Cours SAS

Leçon 1 • Interprétation du journal SAS et des résultats

Enseigne la lecture du journal SAS pour identifier les notes, les avertissements et les erreurs. Une interprétation précise du journal est essentielle pour le débogage tout au long du cours.

Leçon 2 • Structure et syntaxe des programmes SAS

Explique les règles fondamentales régissant le code SAS, y compris les étapes, les instructions et les délimiteurs. Des habitudes de syntaxe correctes évitent les erreurs dans tous les programmes futurs.

Leçon 3 • Présentation de la plateforme SAS et de son architecture

Couvre l'historique du logiciel SAS, les modèles de licence et l'architecture du système. Établit le contexte pour toutes les tâches ultérieures de programmation et de gestion des données.

Leçon 4 • Bibliothèques SAS et gestion des fichiers

Présente les bibliothèques SAS comme des pointeurs vers des emplacements de stockage de données. Les étudiants affectent des bibliothèques et gèrent les jeux de données SAS dans le système de fichiers.

Leçon 1 • Lecture directe de jeux de données SAS

Explique l'instruction SET et les références directes aux jeux de données pour la lecture des jeux de données SAS existants. Développe l'efficacité en réutilisant les données créées précédemment sans les réimporter.

Leçon 2 • Validation des données après importation

Applique PROC FREQ, PROC MEANS et PROC PRINT pour vérifier la qualité des données importées. Détecte les erreurs structurelles et de contenu avant le début de l'analyse.

Leçon 3 • Importation de fichiers Excel et CSV

Utilise PROC IMPORT pour importer automatiquement des données de feuilles de calcul et de fichiers CSV dans SAS. Les étudiants contrôlent les options d'importation pour garantir des noms et types de variables corrects.

Leçon 4 • Lecture de données brutes avec l'étape DATA

Couvre les instructions INFILE et INPUT pour la lecture de fichiers texte délimités et à largeur fixe. Forme la compétence essentielle pour ingérer des données brutes dans des jeux de données SAS.

Leçon 1 • Techniques avancées de l'étape DATA

Présente RETAIN, LAG et le traitement par groupe BY pour des calculs complexes au niveau des lignes. Ces techniques gèrent les totaux cumulatifs, les valeurs courantes et les résumés de groupe.

Leçon 2 • Combinaison et ajout de jeux de données

Enseigne SET pour l'ajout et MERGE pour l'appariement de jeux de données par variables clés. Les étudiants choisissent la technique correcte en fonction de la structure des données et des objectifs.

Leçon 3 • Sous-ensemble et filtrage des observations

Utilise les instructions WHERE, IF et DELETE pour contrôler quelles observations entrent dans le jeu de données de sortie. Un filtrage précoce réduit le temps de traitement et la taille du jeu de données.

Leçon 4 • Remodelage des données : Transposition et tableaux

Utilise PROC TRANSPOSE et les tableaux de l'étape DATA pour convertir entre les formats large et long. Le remodelage est essentiel pour préparer les données aux procédures statistiques.

Leçon 5 • Création et modification de variables

Couvre les instructions d'affectation, les opérateurs arithmétiques et les fonctions SAS pour la création de variables. Permet la dérivation de nouveaux champs analytiques à partir de données existantes.

Leçon 1 • Statistiques détaillées avec PROC UNIVARIATE

Étend l'analyse descriptive avec PROC UNIVARIATE pour la forme de distribution, les valeurs aberrantes et les tests de normalité. Fournit un aperçu plus approfondi que PROC MEANS seul.

Leçon 2 • Résumé avec PROC TABULATE

Construit des tableaux récapitulatifs multidimensionnels à l'aide de PROC TABULATE avec les instructions CLASS et VAR. Produit des tableaux prêts pour la publication avec des étiquettes et formats personnalisés.

Leçon 3 • Statistiques descriptives avec PROC MEANS

Applique PROC MEANS pour calculer les moyennes, écarts-types et percentiles pour les variables numériques. Prend en charge les résumés par groupe à l'aide des instructions CLASS et BY.

Leçon 4 • Analyse de fréquence avec PROC FREQ

Utilise PROC FREQ pour produire des tableaux de fréquence à une et deux entrées avec des pourcentages. Fondamental pour comprendre la distribution des variables catégorielles.

