin sistematik kullanımını gerektirir. Günlük, ERROR, WARNING ve NOTE mesajları aracılığıyla sözdizimi sorunlarını, başlatılmamış değişkenleri veya tür uyumsuzluklarını belirleyen ipuçları sağlar. PUTLOG ifadesi, özel hata ayıklama çıktısı sağlayarak yürütme sırasında değişken değerlerinin izlenmesine yardımcı olur.

Ek teknikler arasında şunlar yer alır: OPTIONS MPRINT, SYMBOLGEN, ve MLOGIC makro hata ayıklama ve kullanma için PROC CONTENTS Veri kümesi niteliklerini incelemek için. VERİ adımında hata ayıklama için etkileşimli DATA adım hata ayıklayıcısı adım adım yürütmeyi, kesme noktalarını ve değişken izlemeleri mümkün kılar.

Örnek: MPRINT'i etkinleştirmek, makro tarafından oluşturulan SQL kodunun doğru olup olmadığını doğrulamaya yardımcı olur.

35) PROC REPORT ile PROC TABULATE arasındaki fark nedir ve her ikisi de ne zaman kullanılmalıdır?

PROC REPORT, satır bazında denetimle çok yönlü özel raporlama sağlayarak ayrıntı düzeyinde, özet düzeyinde ve hesaplanmış sütunlara olanak tanır. PROC TABULATE, sunum odaklı tablolara odaklanan çok boyutlu çapraz sekme özetleri üretir. Bu özelliklerin anlaşılması, analistlerin en okunabilir ve verimli formatı seçmelerine yardımcı olur.

karşılaştırma:

Özellikler İŞLEM RAPORU İŞLEM TABLOSU
Control Satır mantığı üzerinde yüksek kontrol Yapılandırılmış tablolar üzerinde yüksek kontrol
Çıktı Metinsel veya biçimlendirilmiş raporlar Çapraz tablo matrisleri
Kullanım çantası Özelleştirilmiş KPI gösterge panelleri Çok boyutlu özetler

Örnek: Koşullu biçimlendirme gerektiren bir finansal gösterge tablosu PROC REPORT'a aittir, bölge, çeyrek ve segment bazında satışların 3 boyutlu özeti ise PROC TABULATE'e uygundur.

36) SAS prosedürlerinde CLASS ve BY ifadelerinin önemi nedir ve aralarındaki farklar nelerdir?

CLASS ve BY, grup düzeyinde analizler oluşturur ancak farklı davranır. CLASS, önceden sıralanmış veriler gerektirmez ve PROC MEANS, PROC SUMMARY ve PROC TABULATE gibi prosedürlerde kategorik değişkenlere göre istatistik üretmek için kullanılır. BY, sıralanmış veriler gerektirir ve her BY grubu için ayrı prosedür yürütmeleri üreterek daha fazla prosedürel bağımsızlık ve ayrı ODS çıktı blokları sunar.

Temel Farklılıklar:

  • SINIF: Sıralama gerektirmez, toplamada daha verimlidir.
  • BY: Sıralama gereklidir, bağımsız çıktılar üretir.

Örnek: Bölgeye göre ayrı regresyon modelleri hesaplamak için BY işleme tercih edilir. Bölgeye göre satışları tek bir tabloda özetlemek için CLASS uygundur.

37) SAS, tarih ve saatleri şirket içinde nasıl işler ve bu depolama yapısını anlamak neden önemlidir?

SAS, tarihleri ​​1 Ocak 1960'tan bu yana geçen gün sayısı olarak, tarih/saat değerlerini ise bu tarihten bu yana geçen saniye sayısı olarak depolar. Saat değerleri, gece yarısından itibaren geçen saniyeleri temsil eder. Bu sayısal gösterimler, gün ekleme veya süre hesaplama gibi matematiksel işlemlere olanak tanır.

