网络资源

11月 222019
 

sxlion

大家有一个普通的印象:SAS的更新很慢,很老很落后。可能跟它的版本命名有关,SAS9.0是2004年出来的,到现在都快20年了,版本号 还停留在9字头,并且还没有继续更新的迹象。当然这个与SAS公司的明面

原创文章: ”难道是SAS10?云分析服务时代的到来“,转载请注明: 转自SAS资源资讯列表

本文链接地址: http://saslist.net/archives/454

11月 222019
 

sxlion

大家有一个普通的印象:SAS的更新很慢,很老很落后。可能跟它的版本命名有关,SAS9.0是2004年出来的,到现在都快20年了,版本号 还停留在9字头,并且还没有继续更新的迹象。当然这个与SAS公司的明面

原创文章: ”难道是SAS10?云分析服务时代的到来“,转载请注明: 转自SAS资源资讯列表

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7月 012017
 


导读:SASor论坛上经典对话很多,以前用爬虫把整个网站down下来过一次,可惜没时间整理,然后电脑升级,最后就丢失了。每每想重温论坛,都无法得到原文。网络上仅仅转载了部分的对话,想起来真是可惜。现在仅凭一些时有时无的记忆点,在网络重搜出来一些经典对话,整理一下,分享一下。

QKAIWEI:
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%let rc=%sysfunc(open(yourTable));
%let nobs=%sysfunc(attrn(&rc,nobs));
%let rc=%sysfunc(close(&rc));

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proc sql noprint;
select count(1) into:nobs from yourTable;
quit;

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data _null_;
point=0;
set yourTable point=point nobs=n;
call symput('nobs',n);
stop;
run;

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others???

SAS_DREAM:

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%let rc=%sysfunc(open(yourTable));
%let nobs=%sysfunc(attrn(&rc,nobs));
%let rc=%sysfunc(close(&rc));

– open, attrn是SCL函数在base里的调用方式,需要测试一下对AF license的依赖性,该方法从表头meta区读取信息,与数据大小无关,效率较高。不过attrn要建立scl list,稍费周折。

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proc sql noprint;
select count(1) into:nobs from yourTable;
quit;

– 顺序遍历表,数数记录,不从表头取信息,表越大,时间越长。

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data _null_;
point=0;
set yourTable point=point nobs=n;
call symput('nobs',n);
stop;
run;

考虑一下空表情形:

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%let nobs = 0;
data _null_;
set yourTable (drop=_all_) nobs=n;
call symput('nobs',n);
stop;
run;

如果空表,n是取不到值的,所以宏obs要赋初值。
(drop=_all_)当表列数很多又是通过远程提交时,这个选项会省时间。
point=0不用也可,因为stop会限制data step在一条记录以后就停。

这个方法也是直接从表头meta区取观测数,与表大小无关。

4 others???
你已经知道这么多方法,除了第二条没有什么理由去用,第一,三方法都是既简洁准确又不用一秒钟就精确搞定,余下的时间,不如去想其它有意思的专题了。

IMOEN:

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PROC SQL NOPRINT;
SELECT NOBS INTO: NUM_OF_ROW
FROM SASHELP.VTABLE
WHERE LIBNAME="SASHELP" AND MEMNAME="CLASS";
QUIT;%PUT &NUM_OF_ROW;

这种方法也是直读metadata,优点是不仅仅可以用来读出纪录数,还可读出大量有用的表信息。打开sashelp.vtable看一看就知道了。

SAS_DREAM:

imoen 写到:
PROC SQL NOPRINT;

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SELECT NOBS INTO: NUM_OF_ROW
FROM SASHELP.VTABLE
WHERE LIBNAME="SASHELP" AND MEMNAME="CLASS";
QUIT;%PUT &NUM_OF_ROW;

