SAS学习笔记之日期、时间(二)

本文介绍了SAS系统中处理日期和时间的方法,包括yearcutoff参数的用途、常见日期格式及日期时间函数的使用,帮助读者更好地理解并应用SAS进行数据分析。

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今天继续昨天的话题,昨天简单介绍了日期,时间的概念,今天说一下yearcutoff,日期格式、时间格式

SAS系统在读取日期的时候,会遇到两位和四位的年份,如果是两位的年份,到底是哪一年呢,yearcutoff很好的解决了这个问题。SAS 7以来,默认的yearcutoff=1920,就是当SAS读取到两位的年份的时候,系统就会认为在1920--2019之间,而对于四位的年份,即使在这个范围之外,不会有影响。同时,自己也可以修改这个参数。


日期有很多格式,年月日显示也不相同,在使用的时候,需要先确定读入的格式,具体格式可以去网上搜一下。

目前用的比较多的就是:

'01mar2013:00:00:00'dt 或者 dhms('1mar2013'd, 0,0,0)

日期时间函数

datepart(added_time)as date format= mmddyy10. *在SQL语句中用到的,提取日期;

Year(date)\month(date)\day(date)  *得到日期的年、月、日;

结合put函数一起使用 

Put(source,format) *改变格式;


时间序列分析是一种统计方法,用于分析时间序列数据,即按时间顺序排列的数据点。时间序列分析在经济学、金融学、工程学等多个领域有广泛应用。以下是基于SAS进行时间序列分析的一些学习笔记: ### 1. 时间序列数据的特征 时间序列数据通常具有以下特征: - **趋势(Trend)**:数据长期上升或下降的趋势。 - **季节性(Seasonality)**:数据在固定周期内的重复模式。 - **周期(Cyclicity)**:数据在不固定周期内的波动。 - **随机性(Randomness)**:数据中的随机波动。 ### 2. SAS中的时间序列分析工具 SAS提供了多种工具和过程用于时间序列分析,主要包括: - **PROC TIMESERIES**:用于生成时间序列数据的基本统计量和图表。 - **PROC ARIMA**:用于拟合自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。 - **PROC ESM**:用于拟合指数平滑模型。 - **PROC UCM**:用于拟合未观测成分模型。 ### 3. 时间序列分析的基本步骤 1. **数据预处理**:包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测。 2. **描述性分析**:生成时间序列图、计算基本统计量。 3. **模型选择**:根据数据特征选择合适的模型,如ARIMA、指数平滑等。 4. **模型拟合**:使用SAS过程拟合模型。 5. **模型诊断**:检查模型的拟合效果,诊断残差。 6. **预测**:使用拟合好的模型进行预测。 ### 4. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何使用PROC ARIMA进行时间序列分析: ```sas /* 数据导入 */ data mydata; infile 'path_to_your_data'; input time series; run; /* 描述性分析 */ proc timeseries data=mydata; var series; id time interval=day; run; /* 模型拟合 */ proc arima data=mydata; identify var=series; estimate p=1 q=1; forecast lead=10 out=forecast; run; /* 结果展示 */ proc sgplot data=forecast; series x=time y=series / group=series; series x=time y=FORECAST / lineattrs=(color=red); series x=time y=L95 / lineattrs=(color=green); series x=time y=U95 / lineattrs=(color=green); run; ``` ### 5. 注意事项 - **数据质量**:时间序列分析对数据质量要求较高,需确保数据的准确性和完整性。 - **模型选择**:选择合适的模型是关键,需根据数据特征和业务需求进行选择。 - **模型诊断**:模型诊断是确保预测准确性的重要步骤,需仔细检查残差。
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