Kennen Sie diese Situation? Sie sollen dringend eine komplexe Auswertung fertig stellen. Die Daten wurden zu spät geliefert und die Qualität und Struktur der Daten waren weit vom erwarteten Standard entfernt. Der Zeitdruck der Ergebnispräsentation ist groß, und Ihr SAS Programm tut immer noch nicht genau das, was Sie als Output erwarten würden. Für diese Situationen gibt es vermutlich keine Patentlösung. Eine Möglichkeit, das wichtige „Aha“- Erlebnis zur rechten Zeit zu haben und Wissenslücken zu schließen, sind die SAS Bücher von SAS Press: Mehr SAS Know-How für Data Scientists.
Wissensschatz und Rettungsanker
Diese Bücher sind ein wahrer Wissensschatz für SAS User. Von der einfachen SAS Programmierung, der Datenaufbereitung über die volle Breite der statistischen Auswertung und des Machine Learnings bis hin zur Erstellung von Grafiken und Reports: Hier finden Sie wertvolle Ideen und Codebeispiele, die Ihnen die Arbeit mit SAS erleichtern.
Von SAS Usern für SAS User geschrieben, haben mir viele dieser SAS Press Bücher in meiner mehr als 20-jährigen Laufbahn als SAS Anwender und SAS Programmierer sehr geholfen. Das eine oder andere Mal vielleicht sogar „mein Data-Scientist-Leben gerettet“.
Diese Liste meiner Lieblingsbücher ist sehr lang, und die vollständige Aufzählung würde ganz sicher den Umfang dieses Blogs übersteigen. Ich habe dazu im März dieses Jahres auf der KSFE, der Konferenz der SAS Anwender in Forschung und Entwicklung, einen Beitrag gehalten.
Drei kurze Beispiele, die illustrieren sollen, wovon ich persönlich schon sehr profitieren konnte, möchte ich hier dennoch nennen.
Beispiel 1: Überla
ppende und transparente Grafiken
Die Zeit der plumpen und farblich überladenen Grafiken ist längst Vergangenheit. Unsere Kunden wollen repräsentative Grafiken auf einfache Art erstellen. Sanjay Matange und Don Heath zeigen in ihrem Buch „Statistical Graphics Procedures by Example: Effective Graphs Using SAS®“ viele Beispiele wie Sie das einfach bewerkstelligen können.
In diesem Beispiel wurde die SGPLOT Procedure verwendet, um zwei überlappende Histogramme mit 50% Transparenz darzustellen und die wichtigsten Bereiche mit Referenzlinien zu kennzeichnen.
Beispiel 2: Datenaggregation für multiple BY-Gruppen
Das ist immer wieder ein Thema bei Kundenanfragen: „Ich möchte Daten aggregieren und die Summen oder Mittelwerte nicht nur für die unterste Detailebene bekommen, sondern gleich alle Kombinationen automatisch dazu“. Ron Cody illustriert in seinem Buch „Longitudinal Data and SAS“, wie das mit der MEANS Procedure von SAS sehr einfach geht. Und er zeigt auch, wie Sie dazu eine leicht zu lesende TYPE-Variable erzeugen, die Ihnen angibt, für welche Gruppenkombination in der jeweiligen Zeile gerade aggregiert wurde.
In folgender Abbildung sind die Analyseergebnisse des Mittelwerts des Körpergewichts von Patienten nach TREATMENT, STAGE, SEX und CENTNR für unterschiedliche Gruppenkombin
ationen dargestellt.
Die _TYPE_- Variable zeigt, für welche Gruppenkombination die Ergebnisse stehen.
- 0000: Mittelwerte über alle Beobachtungen
- 0001: Mittelwerte getrennt nach TREATMENT A und B
- 0101: Mittelwerte getrennt nach Geschlecht (männlich, weiblich) und Treatment A und B
- ...
Beispiel 3: Ihr ganz persönlicher SAS Enterprise Guide!
Der SAS Enterprise Guide zählt mit seinen Programmiermöglic
hkeiten und seinen vorgefertigten Tasks nach wie vor zu den beliebtesten Front-Ends für SAS User. Chris Hemedinger zeigt Ihnen in seinem Buch "Custom Tasks for SAS® Enterprise Guide", wie Sie den SAS Enterprise Guide individualsieren und mit Ihren benutzerdefinierten Tasks mit individueller Funktionalität erweitern können.
Für Benutzer mit weniger Programmiererfahrung können Sie so vordefinierte Auswertemodule mit einer Parametermaske bereitstellen. Folgende Abbildung zeigt eine solche Maske, in der vom Benutzer die Details zur Erstellung eines KPI-Dashboards eingegeben werden.
Stöbern Sie im Buchregal - schmökern Sie in den Büchern!
Das SAS Press Buchregal steht 24 Stunden am Tag für Sie offen. Zu jedem Buch finden Sie eine Leseprobe, das Inhaltsverzeichnis und den SAS Beispiel-Code. Ich bin sicher, dass Sie etwas finden und sich dabei denken werden: "Das hätte ich schon mehrmals gut brauchen können". Im nächsten Auswerteprojekt aber sagen können: "Ich weiß, wo ich nachsehen muß".
Viel Spass beim Lesen!