这种方法也是直读metadata,优点是不仅仅可以用来读出纪录数,还可读出大量有用的表信息。打开sashelp.vtable看一看就知道了。

透过vtable这样一个集中元数据表来访问表信息,对于一次性访问多个表的多种信息,是很方便的。

但是就每次零星地考察单表记录数而言,有些地方似乎值得进一步考量:
sashelp.vtable是sashelp库里的一个sql view, 应该是有后台管理进程辅助更新。对于通过vtable访问某个表的记录数,可能有几个担心:
1,在vtable中搜寻一个单表的信息需要进行View的retrieve遍历,还要进行逐条比对(WHERE LIBNAME=”SASHELP” AND MEMNAME=”CLASS”);尚不清楚vtable view的生成代码是什么(感觉像是Proc contents类似的操作生成的),但是该view的建立应该很难高效地利用针对“libname”和”memname”的索引,这样,搜寻访问效率可能随着view retrieve遍历的表记录增加而降低。
当系统中总的表数增大到一个较大的数量级,这在大型数据仓库系统,尤其是系统安装的模块较多,或者存在大量OLAP, EM projects时很有可能发生,vtable中包含的内容就会很多,因为它的内容涵盖系统中所有的表,甚至临时表;此时如果又用不上索引,vtable的访问速度会相当慢,事实上,用VT sashelp.vtable时已会有所感觉。
2,对于服务器端的应用,如果多个连接程序需要同时访问vtable取信息时,可能会进一步面临效率问题
3,当服务器端系统中一方面不断生成和删除大量表,同时有很多远程连接需要访问vtable取信息时,vtable所透视的内容可能面临更新和取用的双重压力

不过对于一般应用情形,都是OK了。 上面的担心只是瞎猜而已… …

IMOEN:

View只在被访问时才生成数据。同时,SAS的串行查询,令到冲突几乎不可能发生。

由于都是访问metadata,即使系统中有数千个表,也是秒级的操作。在大数据量ETL优化时,这类秒级操作基本上是忽略的。程序的可读性和通用性更加重要。

在主流DBMS中,SQL优化器在遇到qkaiwei第二种方法时,都会直接查询meta,而不是遍历原数据。如果数据引擎用的是其他DBMS,最快的方法是用SQL Pass-through。例如:

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Proc SQL;
CONNECT TO ODBC AS DW ();SELECT nob INTO :NO_OF_ROW
FROM CONNECTION TO DW
(SELECT count(*) AS nob
FROM a_table);DISCONNECT FROM DW;
QUIT;

如果在SAS里面Count(*),立刻就会把所有的数据,通过你的接口引擎,在SAS中遍历。两种方法的速度有本质的差别。

SAS_DREAM:

imoen 写到:
在主流DBMS中,SQL优化器在遇到qkaiwei第二种方法时,都会直接查询meta,而不是遍历原数据。如果数据引擎用的是其他DBMS,最快的方法是用SQL Pass-through。例如:

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Proc SQL;
CONNECT TO ODBC AS DW ();SELECT nob INTO :NO_OF_ROW
FROM CONNECTION TO DW
(SELECT count(*) AS nob
FROM a_table);DISCONNECT FROM DW;
QUIT;


如果在SAS里面Count(*),立刻就会把所有的数据,通过你的接口引擎,在SAS中遍历。两种方法的速度有本质的差别。

说得有道理!

感谢Q版,大清早信手拈来就给大家一个好玩的话题!
今天和vtable玩了个游戏,发现一些现象很有趣:

1,先造10000个表在系统里

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%let tableNum = 10000;

%macro tables();
data
%do i=1 %to &tableNum;
test&i
%end;
;
set sashelp.class;
run;
%mend tables;

%tables;

2,再去找其中TEST100的观测数
set nobs跑了1秒

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%let nobs=0;

data _null_;
set TEST100(drop=_all_) nobs=rows;
call symput('nobs',rows);
stop;
run;

%put &nobs;
NOTE: There were 1 observations read from the data set WORK.TEST100.
NOTE: DATA statement used:
real time 1.00 seconds
cpu time 0.00 seconds

FROM SASHELP.VTABLE跑了29秒

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PROC SQL;
SELECT NOBS
FROM SASHELP.VTABLE
WHERE LIBNAME="WORK" AND MEMNAME="TEST100";
QUIT;

NOTE: PROCEDURE SQL used:
real time 29.10 seconds
cpu time 0.17 seconds

如果再运行一遍,由于cache的机理,两个方法都是不到1秒了。

猜想:
vtable被访问时的应该是动态收集系统中所有的表meta,搜集的耗时与表的数目有关,而且不论是访问那个表的信息(where 。。。),都是先去收集系统中所有的表meta;否则,利用WHERE LIBNAME=”WORK” AND MEMNAME=”TEST100″取一条记录,不会在系统表数目增长时产生显著的响应下降(系统表1000个时,就是2,3秒而已)
而set nobs的方法与系统表数目无关。
因此,极端情况下vtable还是有响应效率问题的,不过算不了什么。

结论:
1万个系统表的状况还是比较罕见的,而且vtable的响应也是可以接受(机器快了更是影响比较小),如Imoen所说,使用vtable方法比较通用和易读,也不致在效率上产生实质问题。
只取观测数的话,set nobs方法仍是比较高效的。
如果愿意,编个macro把set nobs和vtable的优势结合,也是很好玩的。

提示:
这个测试情形必须保证消除cache效应,方法可以是在每种方法测试之前,运行一个大进大出的summary,搞到out of memory更好,会把之前测试的cache清得一干二净,各种方法的真实效率才会显现,在其它类似测试中也如是。

QKAIWEI:
我其实一直想努力使sasor向这个方向走:画一个圈,挖一口井。

我一般使用data步的做法,比较省时,而且sas语言上data步是最稳定的,如果用别的,说不定哪里就来个bug。

如果是在scl中,我一般用
dsid=open(talbename);
nobs=attrn(dsid,’nobs’);

接下来,我可能要前移游标,做变量取值操作。但是scl语法不能操作sas server上的表,使用%sysfunc一般也是折衷之计。

在远程sas server如果想得到scl的同样效果,我的做法是

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rsubmit;
%let rc=%sysfunc(open(tablename));
%let nobs=%sysfunc(attrn(&rc,nobs));
%let rc=%sysfunc(close(&rc));

data _null_;
nobs=&nobs;
do p=1 to nobs
set my table point=p;
call symput('a',a);
call symput('b',b);
call execute('%macro1(&a)');
call execute('%macro2(&b)');
end;
stop;run;
endrsubmit;

proc sql在使用v系列的视图确实相比其他方法比较耗费时间,当然这个差别要考虑机器性能。
我以前的电脑在使用这一方法的时候总要顿一下。
当然imoen的说的也是,就是在读取其他数据库的时候,如oracle上的表时,这是scl 以及data步不能实现的。

在sas server上分组取观测数时,proc sql也很有意思,有的时候也用一下,比较方便。

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rsubmit;
proc sql noprint;
select count(1) into:group_obs separated by ',' from tblname group by var;
quit;
&sysrput group_obs=&group_obs /*caution the length of macro variable*/
endrsubmit;

接下来有个%superq的用法,然后循环,用%scan分别取值。
我去做饭,不能多写了,希望多开一些这样的题目,做深入的讨论。
两位周末快乐!

原创文章: ”【论坛沉钩_001】何种方式最有效地得到数据表的观测数?“,转载请注明: 转自SAS资源资讯列表

本文链接地址: http://saslist.net/archives/448


1月 172012
 

2011年网站年末盘点

2012农历新年马上就要到了,看着湖南卫视的小年夜春晚,不禁想着给自己的博客网站做个盘点,这个想法其实在大家年会的时候就想做了,趁奥尼尔还没出场,赶紧把这个盘点给整了,有些事现在不做,以后永远就不会做了。

 自从2010年9月3日开始至今天(2012.1.17),本博客网站共发布了60篇博文,其中2010年16篇,2011年42篇,2012年是2篇,累计访问IP近2W,PV近10W(因为用插件统计,所以有一定的水分,需要打折下)。因为没有类似的博客网站数据和其他类型网站的数据(都没有公布),所以无法横向和纵向比较。大家也随便看看,消遣一下吧,反正有水分。

本站文章包括自己原创评论、网络资源整理、工作信息、书籍点评推荐、转载文章和外文翻译等等内容,下面对本站博文的内容分类和精选才是最真才实料的干货。

史上最强悍的十篇SAS资源整理博文

  1. 最全的SAS9.2函数列表一
  2. 2010年10月近期SAS职位招聘列表
  3. SAS中文书籍清单 1991-2010年
  4. 学习和提高SAS编程和应用的好出处——博客资源(2011年扩充版)
  5. 学习SAS编程技术的好出处——网页资源
  6. 学习和讨论SAS技术的好出处——论坛资源
  7. 学习SAS画图的好出处
  8. SAS程序员必看的10个中文网站(另10个英文)
  9. 最新最全的SAS公司官方博客(2011年)
  10. 新浪微博资讯整理列表

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SAS爱好者原创文章七篇

  1. 一个SAS菜鸟的故事 学习篇  hssnow   
  2. 一个SAS菜鸟的故事 实习篇  hssnow
  3. SAS语言管窥 SAS_Dream 2004
  4. 关于SAS的零碎印象 SAS_Dream 2004-03-26
  5. 保险公司面经 oloolo 2010年3月
  6. SAS9.3最给力的十大新功能 dapangmao
  7. 成功申请SAS实习面经一篇 (暂无)

上面列出文章仅仅是精选网站的一部分内容,当然网站中好文章远远不上面列出的这么多,大家可以自行点击右上角的放大镜图标搜索。

Oloolo的2010年的那篇保险公司的面经在各大论坛流传很广,等他这两个月事情忙完了,将为本网站写一个SAS在保险业里面的应用的文章,突出保险业。由于保险业在国内还有待发展,肯定非常受欢迎,让我们期待他的后续文章吧。

|2|left
 Posted by at 11:47 下午  Tagged with:
9月 292011
 

据个人多年的SAS学习经历,下面推荐10个SAS程序员必看的中文网站:

1,Google.hk                 强悍的技术搜素引擎       http://www.google.com.hk/

2,SAS资源资讯列表      SAS综合信息博客           http://saslist.net/

3,SAS中文论坛            人气SAS论坛                  http://mysas.net/forum

4,人大经济论坛 SAS版   人气SAS论坛                http://bbs.pinggu.org/forum-68-1.html

5,SASor论坛               经典SAS论坛                  http://sasor.feoh.net

6,SAS博客列表            原创SAS博客集中地        http://saslist.com

7,                                个人SAS技术博客        http://blog.csdn.net/anyjack/

8,技止于此                   个人SAS技术博客           http://www.jiangtanghu.com/cn/

9,SAS圈子                SAS职场人的聚集地           http://mysas.net/sns

10,SAS中国公司       SAS中国                            http://www.sas.com.cn/

注1:本来按照常理,SAS中国公司的帮助应该是应该推荐的,但是没有网站上没有中文帮助,是直接连到英文的帮助。

注2:中文SAS维基百科目前积累还比较少。

下面是10个必看到英文网站。

1. Support.SAS.com            SAS公司帮助

2. LexJansen.com              个人网站 聚合SAS用户组会议文章

3. Google.com                        网络搜索引擎

4. sasCommunity.org     SASor社区

5. SAS-L archive                  SAS邮件列表

6. SAS.com                             SAS公司

7. NESUG.org                        美国东北部SAS用户组

8. blogs.SAS.com               SAS公司博客

9. SESUG.org                       美国东南部SAS用户组

10. SAS Global Forum   SAS全球用户论坛

这个调查是邀请300个SAS程序员,其中有60+的有反馈,一共有65个SAS相关网站,详细介绍见:

来源:Kirk Paul Lafler,Charles Edwin Shipp Top Ten SAS® Sites for Programmers: A Review  2011.9 Midwest SAS Users Group Conference in Overland Park, Kansas

 Posted by at 9:31 下午  Tagged with:
8月 292011
 


博客作为一种很好的信息传播媒体,SAS公司前几年开始尝试一些博客信息公布,刚开始只有个别员工,后来很多部门也开始建立机构的团队博客。

随着SAS新版本9.3的问世,SAS公司更改了原来SAS博客地址,原来为:http://blogs.sas.com,现在更改为:http://blogs.sas.com/content/ 。订阅过这些博客的TX们,赶紧更改feed的地址啊,老地址的博文将不再更新了。

这些都来自SAS公司内部人员,可以说是第一手信息,新鲜又权威,就是有点多,SAS粉们可以对感兴趣的选择性关注下。

下面是SAS公司的博客列表:

SAS员工个人博客

1,Gary Cokins SAS公司首席全球商业顾问  http://blogs.sas.com/content/cokins/

2,David Biesack 1989年加入SAS公司 SAS高级计算实验室 SAS内部人员透露牛逼的SAS是怎么做出来的 http://blogs.sas.com/content/peerrevue/

3,Jonathan Hornby SAS公司市场部董事 着重未来商业策略 http://blogs.sas.com/content/beyondbusiness/

4,Chris Hemedinger 《SAS for Dummies》作者 英文 http://blogs.sas.com/content/sasdummy/

5,Rick Wicklin IML模块/studio开发者 《Statistical Programming with SAS/IML Software》 作者 英文 http://blogs.sas.com/content/iml/

6,Michael Gilliland 长期商业预测专家和SAS预测模块产品经理 http://blogs.sas.com/content/forecasting/

7,Angela Hall SAS 商业智能 BI技巧,课程学习,问题和成功案例 http://blogs.sas.com/content/bi/

SAS各部门团队博客

1,SAS Global Forum SAS用户全球论坛的官方博客信息  http://blogs.sas.com/content/sgf/

2,sascom杂志团队 SAS发言人博客 http://blogs.sas.com/content/sascom/

3,Customer Analytics 客户分析智能团队 http://blogs.sas.com/content/customeranalytics/

4,澳大利亚和新西兰分公司  http://blogs.sas.com/content/anz/

5,JMP团队 有关JMP软件 数据展现、six sigma、实验设计及统计  http://blogs.sas.com/content/jmp/

6,SAS在线帮助团队 support.sas.com   http://blogs.sas.com/content/supportnews/

7,SAS培训团队 SAS training http://blogs.sas.com/content/sastraining/

8,SAS出版团队 出版项目信息,作者信息和出版趋势 http://blogs.sas.com/content/publishing/

9,文本挖掘团体博客 非结构性文本 英文 http://blogs.sas.com/content/text-mining/

10,Big data大数据团队 数据整合和管理 数据系统设计,开发和管理 http://blogs.sas.com/content/datamanagement/

11,商业保险团队 解决客户价值、风险、欺诈和法规 http://blogs.sas.com/content/insurance/

12,SAS健康和生命科学团队 http://blogs.sas.com/content/hls/

13,SAS学术团队 针对学生和教育机构的SAS资源和友情提示 http://blogs.sas.com/content/academic/

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本文链接地址: http://saslist.net/archives/181


8月 132011
 


前言:

如果说论坛BBS是一群人的讨论会,那么博客Blog是一个人的独角戏,而维基Wiki则是一群人共同编写一部大辞典。

维基作为一项公益性的共享项目, “平等”、“开放”、“协作”、“共享”是维基精神的核心理念。维基百科全书的创始人Jimmy Wales当初创建维基百科的初衷是建立一个网上的百科全书(中文版本),而事实上图书馆中已经有大英百科全书。尽管如此,维基百科全书经过8年的发展,英文版就含有280万篇文章,是大英百科全书的5倍多。因为把百科全书搬到网络上,大家可以更加方便的使用,百科本身也可以在大家都维护下不断更新,保持时新性。

正文:

创建SAS维基的目的是建立一个专注于统计分析软件的词典,因为图书馆并没有一本统计软件的百科全书,维基百科全书上只是简单的介绍见:统计软件,显然并不能满足专业化的细节需求。维基百科全书本身就是一种实用的工具,然后大百科的分类目录太长,不方便扩展和精细化的操作,因此有必要适当的建立专业而全面的统计软件小百科。

下面是SAS维基的首页面截图:

SAS维基收集所有统计软件的问题,包括专门的统计软件SAS,R,SPSS,STAT,Minitab,也包括兼有统计功能的软件如MATLAB,Excel等。除了定位外,我觉得维基最重要是分类的规划,一个好的分类不光表明管理者的眼界和水平,也决定了维基网站的易读性和发展深度。

