
sas快速處理大數(shù)據(jù)的使用技巧
用sas在做數(shù)據(jù)分析時,有很多朋友會遇到和我一樣的問題吧,數(shù)據(jù)分析師在這里分享一下。1.測試代碼的時候,可以從大數(shù)據(jù)集中抽取一部分數(shù)據(jù)來進行測試,而不比直接在大文件上全部進行測試。抽取數(shù)據(jù)這個有好多種方法常用的如使用obs=option選項,proc surveyselect進行分層抽樣,利用種子產(chǎn)生隨機數(shù)來抽取等等,反正怎么方便怎么取。如
或者
2.每個數(shù)據(jù)集最好只保留自己想要的變量,變量太多是會影響效率的,所以無關(guān)變量可以drop掉,或者keep想要的變量。
3.在對符合已知變量條件的記錄進行處理時,果斷先進行篩選,然后在進行處理。同時在 Data步建立新數(shù)據(jù)集,在進行的條件篩選中,where的效率比if高,因為where在讀入的時候就已經(jīng)進行判斷,而if則是等到全部讀完的時候才進行判斷。如需對class數(shù)據(jù)集中的男生建立一個新變量weight_new,以下這種寫法是不可取的。數(shù)據(jù)分析師培訓
可以這么寫
4.一些能省略的data步,如先經(jīng)過data步進行簡單的條件篩選,然后進行proc步的一些操作,諸如此類的data步,盡量省略吧。
完全可以這么寫
5.需要修改數(shù)據(jù)集變量的label和format格式時,還是通過proc datasets過程進行修改效率比較快,它不需要記錄進入pdv,比起data步更有效率。
6.縱向合并數(shù)據(jù)集時,如果生成的目標表就是來源表之一,那么proc append會比data步更有效率。
proc append和proc datasets中的append過程效率是一樣的。
7.對于大數(shù)據(jù)集,一般都會講數(shù)據(jù)集壓縮,以節(jié)省存儲空間,sas里可以通過options compress=yes;來進行壓縮。
8.如果我們想要查看一個變量頂部5%的記錄,可以通過proc rank一步實現(xiàn),而不需先通過univariate過程先將p95分位數(shù)求出,然后賦值給宏變量,最后再回到數(shù)據(jù)集中篩選。
9.在編寫一些proc步時,對于分組變量最好是用class而不用by,因為用by是得對分組變量進行排序的。
10.視圖的應(yīng)用。視圖是一個虛擬表,其內(nèi)容由查詢定義。同真實的表一樣,視圖包含一系列帶有名稱的列和行數(shù)據(jù)。但是,視圖并不在數(shù)據(jù)庫中以存儲的數(shù)據(jù)值集形式存在。行和列數(shù)據(jù)來自由定義視圖的查詢所引用的表,并且在引用視圖時動態(tài)生成。所以視圖能夠節(jié)省大量的空間,同時因為它不是以存儲的形式存在,因此在一定程序上能夠提高運行效率。如對生成的數(shù)據(jù)集進行means過程
11.format格式數(shù)據(jù)集的引用。比如說在信用卡交易數(shù)據(jù)集,每天的交易量都是很大的,同時包括境內(nèi)境外交易,這時就存在幣種轉(zhuǎn)換問題。一張交易量很大的表,和一張幣種匯率表,這時如果通過幣種去連接兩個數(shù)據(jù)集,首先得先對這兩個數(shù)據(jù)集按幣種排序,然后merge進行計算,當然有人想到直接用sql連接,不過這樣消耗時間也都是非常大的。這時候就可以先將匯率表做成format的數(shù)據(jù)集形式,到時就可以直接使用了。如
注意format數(shù)據(jù)集的地址,如果非work邏輯庫下,則需要加上這么一句話options fmtsearch=(邏輯庫名稱);
12.將數(shù)據(jù)集載入內(nèi)存。該方法減少數(shù)據(jù)集內(nèi)存分配和釋放的次數(shù),降低I/O處理量,提高SAS程序執(zhí)行效率,但是相當消耗內(nèi)存,需要確認系統(tǒng)有足夠多的內(nèi)存資源,同時在使用完后,要記得釋放。具體形式如下
13.hash的應(yīng)用。在data步中使用hash對象,不但可以快速有效地檢索和讀取數(shù)據(jù),還可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)集merge的功能,從而減少排序時間,提高了數(shù)據(jù)處理的能力,相對于merge,hash的效率更高,但是同時也很消耗內(nèi)存,因此一般都是把小表放進hash中。如用前面匯率進行幣種的連接
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