목차 일부
1. SAS 개관
1.1 데이터 관리 개요
1.1.1 데이터 관리하기
1.1.2 데이터 분석 및 정보 프리젠테이션
1.1.3 분석
1.1.4 프리젠테이션
1.2 SAS 프로그래밍 개요
1.2.1 데이터 읽기
1.2.2 데이터 관리
1.2.3 프레젠테이션...
목차 전체
1. SAS 개관
1.1 데이터 관리 개요
1.1.1 데이터 관리하기
1.1.2 데이터 분석 및 정보 프리젠테이션
1.1.3 분석
1.1.4 프리젠테이션
1.2 SAS 프로그래밍 개요
1.2.1 데이터 읽기
1.2.2 데이터 관리
1.2.3 프레젠테이션 (분석 및 결과 제공)
1.3 SAS 구성 및 특징
2. SAS 프로그래밍 기본
2.1 SAS 기동
2.11 개요
2.2 SAS의 기능
2.3 기본 설정
2.3.1 확장편집기
2.3.2 기능키 확인 및 설정
2.3.3 출력 설정
2.4 코딩 규칙
2.4.1 프로그램 규칙
2.4.2 연산자
2.4.3 SAS의 프로그램 구조
2.5 데이터 정의
3. 자료의 입력과 출력
3.1 라이브러리 할당하기
3.1.1 라이브러리 할당
3.1.2 Sashelp 라이브러리를 더블 클릭
3.1.3 라이브러리 할당하기
3.1.4 데이터셋 확인
3.1.5 일반 데이터 속성 보기
3.1.6 칼럼 속성 보기
3.1.7 프로그램 코드를 통한 등록
3.1.8 라이브러리 활용
3.2 예제 데이터
3.3 액셀데이터 읽기
3.4 액셀데이터로 저장
4. 자료의 입력과 출력 코드
4.1 프로그램방식
4.1.1 자유 형식
4.1.2 위치 지정
4.2 파일형식
4.2.1 자유 형식으로 파일 읽기
4.2.2 콤마구분의 데이터 읽기
4.2.3 구분자 없는 데이터 읽기
4.3 텍스트 데이터 저장
4.3.1 과정
5. DB연결 로직
5.1 액셀 파일 설정
5.2 SQL 서버의 DB 등록
5.3 액셀 ODBC
5.3.1 액셀 ODBC
5.3.2 SQL ODBC
6. SAS 연산 및 요약
6.1 데이터셋 이용
6.2 함수 및 계산
6.2.1 유용한 함수
6.2.2 고급 함수
6.3 데이터 요약
6.3.1 MEANS / SUMMARY
6.3.2 UNIVARIATE
7. 데이터셋 병합
7.1 데이터 스텝
7.1.1 2개 이상의 데이터를 행으로 병합
7.1.2 행에 의한 APPEND
7.1.3 기준에 의한 데이터 정렬
7.1.4 기준에 의한 데이터 병합
7.1.5 가상 이름 사용
7.1.6 2개 이상의 데이터를 컬럼으로 병합
7.1.7 한쪽 방향의 병합 (LEFT JOIN)
7.1.8 양쪽 방향의 병합 (INNER JOIN)
7.1.9 양쪽 방향의 병합 (OUTER JOIN)
7.2 SQL 스텝
7.2.1 데이터 추출 (SELECT *)
7.2.2 원하는 조건의 데이터만 추출 (WHERE)
7.2.3 패턴 일치 (WHERE LIKE)
7.2.4 집계함수의 사용 (GROUP BY)
7.2.5 집계함수와 조건의 사용 (WHERE ~ GROUP BY)
7.2.6 평균 편차 계산
7.2.7 JOIN
7.2.8 2중 SELECT의 사용
8. 데이터 변환
8.1 조건문
8.1.1 일부 데이터만 활용 (IF ~ STOP)
8.1.2 서로 조건이 다른 데이터 저장 ( OUTPUT)
8.1.3 데이터 그룹핑 (IF ~ ELSE IF ~ELSE)
8.1.4 gender 별로 성적이 1위인 학생만 추출 (FITST)
8.2 반복문
8.2.1 gender 별로 1위 학생과의 차이 계산 (DO)
8.2.2 시뮬레이션 데이터셋 만들기 (DO와 OUTPUT)
8.2.3 배열 활용 (DO와 ARRAY)
8.3 FORMAT
8.3.1 gender 포맷 정의 - 문자형 포맷
8.3.2 score 포맷 정의 - 숫자형 포맷
8.3.3 숫자형식의 주민번호와 같은 포맷을 입히는 경우
8.3.4 포맷 사용
8.3.5 포맷 저장
8.3.6 저장 포맷 호출
8.3.7 데이터셋으로 포맷 생성
8.3.8 기존 SAS 데이터셋으로 포맷 생성
9. 프로그래밍 응용
9.1 프로그래밍 로직의 이해
9.2 오류 FAQ
9.3 예제 프로그래밍
1) 출력 결과를 html로 저장
2) 프로세서 시작시각 측정
3) SET을 이용하여 여러 데이터셋 합칠 경우 구별 변수 생성
4) MERGE를 이용하여 데이터셋 생성
5) 데이터 누적을 통한 상위 70% 데이터 추출
6) 품목별로 순위 부여하기 - 품목별 2 순위 (&get_number) 만 추출
7) 품목별로 순위 부여하기 - 품목별 누적 합(sumx)추가
8) 품목별로 순위 부여하기 - 품목별 비율(px)추가
9) 특정 데이터로 채우기 (결측치 보존)
10) 대분류, 중분류, 소분류 합계 구하는 로직
11) 가중치를 적용한 수준분석 적용
참고문헌
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