Bu yapıyı anlamak, doğru raporlama, tek tek hataları önleme ve biçim ve bilgilerin doğru kullanımını sağlama açısından kritik öneme sahiptir. Doğru biçimler olmadan tarih aritmetiği, okunabilir tarihler yerine ham sayısal değerlerin görünmesi nedeniyle yeni başlayanları sıklıkla şaşırtır.

Örnek:

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

Bu hesaplama, her iki tarihin de tutarlı bir sayısal temele sahip olması nedeniyle işe yarıyor.

38) %SCAN, %SUBSTR ve %UPCASE gibi SAS makro fonksiyonları kod üretimi sırasında hangi avantajları sağlar?

Makro işlevleri, derleme sırasında metin düzeyinde işlem yapma olanağı sunarak değişken adlarının, veri kümesi adlarının ve koşullu kod bölümlerinin dinamik olarak oluşturulmasını sağlar. %SCAN, makro değişkenlerinden sözcükleri çıkarır, %SUBSTR metin bölümlerini dilimler ve %UPCASE, karşılaştırmalar için büyük harf kullanımının tekdüze olmasını sağlar.

Bu işlevler, makroların kullanıcı tarafından sağlanan parametrelere uyum sağlamasına olanak tanıyarak genellemeyi iyileştirir. Örneğin, aylık veri kümeleri oluşturmak için %substr(&date,1,6) otomatik tablo isimlendirmesine izin verir.

Örnek:

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

Bu üretir KUZEY AMERİKAMakro mantığında tutarlı eşleştirmeyi garanti altına alır.

39) Depolama için SAS veri kümeleri ile harici veritabanları arasında seçim yaparken hangi faktörleri göz önünde bulundurmalısınız?

SAS veri kümeleri ile harici veritabanları arasında seçim yapmak, veri hacmine, eşzamanlılık gereksinimlerine, güvenlik kontrollerine ve entegrasyon ihtiyaçlarına bağlıdır. SAS veri kümeleri hızlı sıralı erişim sağlar ve analitik iş akışları için idealdir, ancak çok kullanıcılı eşzamanlılık ve sağlam işlem kontrollerinden yoksundur. Harici veritabanları gibi Oracle, Teradata ve SQL Server, dizinleme, ACID uyumluluğu, ölçeklenebilirlik ve kontrollü erişim sunar.

Faktörler şunlardır:

  • Veri boyutu ve beklenen büyüme
  • Sorgu eşzamanlılığı
  • Güvenlik ve kullanıcı izinleri
  • Kurumsal sistemlerle entegrasyon
  • Maliyet ve idari genel giderler

Örnek: Günlük 5 milyon satırı analiz eden bir veri bilimi ekibi SAS veri kümelerini tercih edebilirken, 1 milyar kaydı olan bir kurumsal CRM için bir veritabanına ihtiyaç duyulur.

40) SAS, derleme aşamasında değişken uzunluğu ve türü nasıl belirler ve tutarsız kaynaklardan kaynaklanan sorunlar nelerdir?

Derleme sırasında SAS, tür ve uzunluk atamak için her değişkenin ilk örneğini inceler. Karakter değişkenleri için uzunluk, varsayılan olarak o ilk örnekte atanan en uzun değere ayarlanır. Değişkenler birden fazla SET veya MERGE veri kümesinde göründüğünde, tutarsız uzunluklar kesilmeye ve uyarılara neden olur. Sayısal değişkenler, açıkça atanmadıkları sürece her zaman 8 bayt alır.

Tutarsız karakter uzunlukları gibi sorunlar, eşleşmeyen anahtarlara ve hatalı birleştirmelere yol açar. Geliştiriciler, tutarlılığı sağlamak için genellikle SET ifadelerinden önce LENGTH ifadelerini kullanır.

Örnek:

length ID $15;
set data1 data2;

Bu, kimliğin her iki girdide de aynı kalmasını sağlar.

41) SAS'taki OUTPUT ifadesinin amacı nedir ve veri kümesi oluşturmayı nasıl kontrol edebilir?

