Page 207 - 统计创新与高质量发展

第八章 统计教育与培训：构建专业能力

丰富而专业的统计分析模块：SAS 拥有广泛且深入的统计分析方法库，除了
常规的描述性统计、推断统计方法外，还涵盖了许多高级统计分析方法。在生存
分析方面，它可以用于研究患者在接受治疗后的生存时间和生存概率，分析不同

治疗方案、患者特征等因素对生存情况的影响。例如，在癌症治疗研究中，通过
对大量患者的生存数据进行分析，评估新的治疗方法是否能显著延长患者的生存
期。在时间序列预测领域，SAS 提供了多种时间序列模型，如 ARIMA 模型、指
数平滑模型等，能够根据历史数据准确预测未来的趋势。在经济预测中，利用这

些模型可以对 GDP 增长、通货膨胀率、股票价格走势等经济指标进行预测，为
政府和企业的决策提供参考。此外，SAS 还提供了强大的机器学习算法库，包括
决策树、神经网络、支持向量机等。在数据挖掘任务中，这些算法可以用于从海
量数据中挖掘潜在的模式和规律，如在客户关系管理中，通过聚类算法对客户进

行细分，识别出不同类型的客户群体，以便企业制定个性化的营销策略。
高度的可定制性和扩展性：SAS 为用户提供了高度的可定制性，用户可以通
过编写 SAS 程序进行数据分析，根据自己的需求灵活定制分析流程和算法。同
时，SAS 支持与其他编程语言（如 Python、R）的交互，这使得用户能够充分结

合不同语言的优势进行数据分析。例如，在处理复杂的数据分析项目时，用户可
以先用 Python 进行数据的预处理和特征工程，利用 Python 丰富的第三方库（如
NumPy、Pandas）对数据进行清洗、转换和特征提取；然后将处理后的数据导入
到 SAS 中，利用 SAS 强大的统计分析功能进行深入分析，如进行复杂的统计建

模和假设检验。此外，SAS 还支持与多种数据库系统（如 Oracle、SQL Server 等）
进行无缝连接，方便用户从数据库中读取和写入数据，实现数据的高效管理和
分析。
2. 使用方法

SAS 既提供了图形化界面（如 SAS Enterprise Guide），方便用户通过菜单
操作完成常见的统计分析任务；也支持通过编写 SAS 程序进行数据分析。在图
形化界面中，用户可以像使用其他办公软件一样，通过点击菜单、选择选项和设
置参数来完成数据分析流程。例如，在进行简单的描述性统计分析时，用户可以

在 SAS Enterprise Guide 中选择 “分析” 菜单，然后选择 “描述性统计” 选项，
按照提示选择需要分析的变量和输出选项，即可快速得到描述性统计结果。而在
编写 SAS 程序时，用户可以使用数据步（DATA step）进行数据的读取、清洗和

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