數據分析方法sas

⑴ spss，stata，SAS比較，哪個好

很多人曾問及SPSS，Stata 和SAS之間的不同，它們之中哪個是最好的。可以想到，每個軟體都有自己獨特的風格，有自己的優缺點。本文對此做了概述，但並不是一個綜合的比較。人們時常會對自己所使用的統計軟體有特別的偏好，希望大多數人都能認同這是對這些軟體真實而公允的一個對比分析。
SPSS

一般用法。SPSS非常容易使用，故最為初學者所接受。它有一個可以點擊的交互界面，能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其「句法」語言，但是這些句法通常非常復雜而且不是很直觀。

數據管理。SPSS有一個類似於Excel的界面友好的數據編輯器，可以用來輸入和定義數據（缺失值，數值標
簽等等）。它不是功能很強的數據管理工具（盡管SPS
11版增加了一些增大數據文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用於對一個文件進行操作，難以勝任同時處理多個文件。它的數據文件有4096個變數，
記錄的數量則是由你的磁碟空間來限定。

統計分析。SPSS也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分
析，多變數分析）。它的優勢在於方差分析（SPSS能完成多種特殊效應的檢驗）和多變數分析（多元方差分析，因子分析，判別分析等），SPSS11.5版
還新增了混合模型分析的功能。其缺點是沒有穩健方法（無法完成穩健回歸或得到穩健標准誤），缺乏調查數據分析（SPSS12版增加了完成部分過程的模
塊）。

繪圖功能。SPSS繪圖的交互界面非常簡單，一旦你繪出圖形，你可以根據需要通過點擊來修改。這種圖形質量極
佳，還能粘貼到其他文件中（Word
文檔或Powerpoint等）。SPSS也有用於繪圖的編程語句，但是無法產生交互界面作圖的一些效果。這種語句比Stata語句難，但比SAS語句簡
單（功能稍遜）。

SPSS 軟體視頻教程

總結。SPSS致力於簡便易行（其口號是「真正統計，確實簡單」），並且取得了成功。但是如果你是高級用戶，隨著時間推移你會對它喪失興趣。SPSS是制圖方面的強手，由於缺少穩健和調查的方法，處理前沿的統計過程是其弱項。

Stata

一般用法。Stata以其簡單易懂和功能強大受到初學者和高級用戶的普遍歡迎。使用時可以每次只輸入一個命令（適合初學者），也可以通過一個Stata程序一次輸入多個命令（適合高級用戶）。這樣的話，即使發生錯誤，也較容易找出並加以修改。

數據管理。盡管Stata的數據管理能力沒有SAS那麼強大，它仍然有很多功能較強且簡單的數據管理命令，能
夠讓復雜的操作變得容易。Stata主要用於每次對一個數據文件進行操作，難以同時處理多個文件。隨著Stata/SE的推出，現在一個Stata數據文
件中的變數可以達到32,768，但是當一個數據文件超越計算機內存所允許的范圍時，你可能無法分析它。

統計分析。Stata也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子
分析，以及一些多變數分析）。Stata最大的優勢可能在於回歸分析（它包含易於使用的回歸分析特徵工具），logistic回歸（附加有解釋
logistic回歸結果的程序，易用於有序和多元logistic回歸）。Stata也有一系列很好的穩健方法，包括穩健回歸，穩健標准誤的回歸，以及
其他包含穩健標准誤估計的命令。此外，在調查數據分析領域，Stata有著明顯優勢，能提供回歸分析，logistic回歸，泊松回歸，概率回歸等的調查
數據分析。它的不足之處在於方差分析和傳統的多變數方法（多變數方差分析，判別分析等）。

繪圖功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或滑鼠點擊的交互界面來繪圖。與SPSS不同的是它沒有圖
形編輯器。在三種軟體中，它的繪圖命令的句法是最簡單的，功能卻最強大。圖形質量也很好，可以達到出版的要求。另外，這些圖形很好的發揮了補充統計分析的
功能，例如，許多命令可以簡化回歸判別過程中散點圖的製作。

Stata 軟體視頻教程

總結。Stata較好地實現了使用簡便和功能強大兩者的結合。盡管其簡單易學，它在數據管理和許多前沿統計方法中的功能還是非常強大的。用戶可以很容易的下載到別人已有的程序，也可以自己去編寫，並使之與Stata緊密結合。