OUTPUT ifadesi, SAS'a Program Veri Vektörü'nün (PDV) mevcut içeriğini bir veya daha fazla veri kümesine ne zaman yazacağını açıkça belirtir. OUTPUT olmadan, SAS otomatik olarak her DATA adımı yinelemesinde bir gözlem yazar. OUTPUT'u bilinçli olarak kullanarak, bir yinelemeden birden fazla gözlem oluşturabilir, seçmeli gözlemler yazabilir veya çıktıyı koşullara göre farklı veri kümelerine yönlendirebilirsiniz.

Örnek:

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

Bu, tek bir VERİ adımından iki veri kümesi oluşturur. ÇIKTI'yı anlamak, kayıtları genişletmek veya birden fazla özet yazmak gibi gelişmiş veri işleme süreçleri için çok önemlidir.

42) PROC COMPARE veri kümelerinin doğrulanmasına nasıl yardımcı olur ve hangi seçenekler karşılaştırma doğruluğunu artırır?

PROC COMPARE, iki veri kümesini değerlendirir ve yapı, meta veri ve gerçek veri değerlerindeki farklılıkları vurgular. Genellikle göç doğrulama, ETL kalite kontrolleri ve analitik kanallarında regresyon testleri için kullanılır. Temel seçenekler şunlardır: KRİTER=, LİSTE, MAKSİMUM BASKI=, ve DIŞARIDA Daha detaylı raporlar üretmeye ve sayısal tutarsızlıklar için tolerans seviyelerini kontrol etmeye yardımcı olur.

Bu prosedür, uyumsuz değişken türlerini, beklenmeyen eksik değerleri, satır düzeyindeki farklılıkları ve yapısal sorunları belirler.

Örnek: Şuradan göç ederken: Oracle SAS'a göre PROC COMPARE, ortaya çıkan SAS veri kümesinin sessiz kesme veya yuvarlama hataları olmadan kaynakla eşleşmesini sağlar.

43) RETAIN ifadesinin FIRST./LAST. mantığı ile birleştirilmesinin önemi nedir?

RETAIN'i FIRST./LAST. ile birlikte kullanmak, özellikle kümülatif toplamlar, çalışan farklar ve kategorik işaretler için güçlü grup düzeyinde hesaplamalar sağlar. FIRST.variable, bir BY grubunun başlangıcını gösterir, bu nedenle RETAIN değerlerin uygun şekilde sıfırlanmasına veya toplanmasına yardımcı olur.

Açıklayıcı örnek:

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

Bu mantık, PROC SUMMARY gerektirmeden müşteri düzeyindeki toplamları toplar. Her yeni grup için sıfırlanırken, bir grup içindeki satırlar arasında değerleri korumada RETAIN'in önemini gösterir. Bu kalıbı anlamak, verimli DATA adım özetlemesi için çok önemlidir.

44) Kategorik analiz için PROC FREQ'i PROC SUMMARY'den ayıran nedir?

PROC FREQ, frekans tabloları, çapraz tablolamalar ve Ki-kare gibi ilişki testleri oluşturarak kategorik dağılımlar ve olasılık analizleri için idealdir. PROC SUMMARY, sürekli veya ayrık gruplar arasında sayısal istatistikleri hesaplar, ancak aksi belirtilmedikçe doğal olarak frekans sayımları üretmez.

Karşılaştırma Tablosu:

Özellikler İŞLEM SIKLIĞI İŞLEM ÖZETİ
Çıktı Frekans tabloları Özet istatistikler
İdeal için Sayılar, yüzdeler, ilişkiler Ortalamalar, toplamlar, aralıklar
İstatistiksel Testler Ki-kare, Fisher'ın Kesin Varsayılan olarak hiçbiri

Örnek: Müşteri demografisini (cinsiyet, bölge) değerlendirmek için PROC FREQ daha iyidir. Segment başına ortalama geliri hesaplamak için PROC SUMMARY uygundur.

