1. sas如何导入excel文件中的一个数据

原因这个功能是在Excel2016及以上版本才有的，所以如果需要该功能的话，需要重新安装更高版本的

SAS(statistic analysis system)具有完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现功能。从其优点来看，对不同的数据库、不同的应用软件、不同等级的用户和不同的计算机平台均能进行有效处理。

2. 怎么把excel数据导入sas

1 医药CRO 2 一些银行、保险的BI项目或是MIS系统 3 两市证券交易所的一些基于数据仓库的项目 4 SAS很贵，所以就其功能而言不是很必要。

3. sas数据集导出成excel

用下面的程序将excel表格导入到SAS中，proc import out=a1/*a1为表格1，表格2用同样的方法导入*/datafile=" ### "dbms=excel 2000 replace;range="a1";getnames=yes;run;用下面的程序将a2中符合a1条件的数据筛选出来就行了：

proc sql;create table a3 as select 股票代码，收盘价 from a1,a2 where a2.股票代码=a1.股票代码;run;a1为表格1a2为表格2a3是结果

4. sas把结果导出excel

sas最好,是业界标准,但最难学;spss19非常好,但仅限于统计和分析来说,如果要建模的话可改换SPSSMODELER,和SAS类似;OFFICE处理日常的统计和分析可以,但是不够精确和专业,数学建模就更不行了。 数学建模可以考虑一下matlab

5. sas怎么导入数据文件

proc import out=dz.cecus_h；

/*定义输入SAS文件的名称*/datafile=d:\data\test1.xls; /*导入要转换的excel文件*/sheet=sheet1; /*excel文件所在表单的名称*/getnames=YES; /*指出第一行是否有字段名*/run;LIBNAME dz 'd:\data';data dz.tests; /*创建新数据集*/set dz.cecus_h;length c_names $20.

; /*添加新属性*/c_names='USA'||trim(name)

; /*新属性的定义*/run;proc print data=dz.tests(firstobs=1 obs=3)

; /*输出的其实记录为第一条到第三条*/run;

6. sas数据集导出excel

第一，寻找数据分析工具，比如最常用的是excel表，以及里面的各类函数公式和功能等。

第二，通过课本或者说明书学习数据分析工具的用法和各项功能。比如如何建立一个数据表，如何采用筛选透视等功能。第三，通过调查问卷或者前端销售反馈，收集足够多的的数据录入表格，形成初步的数据表。

第四，采用数据分析工具的各项功能对数据进行目标分析，比如你需要看见的是哪些指标和影响因素。第五，分析评定存在影响业务的因素，以及哪些数据因素偏低或过高，影响着业务目标的达成。

第六，数据分析要有目标性，或者直接聘请专业数据分析人员做。数据分析是很理性的一件事情，要有一个总目标存在

7. sas数据导出到excel

1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。

2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。

3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。

4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。

8. 如何将sas数据集导出Excel

用这个命令，export excel （需要输出变量名） using "（输出的新建Excel 文件名）" 其实最粗浅的办法就是用browse命令 然后复制粘贴

9. sas导出excel数据

简单说就是：根据自己实际的需求所在的领域（工作或者学习），进行具体的工作。如果只是以学习为目的，那就找自己感兴趣的领域。数据和问题越真实越具体越好。

数据方面：绝大多数情况下你会发现所在的具体领域对于数据的处理和整合的方法相对固定。也会渐渐地掌握相关方法中自己最得心应手的方式。比如缺失的数据如何处理，如何选出并且去除极端值，如何选择随机的数据进行快速的分析和测试。这些方法在SAS上实现或许你已经掌握，但是不同领域的具体设定肯定略有不同。

至于Proc的各种应用工具也是类似，80%的工作可能集中在20%的proc上面。（比如可能Proc SQL就解决了大半的问题）。

除此之外，具体的数据和问题会让你遇到完全意想不到的问题，比如算力不足或者运行时间过长。在实际的工作中，对于运算时间肯定有一个相关的要求。对于模型的精度也是如此。这些问题可能在技术上已经不是问题，但是只有涉及到具体的问题时才有具体的经验可以掌握。

而且，在具体的项目中肯定也会有SAS不能解决或者不擅长解决的问题。如何能让SAS和Excel，数据库以及R等其他工具在一起协同工作，也是值得深入探索的一个领域。

综上：如果学会了开车，到底去哪里练车呢？这个完全看你是想做个卡车司机还是F1赛车手了……