2、SAS数据仓库管理:从起源到现代应用

SAS数据仓库管理:从起源到现代应用

1. SAS数据仓库管理基础

SAS数据仓库管理涉及多个关键方面,首先是数据输入/输出(I/O)过程,这一过程自SAS创建以来基本保持不变。接下来,我们将探讨如何利用数据步骤和SAS过程(PROCs)以各种格式将大数据读入SAS。同时,还会介绍有助于管理数据(尤其是与I/O相关)的SAS过程,如用于查看和分析数据集的PROC CONTENTS和PROC PRINT。此外,我们还将学习如何通过设置命名约定、指定用户组和制定其他策略来为提取、转换和加载(ETL)过程做准备,以及了解SAS的输出交付系统(ODS)和如何在SAS中进行报告。

1.1 早期SAS数据处理

SAS于1966年作为统计分析系统被发明,由美国国立卫生研究院(NIH)资助八所大学进行开发,旨在分析美国农业部(USDA)收集的大量农业数据。北卡罗来纳州立大学统计学系的Anthony J. Barr参与了SAS的编程工作,他开发了SAS中的第一个方差分析(ANOVA)和回归程序,并创建了用于输入和转换数据的软件。

早期的SAS数据处理主要通过代码将数据输入到内存中。例如,在早期的数据步代码中,数据是作为代码的一部分输入的,这种方式至今仍然可行。下面我们通过一个使用2018年BRFSS代码手册的示例来展示如何使用数据步代码在SAS中输入数据。

美国疾病控制与预防中心(CDC)每年会组织一次约450,000名居民参与的匿名电话调查,询问健康状况和风险因素,这个调查被称为行为风险因素监测系统(BRFSS)。2018年BRFSS代码手册描述了每年通过电话进行的美国调查的SAS数据集。代码手册包含了数据集中每个变量的详细信息,如变量名、允许值以及每

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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