Leçon 1 • Fondamentaux de PROC SQL

Présente la structure de PROC SQL, la syntaxe SELECT et la comparaison avec les approches de l'étape DATA. Établit quand SQL est plus efficace que le code équivalent de l'étape DATA.

Leçon 2 • Sous-requêtes et fonctionnalités SQL avancées

Applique les sous-requêtes corrélées et non corrélées, et utilise CREATE TABLE et INSERT. Ces fonctionnalités permettent des requêtes complexes en plusieurs étapes au sein d'un seul bloc PROC SQL.

Leçon 3 • Agrégation des données avec GROUP BY

Utilise GROUP BY avec des fonctions d'agrégation pour produire des statistiques récapitulatives par catégorie. HAVING filtre les groupes après l'agrégation, contrairement à WHERE.

Leçon 4 • Jointure de tables dans PROC SQL

Implémente les jointures internes, gauches, droites et complètes pour combiner des jeux de données par appariement de clés. Les étudiants sélectionnent les types de jointure en fonction des exigences d'intégrité des données.

Leçon 1 • Génération de rapports avec PROC PRINT

Utilise les options de PROC PRINT pour contrôler la sélection des observations, l'ordre des variables et les totaux. Produit des rapports tabulaires clairs adaptés aux publics professionnels.

Leçon 2 • Étiquettes de variables et attributs de jeux de données

Affecte des étiquettes descriptives aux variables et aux jeux de données à l'aide des instructions LABEL et ATTRIB. Les étiquettes apparaissent dans les sorties des procédures, améliorant la clarté des rapports.

Leçon 3 • Création de formats personnalisés avec PROC FORMAT

Construit des formats définis par l'utilisateur pour recoder les valeurs et appliquer des étiquettes pertinentes aux catégories. Les formats personnalisés améliorent la lisibilité des sorties et des rapports.

Leçon 4 • Formats et informat SAS

Explique les formats SAS intégrés pour afficher les valeurs numériques et caractères sous des formes lisibles. Les informat convertissent les valeurs d'entrée brutes en représentations internes SAS.

Leçon 1 • Analyse de corrélation et d'association

Utilise PROC CORR pour mesurer les relations linéaires entre les variables numériques. Les résultats de corrélation guident la sélection des variables pour la modélisation de régression.

Leçon 2 • Analyse de variance avec PROC ANOVA

Effectue des ANOVA à un et deux facteurs pour comparer les moyennes entre plusieurs groupes. Les tests post-hoc identifient les paires de groupes qui diffèrent significativement.

Leçon 3 • Régression logistique avec PROC LOGISTIC

Modélise les résultats binaires et ordinaux à l'aide de PROC LOGISTIC avec l'interprétation du rapport des cotes. Couvre les statistiques d'adéquation du modèle et l'évaluation du tableau de classification.

Leçon 4 • Régression linéaire simple et multiple

Construit des modèles de régression avec PROC REG pour prédire des résultats continus à partir de prédicteurs. Les diagnostics du modèle évaluent l'ajustement, la multicolinéarité et le comportement des résidus.

Leçon 1 • Écriture et appel de macros SAS

Définit des programmes de macros réutilisables avec %MACRO et %MEND, acceptant des paramètres. Les appels de macros remplacent les blocs de code répétitifs par une seule invocation paramétrée.

Leçon 2 • Logique conditionnelle et boucles dans les macros

Utilise %IF-%THEN-%ELSE et les boucles %DO pour contrôler le flux d'exécution des macros. Les macros conditionnelles adaptent le comportement du programme en fonction des valeurs des paramètres ou des conditions des données.

Leçon 3 • Quoting de macro et caractères spéciaux

Applique les fonctions de quoting de macro pour gérer les caractères spéciaux et éviter une résolution prématurée. Un quoting correct évite les erreurs de syntaxe dans les programmes de macros complexes.

Leçon 4 • Débogage et optimisation des macros

Utilise les options MPRINT, MLOGIC et SYMBOLGEN pour tracer l'exécution des macros et résoudre les erreurs. Les techniques d'optimisation réduisent les appels de macros redondants et améliorent le temps d'exécution.