45) FIRSTOBS ve OBS seçenekleri örnek ekstraksiyonunu kontrol etmeye nasıl yardımcı olur?

FIRSTOBS ve OBS, okunacak veri kümesi bölümünü kısıtlayan veri kümesi seçenekleridir. FIRSTOBS okunacak ilk gözlemi belirtirken, OBS sonuncusunu belirtir. Bu seçenekler, geliştirme sırasında işlem süresini azalttıkları için örnekleme, hata ayıklama ve performans testi için faydalıdır.

Örnek:

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Bu seçenek yalnızca ilk 1000 satırı ayıklayarak kodun test döngüleri sırasında hızlı çalışmasını sağlar. Değerler veri kümesinin kendisini değiştirmez ve yalnızca DATA adımı veya prosedür yürütme sırasında uygulanır. Bu seçenekler, çok büyük veri kümeleriyle çalışırken verimliliği artırır.

46) PROC FORMAT'ı CNTLIN ve CNTLOUT ile kullanmanın avantajı nedir ve dinamik formatları nasıl destekler?

CNTLIN, bir veri kümesinden biçimler oluşturmanıza olanak tanıyarak dinamik, veri odaklı etiketleme sistemlerine olanak tanır. CNTLOUT, mevcut biçimleri veri kümelerine aktararak biçimlerde değişiklik, denetim veya sürüm oluşturma olanağı sunar. Bu işlevsellik, biçim değerlerinin sık sık değiştiği veya veritabanı tablolarında depolanan iş kuralları tarafından yönetildiği durumlarda değerlidir.

Örnek: Bir bankanın risk kodlarını ve bunların açıklayıcı anlamlarını içeren bir veri kümesi olabilir. SAS, CNTLIN kullanarak değer ifadelerini manuel olarak yazmadan otomatik olarak formatlar oluşturur. Bu yaklaşım, biçimlendirme mantığını merkezileştirir ve büyük raporlama sistemlerinde bakımı kolaylaştırır.

47) SAS'ta SUM ifadesini SUM() fonksiyonundan ayıran nedir ve hangisi ne zaman tercih edilir?

SUM ifadesi (x + y;) değişkeni örtük olarak korur ve eksik değerleri sıfır olarak ele alır, bu da onu toplamları çalıştırmak için ideal hale getirir. SUM() işlevi (x = sum(a,b,c);) yalnızca geçerli yinelemedeki argümanları değerlendirir ve sonuçları korumadan eksik değerleri yok sayar.

karşılaştırma:

Görünüş SUM Beyanı SUM () İşlevi
Tutma Evet Yok hayır
Kayıp değerler Sıfır olarak kabul edildi Yok sayıldı
Kullanım çantası kümülatif toplamlar Satır düzeyindeki toplamlar

Örnek: total + amount; gözlemler boyunca birikir, oysa sum(amount1, amount2) yalnızca aynı satırdaki toplamları hesaplar.

48) END= veri kümesi seçeneğinin amacı nedir ve bir veri kümesindeki son satırı tespit etmeye nasıl yardımcı olur?

END= veri kümesi seçeneği, SAS bir veri kümesinin son gözlemini okuduğunda 1 olarak ayarlanan geçici bir değişken atar. Bu, özet kayıtları yazma, dosyaları kapatma veya karma nesne çıktılarını sonlandırma gibi başlatma veya sonlandırma görevlerini gerçekleştirirken son derece kullanışlıdır.

Örnek:

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

Bu mantık, belirli eylemlerin tüm yinelemelerden sonra yalnızca bir kez gerçekleşmesini sağlar. END= özellikle programatik rapor oluşturma ve kümülatif özet veri kümeleri oluşturmada faydalıdır.

49) SAS'ta SPDE (Ölçeklenebilir Performans Veri Motoru) kullanmanın başlıca avantajları ve dezavantajları nelerdir?

