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Dataflux: shceduling process job

HeidiDT — Mon, 31 Oct 2022 06:34:13 GMT

Hi All

I need to schedule my Dataflux jobs to run via CA7. I created a small test process job, with a data job embedded. I then created a shell script to call the process job and created a JCL on the mainframe to run this shell script. The process job gets kicked off, but it is unable to open the embedded data job. I am attaching the log. Please could anyone help?

Many thanks!

DataFlux bulkload to SQL Server with datetimeoffset

HeidiDT — Mon, 31 Oct 2022 06:07:06 GMT

Hi All

I am ding a load of 183m rows from Dataflux into a SQL Server table. The current job is just a normal insert, but I am playing around with the bulk row count option to see if I can't speed it up (it ran for 42 hours). However, I am getting an error with a datetimeoffset field. The field seems to be a character value in Dataflux, so I would have thought it would be coerced into a datetime value, but I get this error:

[4:DEST_ODBC:Consolidated Customer Matchcode] Data Access Plugin - Max. ODBC error count (49999) exceeded. Last error: [22018] [DataFlux][ODBC SQL Server Wire Protocol driver]Invalid character value. Error in parameter 11. (0);[HY008] [DataFlux][ODBC SQL Server Wire Protocol driver]Operation cancelled. Error in parameter 116. (0).

I then created a new date variable and converted the character value to a date field (date DOB DOB=todate(left(DateOfBirth,10)), and mapped that to the datetimeoffset field, but I am still getting the same error. Has anyone had any experience with this, and can offer some suggestions, please?

To complicate matters further, it runs fine locally but gives that error when running on the server, so I assume it is using different ODBC drivers.

Count monthly disenrollment

JHE — Mon, 31 Oct 2022 04:20:46 GMT

I need count monthly disenrollment for 2022.

Data table :

MEMBER_ID	ENROLLMENT	DISENROLLEMNT
A0001	2/1/2021	3/1/2021
A0001	5/29/2021	6/24/2021
A0001	7/1/2021	8/1/2021
B0001	6/3/2021	8/2/2021
B0001	10/1/2021	11/1/2021

How do I have the monthly disenroll , and count by member_ID: as following

1. Member_ID, Disenroll_Month_Flg

A0001 202104

A0001 202107

A0001 202209

B0001 202109

B0001 202112

2. Summary: disenroll by month

month count:

202104 1

202107 1

202109 2

202112 1

3. Summery disenroll by member:

Member Count

A0001 3

B0001 2

assign value for a group under condition

Zhongda — Mon, 31 Oct 2022 03:54:16 GMT

Hi All,

I am new to sas and I was trying to achieve such thing:

here is the dataset:

PERMNO EVTDATE first_event inter_event

10001 8/1/11 1 0

10001 4/2/12 0 1

10002 7/6/98 1 0

10002 10/27/98 0 1

10011 11/13/95 1 0

10011 5/28/96 0 1

10011 5/29/96 0 1

10016 12/9/99 1 0

10016 5/3/00 0 1

10020 4/6/87 1 0

10020 10/21/87 0 1

10020 12/11/87 0 1

10020 4/17/90 1 0

10020 4/24/90 0 1

10028 8/17/99 1 0

10028 3/3/00 0 1

10028 7/14/06 1 0

10028 5/10/07 0 1

I would like to create another column call program and the column will state as:

PERMNO EVTDATE first_event inter_event define a program, and numbers of event in the group

10001 8/1/11 1 0 2

10001 4/2/12 0 1 2

10002 7/6/98 1 0 2

10002 10/27/98 0 1 2

10011 11/13/95 1 0 3

10011 5/28/96 0 1 3

10011 5/29/96 0 1 3

10016 12/9/99 1 0 2

10016 5/3/00 0 1 2

10020 4/6/87 1 0 3

10020 10/21/87 0 1 3

10020 12/11/87 0 1 3

10020 4/17/90 1 0 2

10020 4/24/90 0 1 2

10028 8/17/99 1 0 2

10028 3/3/00 0 1 2

10028 7/14/06 1 0 2

10028 5/10/07 0 1 2

let say for permno 10001, there are two obs and they form a program and the program has two event in a row, so it will be definded as 2 for each of the two obs.

Thank you so much for your help!

Appreciated,

Zhongda

Get hour and minutes of the (current time minus 20 second) into macro variables?

hhchenfx — Mon, 31 Oct 2022 03:36:20 GMT

Hi,

I want to put hour and minute of the time 20 second before current time into macro variable.

The code below might convey my idea better.

Can you please help?

Thanks,

HHC

%let now=%sysfunc(time()       MINUS 20 SECOND);
%let hh=%sysfunc(hour(&now),z2.);
%let mm=%sysfunc(minute(&now),z2.);

%put &hh &mm;

How to use Colon (:) to resolve a condition in Macro

SASuserlot — Mon, 31 Oct 2022 01:49:32 GMT

I am trying to resolve the condition of the macro in my code. I have the two conditions where I want to output the error in log based on the input macro variable 'fld' . If it starts with numeric then it have to put one condition otherwise it need to put another error in log ( most of my names with 'SC' if its not numeric

In my example fld= 101-281 then I am expecting to print 'ERROR: 101281 starts with Numeric", My second one is mostly my name starts with 'SC' how can I control the second condition using the ':' colon in the % if condition to print 'ERROR:&dsn ( numeric values of the 'fld' name) starts with alpha character SC"

I am able to use ':' in dataset condition but not sure how to use it the macro, instead of writing every name in the 'If' Condtion.

Thank you for your inputs.

%macro check (fld=);
*%global output dsn;
%let output = %sysfunc(compress(&fld, "-"));


%if &output ^=: SC %then %do;
	%let dsn= %substr(&output.,1,6);

data _281;
	putlog  "ERROR: &dsn starts with Numeric";
run;

%end;

%else %if &output = :SC %then %do;
	%let dsn= %substr(&output.,3,6);
data _109;
	putlog  "ERROR:&dsn starts with alpha character SC";
run;
%end;

%put &output &dsn;


%mend;

%check (fld= 101-281);
%check (fld= 121-281);
%check (fld= SC100426);
%check (fld= SC100843);
%check (fld= SC102126);
%check (fld= SC105143);

So it is all spam I write ... (or: What on Earth... )

fja — Sun, 30 Oct 2022 22:30:33 GMT

Dear Community!

I find my postings being silently deleted quite immediately after being posted ... 4 out of 7 today. Not only are they deleted, they vanish without a trace in the haze and are neither listed in my profile (under recent postings) nor do I get any feedback that they have been deleted for a certain reason (not speaking of mentioning the reason itself).

I would suggest to at least provide some sort of feedback in cases like that.

It is superfluous to mention that I am pretty upset with that. If you are not interested in my contributions, fair enough ... but you should at least let me know.

Kind regards.

recode catergorical variables

Nyac122 — Sun, 30 Oct 2022 22:12:30 GMT

i am trying to recode my district variables so i can use proc reg and its not working .

WARNING: Limit set by ERRORS= option reached. Further errors of this type will not be printed

data flgrads;
input districts $ 1-9 year $ 10-20 percentage;
datalines;
alachua 2016-2017 82.7
alachua 2017-2018 88
alachua 2018-2019 88.5
alachua 2019-2020 90.4
alachua 2020-2021 86.6
baker 2016-2017 81
baker 2017-2018 75.5
baker 2018-2019 78.8
baker 2019-2020 84.5
baker 2020-2021 85.7
bay 2016-2017 78.0
bay 2017-2018 81.1
bay 2018-2019 82.5
bay 2019-2020 88.5
bay 2020-2021 90.2
bradford 2016-2017 78.9
bradford 2017-2018 89
bradford 2018-2019 87.7
bradford 2019-2020 98.2
bradford 2020-2021 85
brevard 2016-2017 85.9
brevard 2017-2018 88.1
brevard 2018-2019 88.3
brevard 2019-2020 90.3
brevard 2020-2021 90.6
broward 2016-2017 81
broward 2017-2018 84.3
broward 2018-2019 86.2
broward 2019-2020 89.4
broward 2020-2021 89.1
calhoun 2016-2017 80.9
calhoun 2017-2018 86.9
calhoun 2018-2019 87.9
calhoun 2019-2020 89.9
calhoun 2020-2021 93.1
Charlotte 2016-2017 81.0
Charlotte 2017-2018 87.6
Charlotte 2018-2019 86.4
Charlotte 2019-2020 90.4
Charlotte 2020-2021 90.9
Citrus 2016-2017 78.9
Citrus 2017-2018 84.1
Citrus 2018-2019 86.0
Citrus 2019-2020 87.1
Citrus 2020-2021 88.1
Clay 2016-2017 88.4
Clay 2017-2018 91.1
Clay 2018-2019 91.9
Clay 2019-2020 93.4
Clay 2020-2021 92.7
Collier 2016-2017 88.2
Collier 2017-2018 91.9
Collier 2018-2019 91.9
Collier 2019-2020 92.2
Collier 2020-2021 92.7
Columbia 2016-2017 70.7
Columbia 2017-2018 88.4
Columbia 2018-2019 92.4
Columbia 2019-2020 95.4
Columbia 2020-2021 95.6
MiamiDade 2016-2017 80.7
MiamiDade 2017-2018 85.4
MiamiDade 2018-2019 85.6
MiamiDade 2019-2020 89.6
MiamiDade 2020-2021 90.1
DeSoto 2016-2017 63.8
DeSoto 2017-2018 60.9
DeSoto 2018-2019 71.3
DeSoto 2019-2020 84.6
DeSoto 2020-2021 82
Dixie 2016-2017 89.5
Dixie 2017-2018 96.9
Dixie 2018-2019 90.6
Dixie 2019-2020 89.8
Dixie 2020-2021 84
Duval 2016-2017 80.8
Duval 2017-2018 85.1
Duval 2018-2019 86.5
Duval 2019-2020 90.2
Duval 2020-2021 89.6
;
proc print;
run;
data flgrads2;
set flgrads;
Alachua= (district= 0);
Baker= (districts= 1);
Bay = (districts= 2);
Bradford= (districts= 3);
Brevard= (districts= 4);
Broward= (districts= 5);
Calhoun= (districts= 6);
Charlotte= (districts= 7);
Citrus= (districts= 8);
Clay= (districts= 9);
Collier= (districts= 10);
Columbia= (districts= 11);
MiamiDade= (districts= 12);
DeSoto= (districts= 13);
Dixie= (districts= 14);
Duval= (districts= 15);
run;

System Option for Displaying Macro Source Code on Log Only Once

F_Pierantoni — Sun, 30 Oct 2022 22:02:34 GMT

Due to cybersecurity restrictions, our SAS Site Administrators have enforced system options like SOURCE, SOURCE2 and MPRINT on every SAS session to make sure that every single line of submitted code is printed on the SAS Log.
Options SOURCE and SOURCE2 pose no particular problem. But a locked-in MPRINT option has the unwanted effect of multiplying the number of lines of Macro Code being printed on the Log, every time a Macro is invoked.
Having a system option that displays the Macro Code only once (regardless of how many times the Macro is called in the program) would be very helpful to reduce the number of lines displayed on the Log.
MPRINT is a debugging option that works well as it does.
The new option could be named somewhat differently (maybe MLOG ?).

Fun With SAS ODS Graphics: Happy Halloween Ellipses Pumpkin

tc — Sun, 30 Oct 2022 21:45:58 GMT

Another holiday, another SAS ODS Graphics "craft project". Happy Halloween, all!

* Fun w/SAS ODS Graphics: Happy Halloween Ellipses Pumpkin
  Inspired by neat craft project at itsmejd.com/easy-diy-halloween-cards-make-minimal-supplies;
  
data pumpkin;          * Need one "dummy" point to use ellipseparm statements;
retain x y 0;  
                       * SAS ODS Graphics GTL Halloween greetings;
ods graphics on / reset antialias width=4in height=5.5in;
proc template;         * 5 ellipseparms + 2 drawrectangles + 1 drawtext (and 1 "dummy" scatterplot);
define statgraph pumpkin;
begingraph / backgroundcolor=black border=false pad=0in; 
layout overlay / xaxisopts=(display=none linearopts=(viewmin=-1 viewmax=1) offsetmin=0 offsetmax=0) 
                 yaxisopts=(display=none linearopts=(viewmin=-1 viewmax=1.1) offsetmin=.05 offsetmax=.15) 
                 walldisplay=none border=false outerpad=0in;
scatterplot x=x y=y;    * "Dummy" plot - single point (x=0, y=0), needed for ellipseparm); 
drawrectangle x=.05 y=1 width=.3 height=.6 / layer=back heightunit=data widthunit=data drawspace=datavalue rotate=-20 display=(fill) fillAttrs=(color=cx2EB62C); * Green "stem";
ellipseparm semiminor=.5 semimajor=1 xorigin=-1 yorigin=y slope=. / display=(fill outline) fillattrs=(color=cxFF7518) outlineattrs=(color=black); * Arranged to show desired outlines; 
ellipseparm semiminor=.5 semimajor=1 xorigin=-.5 yorigin=y slope=. / display=(fill outline) fillattrs=(color=cxFF7518) outlineattrs=(color=black); 
ellipseparm semiminor=.5 semimajor=1 xorigin=1 yorigin=y slope=. / display=(fill outline) fillattrs=(color=cxFF7518) outlineattrs=(color=black); 
ellipseparm semiminor=.5 semimajor=1 xorigin=.5 yorigin=y slope=. / display=(fill outline) fillattrs=(color=cxFF7518) outlineattrs=(color=black); 
ellipseparm semiminor=.5 semimajor=1 xorigin=0 yorigin=y slope=. / display=(fill outline) fillattrs=(color=cxFF7518) outlineattrs=(color=black); 
drawrectangle x=0 y=-.15 width=2 height=.5 / anchor=top layer=front heightunit=data widthunit=data drawspace=datavalue display=(fill) fillAttrs=(color=black); 
drawtext textattrs=(size=20pt weight=bold color=white) "HAPPY HALLOWEEN!" /
         layer=front anchor=center justify=center width=100 widthunit=percent xspace=datavalue yspace=datavalue x=0 y=-.4;
endlayout;
endgraph;
end;

proc sgrender data=pumpkin(obs=1) template=pumpkin; * Generate chart!;
run;

BEFORE COLORING

SET BULKLOAD OPTIONS (POSTGRES ENGINE) TO SCD2 TRANSFORMATION IN DIS

Egrodrigues2014 — Sun, 30 Oct 2022 19:49:47 GMT

Hi everyone,

When I set BULK LOAD option as active, SCD2 transformation create the following code (for ETLS_CLOSE as example):

      proc append base = EXT_VI."W6B3BTSM"n
         (
            BULKLOAD=YES
         )
         data = work."ETLS_CLOSE"n force; 
      run;

But this code doesn't work. I need to set "bl_psql_path='/PATH' " and "bl_delete_datafile=no" dataset option to BULKLOAD works properly.

I aware that I can change the automatic generated code to add these options.

Is there a way to configure these options at the transformation level? Or a way that I can add these options without change the code manually?

Thanks in advance.

SAS BI Web services - RESTful JSON response - strign parameters only

NY — Sun, 30 Oct 2022 13:52:19 GMT

Hi Experts,

I have created a stored process with input and output parameters that I'm trying to call using SAS BI Web Services. My endpoint is JSON.

*ProcessBody; 
 
%global BANK 
        CALCULATIONTYPE 
        COMPANYID 
        CUSTOMERID 
        MODELCODE 
        PREVIOUSCALCULATIONDATE 
        PREVIOUSEXPECTEDLOSS 
        PREVIOUSLOSSGIVENDEFAULT 
        PREVIOUSPROBABILITYOFDEFAULT 
        QUESTIONNAIREGRADE; 
 
%STPBEGIN; 
 
*  End EG generated code (do not edit this line); 
 
 
proc printto log=" D:\RiskModels\RestLogs\web_service_test_%sysfunc(today(),yymmdd10.)-%sysfunc(compress(%sysfunc(time( ),time.),":")).log";
   run;
libname srcdata "D:\RiskModels\SourceData";
proc sql noprint;
select distinct Client_LGD format=16.8 into :lgd from srcdata.lgd_table where 
ID =&customerID;
quit;
%let probabilityOfDefault=0.5;
%let lossGivenDefault = &lgd;
%let expectedLoss = %sysevalf(&lgd. * &probabilityOfDefault.);


*  Begin EG generated code (do not edit this line); 
;*';*";*/;quit; 
%STPEND; 
 
*  End EG generated code (do not edit this line);

My output parameters were defined as DOUBLE, but in the response in my API tester tool (POSTMAN for example),

they all show as STRING.

{
    "outputParameters": {
        "expectedLoss": "0.22068032",
        "probabilityOfDefault": "0.5",
        "lossGivenDefault": "0.44136064"
    }
}

When I looked in SAS documentation the example shows a response with string variables only.

Does anyone succeed transfer numeric parameters?

https://documentation.sas.com/doc/en/itechcdc/9.4/wbsvcdg/n1wblekhip1yrln1fv2s5b6a2d9f.htm

Thank you very much,

Nufar.

[SAS 활용 노하우] 데이터 표준화(Standardization)

AmeeKang — Sun, 30 Oct 2022 12:15:15 GMT

데이터 표준화란변수의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 되도록 데이터를 변환시킨 것 입니다.

데이터는 0~1 사이의 값을 가집니다.

데이터 표준화를 하는 이유는 데이터의 컬럼 별로 단위가 다를 경우 비교가 불가능합니다.

예를 들면, 100점 만점 수학 시험 점수와 990점 만점 토익점수 칼럼의 경우 직접적인 비교가 불가능해 데이터의 표준화를 해줍니다.

데이터 표준화(Standarization)는 데이터가 정규분포를 따른다는 가정으로 (종모양 분포) 평균 0을 기준으로 좌우로 데이터가 분포하는 것을 의미합니다.

데이터 표준화 공식은 아래와 같습니다.

여기서 X값은 데이터 값이고, m는 평균, δ 은 표준편차입니다.

데이터 표준화와 비슷한 개념으로 정규화(Normalization)이 있습니다.

정규화는 데이터 값을 0~1 사이의 값으로 변환한 것으로 데이터 중 가장 큰 값은 1이고, 가장 작은 값은 0으로 변환됩니다.

데이터 정규화 공식은 아래와 같습니다.

[요약통계량]을 통해서 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값을 살펴보면 위와 같습니다.

PRDSALE 데이터를 사용해서 Actual 값과 Predict 값의 데이터를 표준화해본다.

SASHELP 라이브러리에 있는 PRDSALE 데이터를 불러와 [표준화할 변수]에 Acutual, Predict, Quarter 변수를 추가합니다.

옵션으로 다양한 표준화 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다.

또한, 결측값이 존재하는 경우 데이터를 삭제하거나

결측값을 평균으로 대체한 후 분석에 사용하기 위해서는 결측값을 칼럼의 평균값으로 바꾸는 옵션을 선택해야 합니다.

원래 데이터 칼럼 중 표준화가 필요한 칼럼은 제외하고 표준화된 변수만 포함하여 칼럼을 변경 및 저장할 수도 있습니다.

[Original Data Set]

[표준화된 데이터 셋]

그 결과 Actual 변수와 Predict 변수가 기존의 변수에 의해서 표준화 되고 대체된 것을 확인할 수 있다.

[SAS 활용 노하우] 분포분석

AmeeKang — Sun, 30 Oct 2022 11:18:09 GMT

분포분석은 요약통계량과 비슷한 분석으로 데이터에 대해 평균, 분산, 분산, 중앙값, 사분위수, 최소값, 최대값 등의 기초통계량을 제공하고 히스토그램, Q-Q Plot, Box Plot, 확률 도표, 정규확률도표 등을 사용할 수 있습니다.

CLASS 데이터의 Weight(몸무게) 변수가 정규성을 만족하는지 확인하기 위해 분포분석을 사용합니다.

분포분석을 하기 위해서는, [작업 및 유틸리티] > [통계량] > [분포분석]을 선택합니다.

[분석변수]에 Weight 변수를 선택합니다.

[분석변수]에는 분석하고 검정하고자 하는 분포를 다중으로 선택할 수 있습니다.

[분포분석]에서는 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있게 '히스토그램 및 적합도 검정', '정규 확률 도표', '정규 Q-Q 도표' 도표를 제공합니다.

[정규성 확인]으로 요약통계량에서 확인할 수 있는 기초통계량 뿐 아니라 위치모수에 대한 검정이나 정규성 검증도 가능합니다.

분석변수에 대한 정규성 검증을 하기 위해 귀무가설은 'Weight 변수의 분포가 정규분포를 따른다.' 입니다.

위의 유의확률 P값을 보면 모두 0.05보다 크므로 유의수준 0.05 하에서 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

결론은, Weight 정규성을 따른다고 말할 수 있습니다.

Q-Q Plot은 분위수대조도이며, 정규모집단 가정을 하는 방법 중 하나입니다.

시각적으로 정규성 확인할 수 있는데 거의 대부분의 데이터(점)들이 정규분포 참조선에 있으므로 데이터가 정규분포를 따른다고 할 수 있습니다.

looking for sas code for proc lifereg and proc mianalyze combined together

redspring — Sun, 30 Oct 2022 09:49:32 GMT

Hi All SAS users,

I am looking for SAS code that can combine proc lifereg with Weibull distribution and proc mianalyze and the proc lifereg starts with the intercept only and adds one variable a time until all variables of interest are added.

I have spent some time searching so far nothing addressing all of the above requirements are found.

Could anyone of you provide the SAS codes or point me to the existing postings or paper please?

Thank you very much in advance.

Do I need to cancel my subscription?

Nietzsche — Sat, 29 Oct 2022 22:06:28 GMT

I signed up for the 30 day free trial, I can not remember if I gave SAS Institute my credit card details or not. I have finished my Programming 2 course with in the 30 days, and I am not impressed to say the least, and I do NOT want to be changed $1200 AUD or any subscription fees after the 30 days end.

How can I cancel the subscription right now as I am not interested in any other courses.

Finding inconsistencies within a group

Sanna_K — Sat, 29 Oct 2022 20:39:09 GMT

Hi.

I have a very large dataset and I need to be able to locate data discrepancies to exclude from my rate calculation. In my example below, column Verd1 is the main identifier and column LocalVerd is another identifier created by a vendor. I need to figure out how to code to identify erroneous data within a group. In the example below, under column Plan, Pacific would pass and is correct as the rows within Pacific contain consistent identifier information (Same Verd1 and same localVerd). However, Plan Delta for product X33ui will need to be excluded as this product (X33ui) contain two different LocalVerd identifiers (PX333 and Rx988) for this same Verd1 identifier (Twa88)- LocalVerd should be PX333 but reported Rx988.

Is there a way to code to output table containing all the Plan and product containing inconsistencies? Data table is below and my output table I would like is the second table. Thank you in advance

Plan	Product	Verd1	LocalVerd
Delta	X33ui	Twa88	PX333
Delta	X33ui	Twa88	PX333
Delta	X33ui	Twa88	RX988
Pacific	V933aa	Lbl322	QT770
Pacific	V933aa	Lbl322	QT770

Wanted OUTPUT
Plan	Product	Verd1	LocalVerd
Delta	X33ui	Twa88	PX333
Delta	X33ui	Twa88	PX333
Delta	X33ui	Twa88	RX988

[SAS 활용 노하우] 선도표와 산점도

AmeeKang — Sat, 29 Oct 2022 16:36:59 GMT

선도표는 가장 많이 사용되는 그래프 중 하나로 데이터의 추세을 가시적으로 확인할 수 있으며 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.

선도표는 스플라인 도표 (=꺽은선 그래프), 바늘 도표, 계단도표, 회귀선을 포함한 산점도, 평활도표, 표준편차 도표, 라그랑지 보간 도표, 다중 수직 칼럼 도표, 산점도 등 다양한 선도표가 있다 .

이번 게시글은 SASHELP 의 PRDSALE의 데이터셋을 사용하여 가구 영업 실제 실적과 예측실적을 월별로 비교해보고자 합니다.

[범주]에 MONTH 변수, [측도]에 변수, [변수]에 Actual (실제 판매량) 변수를 setting하면 월별 실제 판매량을 파악할 수 있습니다.

이처럼 추이를 파악하면 October이 가장 판매량이 낮으며 Jun에 가장 높은 판매량을 확인할 수 있습니다.

[모양] 탭에 들어가면 옵션으로 색상을 선택할 수 있으며, 데이터 별 레이블을 표시할 수 있고, 제목 및 각주도 입력할 수 있습니다.

선도표는 데이터들간의 추이를 알아볼 수 있게 선을 연결하지만, 산점도는 데이터들 간의 선들을 연결하지 않습니다.

산점도를 통해서는 데이터의 분포 패턴을 알아볼 수 있고 추세를 알아볼 수 있습니다.

이번에는 A제화의 점포수와 매출의 산점도를 그려보고자 합니다.

[X축]에는 Stoes 변수를 넣고, [Y축]에는 Sales 변수를 넣습니다.

이는 점포수가 많아짐에 따라 매출에도 영향을 끼쳐 매출의 편차가 큰 것을 확인할 수 있습니다.

[SAS 활용 노하우] 막대그래프와 원그래프

AmeeKang — Sat, 29 Oct 2022 16:10:20 GMT

SAS Studio 는 다양한 그래프를 제공합니다.

그 중 막대그래프는 가장 많이 사용되는 그래프 중 하나로 데이터의 빈도, 퍼센트, 합계, 평균 등 가시적으로 데이터를 확인할 수 있습니다.

SASHELP의 SHOES 데이터를 사용해서 A 재화회사의 제품(Product)별 빈도 백분율을 알아봤습니다.

[범주]에 Product를 넣고, [측도]에 기본적으로 세팅되어 있는 '빈도 백분율'을 넣고 Run을 하면 A 재화 회사에서 생산되고 있는 제품의 백분율을 확인할 수 있습니다.

[측도]에 '변수'를 세팅하고 변수에 'Sales' 변수를 넣으면 각 제품별 판매량을 확인할 수 있습니다 .

이렇게 되면 A 재화 회사에서 판매하고 있는 제품의 각 판매량을 확인할 수 있습니다.

[범주]에 Product 변수를 넣고, [하위범주]에 Region 변수를 넣고, [측도]에 변수를 넣고, [변수]에 Sales를 넣으면 각 제품별 매출액 그래프가 Region 별 추이를 알 수 있습니다.

그림을 자세히 보면 Boot 제품은 United States에서 많이 팔렸으며 Men's Casual 은 Middle East에서 가장 많이 팔렸습니다.

이렇게 다양한 옵션들을 넣어서 제품별 판매 추이를 확인할 수 있습니다.

원그래프는 막대 그래프와 비슷한 성격으로 빈도, 퍼센트, 합계, 평균을 원의 형태로 표시할 수 있습니다.

원 그래프에는 단순 원, 그룹형 원, 누적형 원 등 다양한 원그래프 형태가 있습니다.

[SASHELP]의 라이브러리에 있는 SHOES 데이터셋을 선택합니다.

그래프에 그리고 싶은 데이터를 [범주]에 선택합니다.

SHOES데이터에 Region변수를 넣어서 A제화 회사의 매출 데이터 중 지역별로 가장 많은 매출을 올린 지역을 알아보았습니다.

매출 데이터를 백분율로 알아볼 수 있도록 했습니다.

레이블을 내부에 표시할 것인지 외부에 표시할지를 선택할 수 있습니다.

SAS 코드로는 SGRENDER statement 와 TEMPLATE statement를 사용하면 원 그래프를 출력할 수 있습니다.

Now available on SAS Community: SAS Explore 2022 sessions

ChrisHemedinger — Sat, 29 Oct 2022 14:41:22 GMT

All of the great technical content that you saw (or somehow missed) from SAS Explore 2022 is now available here in the SAS Explore hub on SAS Communities. Over 80 presentations -- including SAS training, User Presentations, Super Demos, R&D Breakout sessions and more -- can be found in the SAS Explore Presentations library.

You can also find these sessions along with select plenary presentations on the SAS Video Portal. And watch/subscribe to the SAS Users YouTube channel -- selected presentations are coming there to live alongside regular programming of hundreds of SAS tutorials and other SAS user-focused shows.