使用SAS 9的统计业务分析师

SAS认证专业人士考试指南

English Version | ← 返回首页

1 考试概述

使用SAS 9的SAS认证统计业务分析师认证验证您使用SAS过程和SAS Enterprise Guide界面操作和分析数据的能力。

考试代码： A00-240

时长： 2小时

题目： 60-65道选择题

及格分数： 68%

前提条件： 无（建议有SAS编程经验）

2 考试内容领域

2.1 1. 访问和操作数据 (30%)

2.1.1 导入和导出数据

• 导入各种数据格式
• 导出数据到不同格式
• 使用PROC IMPORT和PROC EXPORT

/* 示例：导入Excel数据 */
PROC IMPORT DATAFILE="/path/to/sales.xlsx"
    OUT=work.sales
    DBMS=XLSX
    REPLACE;
    SHEET="Q1_Sales";
    GETNAMES=YES;
RUN;

2.1.2 操作数据

• 创建新变量
• 筛选和过滤数据
• 排序和组织数据

/* 示例：数据操作 */
DATA work.analyzed;
    SET work.sales;
    
    /* 创建计算字段 */
    profit = revenue - cost;
    profit_margin = (profit / revenue) * 100;
    
    /* 分类数据 */
    IF profit_margin >= 20 THEN category = '高';
    ELSE IF profit_margin >= 10 THEN category = '中';
    ELSE category = '低';
    
    FORMAT profit_margin PERCENT8.2;
RUN;

2.2 2. 为分析准备数据 (25%)

2.2.1 调查和汇总数据

• 检查数据分布
• 识别异常值和缺失值
• 计算描述性统计

/* 示例：数据调查 */
PROC MEANS DATA=work.sales N MEAN STD MIN MAX MEDIAN;
    VAR revenue cost profit;
    CLASS region;
RUN;

PROC UNIVARIATE DATA=work.sales;
    VAR profit_margin;
    HISTOGRAM profit_margin;
    PROBPLOT profit_margin;
RUN;

2.2.2 清洗和准备数据

• 处理缺失值
• 识别和处理异常值
• 转换变量

/* 示例：数据清洗 */
DATA work.cleaned;
    SET work.sales;
    
    /* 处理缺失值 */
    IF MISSING(revenue) THEN DELETE;
    
    /* 用均值替换缺失值 */
    IF MISSING(cost) THEN cost = 5000;
    
    /* 识别异常值 */
    IF profit < -10000 OR profit > 100000 THEN outlier_flag = 1;
    ELSE outlier_flag = 0;
RUN;

2.3 3. 分析数据 (45%)

2.3.1 生成频率表

• 创建单向和双向频率表
• 计算百分比和累积频率
• 执行卡方检验

/* 示例：频率分析 */
PROC FREQ DATA=work.sales;
    TABLES region product / NOCUM NOPERCENT;
    TABLES region*product / CHISQ;
RUN;

2.3.2 生成汇总统计

• 计算集中趋势和离散度的度量
• 创建分组汇总
• 生成自定义统计

/* 示例：汇总统计 */
PROC MEANS DATA=work.sales MEAN STD MIN MAX SUM;
    VAR revenue profit;
    CLASS region product;
    OUTPUT OUT=work.summary
           MEAN=avg_revenue avg_profit
           SUM=total_revenue total_profit;
RUN;

2.3.3 相关性分析

• 计算相关系数
• 创建相关矩阵
• 解释相关结果

/* 示例：相关性分析 */
PROC CORR DATA=work.sales PLOTS=MATRIX;
    VAR revenue cost profit marketing_spend;
RUN;

PROC CORR DATA=work.sales NOSIMPLE;
    VAR profit;
    WITH revenue marketing_spend;
RUN;

2.3.4 简单线性回归

• 拟合简单线性回归模型
• 解释回归输出
• 评估模型拟合

/* 示例：线性回归 */
PROC REG DATA=work.sales;
    MODEL profit = revenue / CLB;
    PLOT profit*revenue;
RUN;
QUIT;

/* 使用PROC GLM */
PROC GLM DATA=work.sales PLOTS=ALL;
    MODEL profit = revenue;
    OUTPUT OUT=work.predictions PREDICTED=pred_profit RESIDUAL=resid;
RUN;
QUIT;

2.3.5 方差分析(ANOVA)

• 单因素方差分析
• 双因素方差分析
• 多重比较

/* 示例：单因素方差分析 */
PROC ANOVA DATA=work.sales;
    CLASS region;
    MODEL profit = region;
    MEANS region / TUKEY;
RUN;
QUIT;

/* 示例：双因素方差分析 */
PROC GLM DATA=work.sales;
    CLASS region product;
    MODEL profit = region product region*product;
    LSMEANS region product / ADJUST=TUKEY;
RUN;
QUIT;

2.3.6 多元回归

• 拟合多元回归模型
• 选择变量
• 验证假设

/* 示例：多元回归 */
PROC REG DATA=work.sales;
    MODEL profit = revenue marketing_spend employees / 
          VIF 
          SELECTION=STEPWISE 
          SLS=0.05 
          SLE=0.10;
    PLOT RESIDUAL.*PREDICTED.;
RUN;
QUIT;

2.3.7 逻辑回归

• 二元逻辑回归
• 解释优势比
• 评估模型性能

/* 示例：逻辑回归 */
PROC LOGISTIC DATA=work.customers PLOTS=ALL;
    MODEL purchased(EVENT='1') = age income previous_purchases / 
          LACKFIT 
          CTABLE 
          RSQUARE;
    UNITS age = 10 income = 1000;
    OUTPUT OUT=work.scored PRED=predicted_prob;
RUN;

2.3.8 时间序列分析

• 绘制时间序列数据
• 计算趋势
• 应用预测方法

/* 示例：时间序列分析 */
PROC TIMESERIES DATA=work.monthly_sales 
                PLOT=SERIES
                OUT=work.ts_output;
    ID date INTERVAL=MONTH;
    VAR sales;
RUN;

PROC FORECAST DATA=work.monthly_sales 
              METHOD=STEPAR
              LEAD=12
              OUT=work.forecasted;
    ID date INTERVAL=MONTH;
    VAR sales;
RUN;

3 SAS Enterprise Guide

3.1 界面概览

SAS Enterprise Guide提供点击式界面用于：

• 数据访问和操作
• 统计分析
• 报告生成
• 任务自动化

3.2 常见任务

3.2.1 数据导入任务

1. 文件 → 导入数据
2. 选择数据源
3. 配置导入选项
4. 查看并运行

3.2.2 查询构建器

• 数据操作的可视化界面
• 拖放列选择
• 过滤和排序数据
• 连接表

3.2.3 统计任务

访问路径：任务 → 统计

• 汇总统计
• 分布分析
• 相关性分析
• 回归
• 方差分析

3.3 项目组织

• 在流程中组织任务
• 添加注释和文档
• 保存项目以供重用
• 与团队共享项目

4 学习资源

4.1 SAS官方资源

1. Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression
2. Predictive Modeling Using Logistic Regression
3. SAS Enterprise Guide 1: Querying and Reporting

4.2 练习技巧

1. 理解统计概念
   • 知道何时使用每种分析方法
   • 理解假设和限制
   • 正确解释统计输出
2. 使用SAS Enterprise Guide练习
   • 熟悉界面
   • 练习创建流程
   • 学习键盘快捷键
3. 专注于解释
   • 理解输出至关重要
   • 练习解释结果
   • 了解实际意义与统计意义
4. 真实数据练习
   • 使用多样化的数据集
   • 处理混乱的真实世界数据
   • 练习完整的分析工作流程

5 常见分析场景

5.1 场景1：客户细分

/* 分析客户购买模式 */
PROC FREQ DATA=work.customers;
    TABLES age_group*purchase_category / CHISQ;
RUN;

PROC MEANS DATA=work.customers;
    CLASS age_group;
    VAR total_purchases average_order_value;
RUN;

5.2 场景2：销售预测

/* 基于营销支出预测销售 */
PROC REG DATA=work.campaigns;
    MODEL sales = marketing_spend advertising_reach / CLM;
    PLOT sales*marketing_spend;
RUN;
QUIT;

5.3 场景3：A/B测试

/* 比较两个营销活动 */
PROC TTEST DATA=work.campaigns;
    CLASS campaign_version;
    VAR conversion_rate;
RUN;

6 常见陷阱

1. 忽略假设 - 始终检查回归/方差分析假设
2. 误解p值 - 理解它们的真正含义
3. 过度依赖自动化 - 理解任务在做什么
4. 不检查数据质量 - 分析前始终调查数据

7 下一步

获得认证后：

1. 在业务环境中应用统计分析
2. 学习高级分析（机器学习、数据挖掘）
3. 考虑SAS Visual Analytics认证
4. 发展特定领域的专业知识

---

← 返回首页