SAS

一般用法。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。也正是基於此，它是最難掌握的軟體之一。使用SAS時，你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到並改正這個錯誤將是困難的。

數據管理。在數據管理方面，SAS是非常強大的，能讓你用任何可能的方式來處理你的數據。它包含SQL（結構
化查詢語言）過程，可以在SAS數據集中使用SQL查詢。但是要學習並掌握SAS軟體的數據管理需要很長的時間，在Stata或SPSS中，完成許多復雜
數據管理工作所使用的命令要簡單的多。然而，SAS可以同時處理多個數據文件，使這項工作變得容易。它可以處理的變數能夠達到32,768個，以及你的硬
盤空間所允許的最大數量的記錄條數。

統計分析。SAS能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，
多變數分析）。SAS的最優之處可能在於它的方差分析，混合模型分析和多變數分析，而它的劣勢主要是有序和多元logistic回歸（因為這些命令很
難），以及穩健方法（它難以完成穩健回歸和其他穩健方法）。盡管支持調查數據的分析，但與Stata比較仍然是相當有限的。

繪圖功能。在所有的統計軟體中，SAS有最強大的繪圖工具，由SAS/Graph模塊提供。然而，SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜，圖形的製作主要使用程序語言。SAS 8雖然可以通過點擊滑鼠來互動式的繪圖，但不象SPSS那樣簡單。

SAS 軟體視頻教程

總結。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的，最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能，得到高級用戶的青睞。

總體評價

每個軟體都有其獨到之處，也難免有其軟肋所在。總的來說，SAS，Stata和SPSS是能夠用於多種統計分析的一組工具。通過
Stat/Transfer可以在數秒或數分鍾內實現不同數據文件的轉換。因此，可以根據你所處理問題的性質來選擇不同的軟體。舉例來說，如果你想通過混
合模型來進行分析，你可以選擇SAS；進行logistic回歸則選擇Stata；若是要進行方差分析，最佳的選擇當然是SPSS。假如你經常從事統計分
析，強烈建議您把上述軟體收集到你的工具包以便於數據處理。

⑵ 用SAS進行數據分析 如何進行系統抽樣

用SAS進行數據分析：如何進行系統抽樣_數據分析師考試

做數據分析，尤其做項目不可能拿全量的基礎數據進行分析和研究，這就要用到統計學上的抽樣，抽樣有很多種，有隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣等等

今天和大家分享下，在SAS中實現系統抽樣過程

一、什麼是系統抽樣?

將母群體所有樣本依次排列,分成許多間隔,每隔若干個個體抽取一個,此種抽樣法稱為系統抽樣法.

二、SAS實現過程

1,先對數據集進行排序

PROC SORT DATA=TEMP;
BY ID;
RUN;

2,每隔n抽取一個樣本

DATA TEMP_RANDOM;
SET TEMP;
IF MOD(_N_,8)=2 THEN OUTPUT TEMP_RANDOM;
RUN;