SPDE motoru, büyük ve çok iş parçacıklı veri ortamlarının performansını artırır. Verileri depolama birimleri arasında dağıtır ve paralel okuma ve yazma işlemleri gerçekleştirir. Yüksek verimli analitik ve yoğun ETL iş yükleri için uygundur.

Avantajlar ve Dezavantajlar:

Avantajlar Dezavantajlar
Daha hızlı performans için paralel G/Ç Çok diskli ortam gerektirir
Büyük veri kümeleri için verimli Karmaşık konfigürasyon
Bölümlendirmeyi ve dizinlemeyi destekler Küçük veri kümeleri için ideal değil

Örnek: SPDE ile 300 milyon kaydın işlenmesi, özellikle birden fazla CPU ve diske sahip sistemlerde çalışma süresini önemli ölçüde azaltabilir.

50) PROC SQL alt sorguları nasıl işler ve SAS programlamada ne gibi avantajlar sağlar?

PROC SQL, ilişkili ve ilişkisiz alt sorguları destekleyerek daha derin filtreleme, koşullu aramalar ve dinamik hesaplamalar sağlar. Alt sorgular, SQL'in anında değerleri hesaplamasına, filtrelenmiş alt kümeleri eşleştirmesine veya ara veri kümeleri olmadan koşullu birleştirmeler gerçekleştirmesine olanak tanır.

Örnek:

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

Bu, yüksek performanslı kayıtları belirler. Alt sorgular, geçici veri kümelerine olan ihtiyacı azaltır, okunabilirliği artırır ve tek bir SELECT ifadesinde daha karmaşık mantığa olanak tanır. Özellikle meta veri sorgularında ve analitik filtrelemede faydalıdırlar.

🔍 Gerçek Dünya Senaryoları ve Stratejik Yanıtlarla En İyi SAS Mülakat Soruları

1) SAS'ta DATA adımı ile PROC adımı arasındaki fark nedir?

Adaydan beklenenler: Görüşmeyi yapan kişi, SAS temellerine ilişkin anlayışınızı ve verileri nasıl işleyip analiz ettiğinizi değerlendirmek istiyor.

Örnek cevap:

"DATA adımı, veri kümelerini okumak, işlemek ve oluşturmak için kullanılırken, PROC adımı verileri analiz etmek veya raporlar oluşturmak için kullanılır. DATA adımı veri hazırlamaya odaklanırken, PROC adımları istatistiksel veya analitik prosedürleri uygular."

2) SAS'ta eksik değerlerle nasıl başa çıkıyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Görüşmeyi yapan kişi, veri kalitesi ve bütünlüğüne yönelik yaklaşımınızı bilmek ister.

Örnek cevap:

"Eksik değerleri önce PROC MEANS veya PROC FREQ ile tanımlayarak ele alıyorum. Ardından, analizin bağlamına ve model üzerindeki etkisine bağlı olarak bunları ayrı bir kategori olarak mı değerlendireceğime, sileceğime veya ele alacağıma karar veriyorum."

3) SAS'taki MERGE ifadesinin amacını açıklayabilir misiniz?

Adaydan beklenenler: Görüşmeyi yapan kişi, veri birleştirme ve ilişkisel kavramları anlayıp anlamadığınızı bilmek istiyor.

Örnek cevap:

MERGE ifadesi, veri kümelerini ortak bir değişkene göre birleştirmek için kullanılır. Veri kümelerini yatay olarak birleştirmenize olanak tanır ve veri kümelerinin BY değişkenine göre sıralanmasını gerektirir.

4) Üzerinde çalıştığınız zorlu bir SAS projesini ve onu nasıl yönettiğinizi anlatın.

Adaydan beklenenler: Problem çözme, inisiyatif alma ve sonuç üretme yeteneğinin değerlendirilmesi.

Örnek cevap (gerekli ifade #1'i kullanır):

"Önceki görevimde, birden fazla tutarsız veri kaynağı içeren karmaşık bir veri entegrasyon projesi üzerinde çalıştım. SAS makrolarını kullanarak özel doğrulama kuralları, standartlaştırılmış formatlar ve otomatik kalite kontrolleri oluşturdum. Bu, doğru raporlamayı ve işlem süresini azaltmayı sağladı."

