SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件（SAS，SPSS和SYSTAT）之一，是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。

SAS为“Statistical Analysis System”的缩写，意为统计分析系统。它于1966年开始研制，1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。1985年推出SAS PC微机版本，1987年推出DOS下的SAS6。03版，之后又推出6。04版。以后的版本均可在WINDOWS下运行，目前最高版本为SAS6。12版。SAS集数据存取，管理，分析和展现于一体，为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。它独特的“多硬件厂商结构”（MVA）支持多种硬件平台，在大，中，小与微型计算机和多种操作系统（如UNIX，MVS WINDOWS 和DOS等）下皆可运行。SAS采用模块式设计，用户可根据需要选择不同的模块组合。它适用于具有不同水平于经验的用户，处学者可以较快掌握其基本操作，熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。

目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。SAS以被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。

1． SAS的设计思想

SAS的设计思想是为统计学家和科学工作者提供这样的一个工具，利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算，从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来，有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果，而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。

2． SAS的功能

SAS是数据管理和分析软件包，能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。

SAS的各项功能由功能模块完成。其中BASA模块为必需模块，其它模块可任选。供选择的模块包括统计（STAS），矩阵运算（IML），绘图（GRAPH）和全屏幕操作（FSP）等20余个。

基础模块（BASE），具有以下功能：进行数据存储，调入，追加，拷贝和文件处理；编写报告，打印图表；进行数据排序，分类等操作；完成一些基本统计数计算（如平均数和相关系数）；与一些软件包（dBASE，LOTUS等）及大型机进行数据交换和通讯。BASE模块为SAS系统的核心模块。

统计模块（STAT）提供一些高度可靠，完整的统计分析过程。主要有方差分析（包括一元，多元的单因素及多因素实验设计的方差分析），线性相关和回归分析（包括聚类分析，主成份分析，因子分析，典范相关分析）以及非参数测验等，共计26个过程。每个过程还提供多种不同算法和选项，从而SAS系统成为一个全面，细致，科学的统计分析方法集。STAT模块为SAS系统的核心和精华。

矩阵运算模块（IML）是一种交互式矩阵语言。可直接进行矩阵运算（加法，乘法，求逆，计算特征值和特征向量等），适用于高级统计，工程运算和数学分析。

绘图模块（GRAPH）能在微机的绘图设备上绘制图形。可制作三维图形，地图和幻灯等。

全屏幕操作模块（FSP）为一交互式全屏幕软件。利用他可以建立，修改和浏览SAS数据集中的观察值，定义用户屏幕等。

3． SAS的特点

SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。主要特点如下：

1） 功能强大，统计方法齐，全，新

SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。例如方差分析中的多重比较，提供了包括LSD，DUNCAN，TUKEY测验在内的10余种方法；回归分析提供了9种自变量选择的方法（如STEPWISE，BACKWARD，FORWARD，RSQUARE等）。回归模型中可以选择是否包括截距，还可以事先指定一些包括在模型中的自变量字组（SUBSET）等。对于中间计算结果，可以全部输出，不输出或选择输出，也可存储到文件中供后续分析过程调用。

2） 使用简便，操作灵活

SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。

3） 提供联机帮助功能

使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。

数据分析流程与常用术语

数据分析流程与常用术语_数据分析师考试

数据分析，就是对数据进行分析。较为专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集得来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、整理并消化，以求最大化地开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是将隐藏在一大批杂乱无章的数据后面的信息集中并提炼出来，总结出研究对象的内在规律。

在统计学领域，数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中探索性数据分析侧重于在数据中探索新的特征，验证性数据分析侧重于验证之前假设的真伪性。

从另一方面说，描述性数据分析属于初级分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等，是我们工作中最常用的数据分析方法；而探索性数据分析以及验证性数据分析输入高级分析方法，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等，对分析者的数学功底以及逻辑能力具有较高的要求。

数据分析前景

数据分析作为一个新的行业领域正在全球飞速的发展。目前在数据库技术、金融、通信方面发挥巨大的作用。试想，互联网发展了这么多年，积累了多大的数据？这数据隐含着什么规律？对公司发展和行业发展将会有多大的促进作用？数据分析将是未来的一项必不可少的工作技能，其发展前景广阔，薪水杠杠的，BAT都在搜罗中。

数据分析流程

根据我所学的知识，结合相关资料， 可以将数据分析总结为六个步骤：确定分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告。由于各个步骤详细描述将占据大篇幅，我这里就用思维导图形式加以概括，形成初步流程：

根据上图所展示的六大步骤，再参照各个步骤下细分的小步骤，相信大家（高手绕过，作为小白的我会被拍死）已经对数据分析有了基本的轮廓印象，和我一样的初入PM小白下来不妨找一个喜爱的细分市场或某款产品，试试看？

数据分析常用指标/术语

平均数

我们日常生活、工作中常说的平均数一般都指算术平均数。算术平均数指将一组数据通过累加求和，再除以参与求和的数据的个数，所获得的这一组数据的平均值。算术平均数在统计分析中具有重要的指标意义，通过平均数可以对比组内其他数据的沉浮、高低情况等。

绝对数和相对数

绝对数：绝对数是反应客观现象总体在一定时间、一定地点条件下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口，又如成都有70万考生，成都信息工程大学有2万师生等等。

相对数：相对数是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数的计算公式：

相对数 = 比较值（笔数）/基础值（基数）

相对数一般以倍数、百分数等表示，它反应客观香香之间数量的联系程度。

百分比和百分点

百分比：百分比是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。

百分点：百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。比如，某公司发言，我公司今年第一季度的收入比上个季度提升了13个百分点。百分比一般与“提高了”、“上升/下降”等词搭配使用。

频数和频率

频数：一个数据在整体中出现的次数。某如某班学生成绩中，88分的有5个，则5为频数。反映了一个数据在整体样本中出现的次数。

频率：反应一个数据在样本中出现的频繁程度，是数据的频数除以样本总量得到的。

比例与比率

比例：比例是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例， 即部分与整体之间的关系。比如某班男20，女30人，则男生的比例是2/5，女生是3/5。比例的基数（分母）是同一个基数。

比率：比率是指总体中某些数据之间的比值。反映了 整体中部分与部分之间的关系。以上述例子为例，男女比率为2:3.

倍数和番数

倍数：表示一个数据是两个数据的几倍，通常用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。

番数：指原来数量的2的n次方。比如今年利润比去年翻一番，意思就是今年利润是去年2倍（2的1次方），今年利润比去年翻两番，就是今年利润是去年的4倍（2的2次方）。 所以，翻番可比倍数猛的多。

同比和环比

同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。比如，我公司今年第一季度出海产量同比增长45%，意思就是今年第一季度的出海产量比去年第一季度的出海产量增加了45%，这就是同比。

环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。例如我公司今年第一季度出海产量环比增长22%，表示我公司今年第一季度的出海产量比去年第四季度（去年最后一个季度）出海产量增长了22%。

通俗简化的讲，同比=2015年5月 / 2014年5月，环比=2015年5月/2015年4月。

数据分析要求分析者具备态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿、勇于创新等精神，这样才能高效率、保质保量、富有热情地进行挖掘数据并正确分析数据，给公司决策层提供可靠的数据结论。

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