⑶ 數據分析需要掌握些什麼知識

要想成為一名專業的數據分析師，就需要滿足數據分析師的職業要求。數據分析師的職業要求可以總結為以下幾個方面。
（1）掌握統計相關的數學知識
和統計相關的數學知識是數據分析師需要具備的基礎知識，數據分析師可以根據自己的能力和水平學習相關的統計學知識，初級數據分析師和高級數據分析師需要對統計學知識掌握的程度是不一樣的。
如果你是初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力就可以，如果了解常用的統計模型演算法那會是你的加分項。
對高級數據分析師來說，只了解基礎的統計學知識是不夠的。統計模型的相關知識是高級數據分析師必備的能力，最好對線性代數(主要是矩陣計算相關知識)也有一些了解。
「工欲善其事，必先利其器」，要成為一名合格的數據分析師，會使用數據分析工具非常重要。這里所說的工具也就是數據分析軟體，例如Excel、SPSS、SAS等。由於Excel通用性強、使用門檻低、功能強大，所以深受數據分析人員的喜愛，也是數據分析師必須掌握的一個數據分析工具，本書所涉及的數據分析內容均使用Excel進行講解。當然，數據分析師也可以根據自己的能力選擇性的掌握SPSS和SAS等進行高級數據分析的工具。
對於初級數據分析師來說，掌握Excel是硬性要求，必須能熟練使用數據透視表和公式，會使用VBA(一種宏語言)的話則是你的加分項。
對於高級數據分析師來說，使用數據分析工具是核心能力。VBA是必備技能，至少熟練使用SPSS/SAS/R其中的一種，可以根據具體情況選擇掌握其他分析工具(MATLAB)。
不過，電商數據分析人員除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地軟體外，還需要掌握像生意參謀、京東商智等專門的電商數據獲取和分析工具。
（3）理解業務
對業務的理解是數據分析師所有工作的基礎，無論是數據獲取方案、指標的選取還是得出最終結論，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
但是要學習和掌握業務知識需要長時間的積累，成為業務專家非常不易，數據分析師則是在業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則在數據分析工作中誰指導誰都是個問題。
學習業務知識的方法有很多，以前的分析報告和取數案例都可以拿來研究，當然這也是一個循序漸進的過程。
（4）掌握數據分析方法
做數據分析一定要了解數據分析的方法、應用場景、使用過程以及優缺點，能夠根據具體情況在實際工作中靈活應用，確保數據分析工作能夠有效開展。
基本的數據分析方法有：平均分析法、分組分析法、對比分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、矩陣關聯分析法等。
高級的數據分析方法包括：聚類分析法、回歸分析法、類別分析法、因子分析法、對應分析法等。在做數據分析時，應該在明確目的的前提下選擇適合的分析方法。
（5）了解基本設計原則
數據分析師需要通過圖表把自己的分析結論和觀點展現出來，根據相關的設計原則對圖表進行調整，可以使數據分析結果一目瞭然。

⑷ 如何用SAS進行分類數據分析

1．激勵的設置

相應於被測試模塊的輸入激勵設置為reg型，輸出相應設置為wire類型，雙向埠inout在測試中需要進行處理。

方法1：為雙向埠設置中間變數inout_reg作為該inout的輸出寄存，inout口在testbench中要定義為wire型變數，然後用輸出使能控制傳輸方向。

eg：

inout [0:0] bi_dir_port;

wire [0:0] bi_dir_port;

reg [0:0] bi_dir_port_reg;

reg bi_dir_port_oe;

assign bi_dir_port=bi_dir_port_oe?bi_dir_port_reg:1'bz;

用bi_dir_port_oe控制埠數據方向，並利用中間變數寄存器改變其值。等於兩個模塊之間用inout雙向口互連。往埠寫（就是往模塊裡面輸入)
-

⑸ SAS的功能模塊介紹

SAS (Statistical Analysis System)是一個模塊化、集成化的大型應用軟體系統。
它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。
SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。
SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務：數據訪問；數據管理(sas 的數據管理功能並不很出色，而是數據分析能力強大所以常常用微軟的產品管理數據，再導成sas數據格式．要注意與其他軟體的配套使用）；數據呈現；數據分析。當前（2012年）軟體最高版本為SAS9.3。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心。其它各模塊均在Base SAS提供的環境中運行。用戶可選擇需要的模塊與Base SAS一起構成一個用戶化的SAS系統。
Base SAS
Base SAS作為SAS系統的核心，負責數據管理，交互應用環境管理，進行用戶語言處理，調用其它SAS模塊。
Base SAS 為SAS系統的資料庫提供了豐富的數據管理功能，還支持標準的SQL語言對數據進行操作。Base SAS能夠製作從簡單列表到比較復雜的統計報表。 Base SAS可進行基本的描述性統計及基相關 系數的計算，進行正態分布檢驗等。
SAS/GHAPH
SAS/GHAPH可將數據及其包含著的深層信息以多種圖形生動地呈現出來，如直方圖、圓餅圖、星形圖、散點相關圖、曲線圖、三維曲面圖、等高線圖及地理圖等。
SAS/GHAPH提供一個全屏幕編輯器，提供多種設備程序，支持非常廣泛的圖形輸出設備以及標準的圖形交換文件。
SAS/ASSIST
SAS/ASSIST為SAS系統提供了面向任務的菜單界面，藉助它可以通過菜單系統來使用SAS系統其它產品。它自動生成的SAS程序既可輔助有經驗的用戶快速編寫SAS程序，又可幫助用戶學習SAS。
SAS/AF
SAS/AF是一個應用開發工具。用戶使用SAS/AF可將包含眾多功能的SAS軟體作為方法庫，利用 SAS/AF的屏幕設計能力以及SCL語言的處理能力來快速開發各種功能強大的應用系統。SAS/AF也了採用了OOP(面向對象編輯)技術，使用戶可方便快速開發各類具有圖形用戶界面(GUI)的應用系統。
SAS/EIS
SAS/EIS是決策工具，也是一個快速應用開發工具。SAS/EIS完全採用新興的面向對象的編程模式(OOP)。EIS以生動直觀的方式(圖或表)將關鍵性或總結性信息呈現給使用者。
SAS/ACCESS
為了對眾多不同格式的數據進行查詢、訪問和分析，SAS/ACCESS提供了與許多流行資料庫軟體的介面，利用SAS/ACCESS，可建立外部其它資料庫的一個統一的公共數據界面。SAS/ACCESS提供的介面是透明的和動態的。用戶不必將此文件當作真正存儲著數據的SAS數據集一樣使用，而只需在SAS中建立對外部的描述(即VIEW)文件，便可將此文件當作真正存儲著數據的SAS數據集一樣使用。對一些經常使用的外部數據，可以利用SAS/ACCESS將數據真正提取進入SAS資料庫。 SAS/ACCESS 提供的介面是雙向的，既可將數據讀入SAS，也可在SAS中更新外部數據或將SAS數據載入到外部資料庫中。
SAS/ACCESS支持的資料庫主要有：IML－DL/I, SQL/DS, DB2, ADABAS, Rdb, ORACLE, Sybase, INGRES, Informix, DBF/DIF,ODBC等。
SAS/STAT
SAS/STAT覆蓋了所有的實用數理統計分析方法，是國際統計分析領域的標准軟體。SAS/STAT提供了八十多個過程，可進行各種不同模型或不同 特點數據的回歸分析，如正交回歸/面回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法。 可處理的數據有實型數據、有序數據和屬性數據，並能產生各種有用的統計量和診斷信息。
在方差分析方面， SAS/STAT為多種試驗設計模型提供了方差分析工具。
另外，它還有處理一般線性模型和廣義線性模型的專用過程。在多變數統計方面， SAS/STAT為主成分分析、典型相關分析、判別分析和因子分析提供了許多專用過程。SAS/STAT還包含多種聚類准則的聚類分析方法。
SAS/QC
SAS/QC為全面質量管理提供了一系列工具。它也提供一套全屏幕菜單系統引導用戶進行標準的統計過程以及試驗設計。SAS/QC提供了多種不同類型控制圖的製作與分析。Pareto圖（排列圖）可用於發現需優先考慮的因素，Ishikawa圖（魚骨圖）可用於直觀地進行因果分析。
SAS/ETS
SAS/ETS提供豐富的計量經濟學和時間序列分析方法，是研究復雜系統和進行預測的有力工具。它提供方便的模型設定手段、多樣的參數估計方法。
SAS/OR
SAS/OR提供全面的運籌學方法，是一種強有力的決策支持工具。它輔助人們實現對人力、時間以及其它各種資源的最佳利用。 SAS/OR包含通用的線性規劃、混合整數規劃和非線性規劃的求解，也為專門的規劃問題提供更為直接的解決辦法，如網路流問題、運輸問題、分配問題等。
SAS/IML
SAS/IML提供功能強大的面向矩陣運算的編程語言，幫助用戶研究新演算法或解決SAS中沒有現成演算法的專門問題。SAS/IML中的基本數據元素是矩陣。它包含大量的數學運算符、函數和例行程序，用戶用很少的語句便可執行很復雜的計算過程。
SAS/WA
SAS/WA（Warehouse Administrator）是建立數據倉庫的集成工具，它在其它SAS軟體的基礎上提供了一個建立數據倉庫的管理層，包括：定義數據倉庫和主題，數據轉換和匯總，匯總數據的更新，Metadata的建立、管理和查詢，Data marts和Info marts的實現。
SAS/MDDB Server
SAS/MDDB Server是SAS的多維資料庫產品，主要用於在線分析處理（OLAP），可將從數據倉庫或其它數據源來的數據以立體陣列的方式存儲，以便於用多維數據瀏覽器等工具快速和方便地訪問。
SAS/IntrNet
SAS/IntrNet為SAS Web應用提供了數據服務和計算服務，包括htmSQL，它為一UNIX Web伺服器的CGI程序，使得能通過支持Web瀏覽器動態查詢SAS數據或外部的關系型資料庫；SAS ODBC Driver使得能通過支持ODBC的Windows Web伺服器來訪問SAS數據；SAS Driver for JDBC使得可以通過Java applet來查詢SAS數據； SAS/IntrNet Application Dispatcher使得可以通過Web瀏覽器動態地遞交SAS程序到SAS應用伺服器執行，並將結果返回瀏覽器。
SAS/GIS
SAS/GIS集地理位置系統功能與數據的顯示分析於一體。它提供層次化的地理信息，每一層可以是某些地理元素，也可與用戶定義的主題（例如：人口、產值等）相關聯。用戶可互動式地縮小或放大地圖，設定各層次顯示與否，並利用各種互動式工具進行數據顯示與分析。
SAS/ITSV
IT Service Vision（ITSV）是企業的全面IT服務的性能評估和管理的軟體，這些IT服務包括計算機系統、網路系統、Web伺服器和電話系統等。ITSV將不同來源的數據進行整理和組織，存放於性能數據倉庫中，用GUI或批處理的方式產生組織任意層面的報告。系統程序員及網路工程師能藉此識別、研究並解決有關問題，業務分析人員能藉此制定資源管理的總體策略，CIO和數據中心經理能藉此定期地得到所需的IT運作的匯總和分析報告。
SAS/CFO Vision
SAS/CFO Vision用於財務整合和報告，內部包含了會計知識，為日常財務工作提供了現成的程序，並提供了訪問所有主要數據源的介面。它主要用於；訪問財務和非財務的有關住處整合財務數據，通過一個財務信息倉庫來管理業務結構，通過財務報告和分析幫助理解財務的結果，並在組織內交流關鍵的業務結果信息。