5) Daha iyi performans için SAS kodunu nasıl optimize edersiniz?

Adaydan beklenenler: Verimlilik, optimizasyon ve SAS en iyi uygulamalarının anlaşılması.

Örnek cevap:

"Gereksiz değişkenlerin kullanımını en aza indirerek, alt kümeleme yaparken IF yerine WHERE kullanarak, büyük veri kümelerini indeksleyerek ve makro değişkenler aracılığıyla tekrarlanan hesaplamalardan kaçınarak SAS kodunu optimize ediyorum. Ayrıca, verimsizlikleri ortadan kaldırmak için günlükleri inceliyorum."

6) SAS ile ilgili bir sorunu çözmek için bir ekiple işbirliği yapmak zorunda kaldığınız bir zamanı anlatır mısınız?

Adaydan beklenenler: Teamwork, iletişim ve çatışma çözme becerileri.

Örnek cevap (gerekli ifade #2'i kullanır):

"Daha önceki bir görevimde, raporlama çıktılarındaki tutarsızlıkları gidermek için veri mühendisliği ekibiyle iş birliği yaptım. Veri akışını anlamak için tartışmaları kolaylaştırdım, PROC COMPARE kullanarak veri kümelerini doğruladım ve gelecekte kullanılmak üzere ortak bir süreci belgeledim."

7) SAS veri çıktılarınızın doğruluğunu ve bütünlüğünü nasıl sağlıyorsunuz?

Adaydan beklenenler: Detaylara dikkat, kalite güvencesi ve doğrulama yöntemleri.

Örnek cevap:

"Veri doğrulama kontrolleri gerçekleştirerek, değişken özelliklerini doğrulamak için PROC CONTENTS kullanarak ve sonuçları bağımsız sorgularla çapraz kontrol ederek doğruluğu sağlıyorum. Ayrıca kritik raporlar için akran değerlendirme süreçlerini de sürdürüyorum."

8) Teslim tarihlerinin kısıtlı olduğu ancak SAS analizinin karmaşık olduğu bir durumu anlatın. Bunu nasıl ele aldınız?

Adaydan beklenenler: Zaman yönetimi, önceliklendirme ve baskı altında sakinlik.

Örnek cevap (gerekli ifade #3'i kullanır):

"Önceki işimde, çok kısa bir zaman diliminde ayrıntılı bir istatistiksel rapor sunmak zorundaydım. Öncelikle temel analizlere öncelik veriyor, tekrarlayan görevleri SAS makrolarıyla otomatikleştiriyor ve beklentileri yönetmek için durum güncellemelerini sık sık iletiyordum."

9) SAS Makroları nasıl kullanılır ve ne gibi faydalar sağlar?

Adaydan beklenenler: Otomasyon, ölçeklenebilirlik ve kodlama verimliliği bilgisi.

Örnek cevap:

"Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, kodlama hatalarını azaltmak ve kodun yeniden kullanılabilirliğini artırmak için SAS Makrolarını kullanıyorum. Büyük projelerde tutarlılığı korumaya ve parametre odaklı analizleri basitleştirmeye yardımcı oluyorlar."

10) SAS kullanarak bir süreci iyileştirdiğiniz gerçek bir senaryoyu açıklayın.

Adaydan beklenenler: Pratik uygulama, verimlilik iyileştirmeleri ve işletme etkisi.

Örnek cevap (gerekli ifade #4'i kullanır):

"Son görevimde, manuel olarak oluşturulan aylık bir raporlama iş akışını otomatikleştirdim. PROC SQL ve SAS Makrolarını kullanarak işlem süresini birkaç saatten dakikalara düşürdüm ve bu da ekip verimliliğini önemli ölçüde artırdı."

Bu yazıyı şu şekilde özetleyin: