SAS 실전 활용 가이드 5

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이번 게시글은 'SAS 실전 활용 가이드 4' 를 이어지는 글로 동일한 데이터 MERGE_DATA를 사용합니다.

■ 데이터 MERGE

SALES 데이터셋과 CUSTOMER 데이터셋을 customer_id와 id를 기준으로 결합하고,

SALES 데이터셋과 PRODUCT 데이터셋을 product_id와 id를 기준으로 데이터를 결합해 새로운 데이터셋인 MERGE_DATA 셋을 만들어냅니다.

PROC SQL;
CREATE TABLE MERGE_DATA AS
SELECT A.*, B.*, C.*
FROM WORK.SALES AS A
LEFT JOIN WORK.CUSTOMER AS B
ON A.CUSTOMER_ID = B.ID
LEFT JOIN WORK.PRODUCTS AS C
ON A.PRODUCT_ID = C.ID;
QUIT;

PROC PRINT DATA=MERGE_DATA (OBS=20); RUN;

■ 지역(PROVINCE)별로 매출 집계

MERGE_DATA를 가지고 지역별로 매출을 분석하고자 합니다.

특정 지역에서 매출이 높은 이유를 파악할 수 있으며 매출 성과가 저조한 지역에 대해 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

PROC SQL;
CREATE TABLE PROSALE AS 
SELECT PROVINCE, SUM(SALES) AS SALE
FROM WORK.MERGE_DATA
GROUP BY PROVINCE
order by sale desc;
QUIT; 

proc print data = prosale; run;

기존에 고객(Customer), 제품(Products), 매출(Sales) 데이터를 병합한 MERGE_DATA를 가지고 각 지역별로 매출을 집계했습니다. 그 결과, Ontario 가 매출이 가장 높았으며, Newfoundland 매출이 가장 낮았습니다.

• GROUP BY: province 별로 데이터를 그룹화하여 매출을 집계했습니다.

■ 지역별 매출 비율 분석

지역(Province) 별로 매출 비중을 분석하고자 합니다.

특정 지역이 전체 매출에서 차지하는 중요도를 파악할 수 있습니다.

proc sql;
create table propct as
select province, sale, sale/sum(sale) as pct
from prosale;
quit;

proc print data = propct; run;

각 지역별 총 매출을 집계해서 PROSALE 테이블을 만들었습니다.

PROSALE 테이블에는 PROVINCE(지역)과 SALE(해당 지역 총 매출)이 포함되어 있습니다.

SALE / SUM(SALE) 을 계산하여 PCT(Percentage_전체 대비 비율) 칼럼을 생성합니다.

■ 파이 차트 그리기

PROC GCHAT는 그래프를 생성할 수 있는 Statement 로 데이터를 사용해 막대 그래프(Bar), 파이 차트(Pie) 등 다양한 차트를 그릴 수 있습니다

proc gchart data = merge_data;
pie province / discrete sumvar = sales;
run;

• pie province : Province 별로 파이 차트를 그립니다.

• discrete: Province 고유값을 각각 표시합니다.

• sumvar = sales : sale (매출) 의 합계를 기준으로 파이 차트 비율을 계산합니다.