下面我以我最熟悉的统计分析软件“SAS”(赛斯)为例进行分类,并且就其中的一个最小类“BASE程序”进行词条进行举例说明。我认为分类层次不能超过2×2=4类,4类以后就应该是词条,太深不利于阅读。三层、四层分类和词条基本上是按照SAS9.2的帮助文档来安排的,有时候分类太复杂,都不知道怎么安排词条的类别了,三、四层的分类感觉挺好。

其他统计软件暂时还不太熟悉,希望熟悉的人可以做个合理的分类, 我觉得软件的官方帮助非常值得参考。

目前这个只是个框架,我只编辑了少量的词条,需要更多的人来共同完成,把这里变成一个方便随查随用的统计软件大辞典。

PS: 这里不得不表明下个人对此类公益计划的非乐观态度,当然这些都是猜测,不管怎么说,已经开了一个头,不管你信不信,就是已经开张了。至于以后会发展到什么程度,你我无法预测,这个我可以相信。

参考资料: Wikipedia创始人访谈

http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/04/interview_with_wikipedia_founder_jimmy_wales.html

原创文章: ”公益活动: SAS(统计分析软件)维基计划“,转载请注明: 转自SAS资源资讯列表

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4月 272011
 


这里的SAS画图是指用SAS编程代码的方式来作图。

虽然用SAS作图很辛苦,但是有时为了保持系统性和自动化,不得不用SAS来作图。当然,SAS作图并非儿戏,它也能做出非常专业精美的图形

下面介绍几个EXCEL作图和SAS画图相关的资源。

之所以学习EXCEL,是为了入门,因为作图设计到颜色搭配、图表类型选择、表达形式和风格,以及怎么匹配不同的场合等等很多问题,本身就是门专业技术活;然后就是怎么将这些图用SAS代码来实现了。

1, 图表入门——有了这本书,你就知道怎么去选择和应用图表了。

刘万祥老师的Excelpro的图表博客:http://excelpro.blog.sohu.com/

介绍:ExcelPro的图表博客,简称EP图表博客,是一个专注于探讨专业、有效的商务图表沟通方法的主题博客。专注的主要内容有: 如何设计和制作具有杂志级水准,具有专业外观且有效沟通信息的商务图表;  如何进行数据分析,设计分析模型、分析仪表板、商务报告等。

这个博客自从一诞生,就广受欢迎,因为毕竟国外内的大小公司白领们几乎都会用Excel处理数据和作图,目前访问量达120万,不是明星,也能广受关注,除了每篇博文都是精品都原因外,excel的群众基础广泛也是一个重要因素。作者于2010年出版《Excel图表之道》,可以看看前50页的PDF精美样章下载,如果喜欢可以点击购买正版,由于网上盗版泛滥,作者很大度的给出了扫描版本(画质较差)地址:电驴下载 (并非作者本意,只是环境产生了盗版,刘老师很坦然,这个是从他微博上看到的)。当然,更希望大家购买正版,这样作者受到更大的鼓励去做更好的第二版。这本书我很早就买了,有空就看,一直爱不释手。如果想知道别人怎么评价可以看看豆瓣评论

 

2,SAS公司资源—— 看这里,你就知道SAS可以画那些图了

SAS绘图示例 http://support.sas.com/sassamples/graphgallery/index.html

介绍:里面都是些基本的官方作图样例,几乎包罗了所有的绘图程序例子,但是比较简单,甚至有些简陋,从里面可以了解SAS绘图的基本功能。

 

3,比基础更高级的网站资源——看这里,你就知道SAS绘图其实很丰富

网址:http://robslink.com/SAS/Home.htm

介绍:作者Robert Allison,好像是SAS公司的人,因为部分图在SAS公司示例图形里面也可以看得到。这里面图很多,比SAS公司示例图就丰富不少,相当于SAS官方绘图例子的扩展版,值得一看。另外,作者好像要出书了,书名叫《SAS/GRAPH: Beyond the Basics》,书名即所谓超越Basics,果然和网站内容很符合,老外就是实在啊。目前这本书作者正在筹划中暂时还未正式出版,大家可以期待下。

 

4,一个SASor的图表博客——看这里,你才知道原来SAS绘图原来也很潮,也很Fashion。

博客:http://saslist.com/sxlion

介绍:目前这个博客就只是追绘图潮流,看到有什么新奇的图表,然后就用SAS来实现,其实还有很多技巧的东西,并没有透漏。但是部分代码完全公开,从代码中还是可以学到不少东西的。当然,这个博客还在继续更新中,以后会有很多有用的技巧分享,还会有越来越多的好图出现。

 

5, SAS宏和绘图—— 。。。

网址:http://www.datavis.ca/sasmac/

介绍:作者是加拿大的Michael Friendly,做心理学定量分析的。把网站上的宏程序下载下来运行下,才知道什么SAS绘图,太强大了。SAS宏与绘图模块的精巧结合,就是难度太大了一点。作者的SAS功底可谓高深,用SAS的年数估计可以用10年做一个单位了。可以欣赏下,如果有耐心,可以改造下,成为适合自己用的宏,当然,还可以学学他怎么去构造一个通用的绘图宏。这样对于自己常用的绘图程序,也可以打个包做成宏,方便使用。

作者著有SAS绘图书籍:《The SAS System for Statistical Graphics》 SAS公司出版社出版

ps:SAS作图需编程功底。

原创文章: ”学习SAS画图的好出处“,转载请注明: 转自SAS资源资讯列表

本文链接地址: http://saslist.net/archives/124


4月 032011
 
本博去年(2010年)9月6日收集了几个有关SAS编程和应用的博客,这里进行扩充,并且增加了微博这种新的博客形式。 博客和微博都是以一种个人发布的形式传播信息。博客传递非常快和信息大;微博则是短和更快。 传统书籍和网页都跟不上步伐,因此这里倾力收集了目前主要是中文或华人的SAS博客,以后会逐渐增加更多英文博客和更全面的相关博客,不断更新, 希望能够满足大家的需求。 个人技术博客 SAS Programming for Data Mining Applications 用BASE,STAT等等编程模块实现与EM同等功能的数据挖掘算法  英文  oloolo 本地镜像 一个SASor的技术空间 用SAS编程解决各种数据清理、数据整理、绘图及解决各种实际问题 中文 sxlion 技止于此 统计理论,SAS编程、评论、技巧等,文人手笔,易懂 中文 Jangtang HU SAS ANALYSIS 讨论SAS在数值分析,数据挖掘和数据的可视化上的运用,每周更新 英文  dapangmao 本地镜像 Statecompute 关于市场研究、数据挖掘等等方面的 SAS、R、python等各种软件    英文 WenSui Liu 信息 -> 知识 -> 智慧 编程、建模、数据挖掘和IT相关方面和SAS软件更新介绍及评论     中文 dwdus From a Logical Point of View 有关SAS的XML, IML,BI等一切编程  英文  Jiangtang HU 冰火岛 [...]

七个SAS公司员工博客

 em, iml, list, text mining, 技术, 支持, , 网络资源  七个SAS公司员工博客已关闭评论
10月 072010
 
热度: 尽管目前大型博客站点纷纷倒闭,但是博客这种非常个性化的形式,不会过时,还是非常适合技术人员来分享技术。我觉得很多大型综合性的博客站不容易个性化,不好定位而导致关门,而个人博客如果定位某一门技术,也许受众很小,但也是能提高所在行业知名度的。当然写博客是件辛苦的事情,大部分都是义务劳动,汗水换荣誉。不过这次推出的是有公司给博主付费的博客,那就是SAS公司。                http:// saslist.net SAS公司博客最近新增了两位员工博客,一个是关于IML主题,一个是关于JMP主题。毫无疑问,他们是日常工作就是与这些内容打交道,通俗点,他们就是专门干这个的,当然他们的技术博客也值得订阅学习,也可以在博客留言问问题交流,提供技术支持本来就是他们的工作一部分。下面除了给出新开了两个博客,我另外挑选了5个技术性非常强的博客,一个7个,如下:                             http://saslist.net Rick Wicklin 新开博客 IML模块/studio开发者  Statistical Programming with SAS/IML Software 作者  http://blogs.sas.com/iml/ - JMP 新开博客 有关JMP软件 数据展现、six sigma、实验设计及统计            http://blogs.sas.com/jmp/ - Renee Harper 负责support.sas.com更新   […] ↓ Read the rest of this entry...