⑹ 怎樣用sas分析一組數據並求出均值眾數

***對Sashelp.Class數據集，按性別對年齡求均值。並輸出到A數據集，平均值變數名 為Age_Mean; Proc Summary Data=Sashelp.Class Nway; Class Sex; Var Age; Output Out=A(Drop=_:) Mean=Age_Mean; Run; Proc Print; Run;

⑺ r語言和sas哪個更適合製造行業的數據分析

你好，是這樣的：

[注]：這里僅僅討論樓主所問的R和SAS兩種軟體

1. 簡介：R與SAS都屬於統計/數據分析軟體，R與SAS相比，R具有免費開源、應用廣泛、可擴展度高等優點；SAS則屬於模塊化、集成化的軟體，成本很高，但是能滿足現有統計/數據分析的需求，並且與SQL資料庫能進行很好的對接，一般為大企業，金融、銷售行業所使用。而據個人經驗，R在處理一些很大的行業數據的時候，就會有一些不如SAS（當然有部分原因是你軟體載體的配置）。

2. 這兩個軟體都可以進行製造業的數據分析，如何選擇這兩個軟體呢。

   答：

   (1).首要取決於你的數據分析所服務單位/團體的要求，個別有能力的企業，出於節約時間，會要求使用SAS，畢竟如果使用R，那麼為了確保你的分析的正確性，可能會要求審查分析過程，而這個過程SAS會比R節約很大的時間，若對這兩個軟體沒有要求，那麼請看下一條。

   (2).在沒有必定要求的前提下，選擇軟體取決於你對這兩個軟體的熟練程度，選擇自己熟練的軟體進行工作，將會使工作成本，時間大大減小。

   (3).若既沒有軟體的必定要求，數據又不太大，而R與SAS的掌握程度差不多的前提下，可以根據下面的方法選擇：

   1）R的擴展性好，在制圖方面靠著各種程序包遙遙領先，如果自己編程能力強，可以編寫自己需要的程序包，這一點也是R的一大亮點，但是若數學、統計、英語功底不強，R學習起來可能有一些障礙。

   2）SAS管理/處理大數據的能力非常好，並且方便，就如網路里說的「只用告訴它做什麼，不用告訴它怎麼做」，這一點與R剛好相反（雖然R在使用現有程序包時也較便捷），同時SAS使用也只需要基礎的英語和基礎的統計就能使用。

根據以上的描述，樓主可以根據自己的情況「對號入座」，選擇自己需要的軟體。不對的地方還望指出，最後祝您身體健康，工作順利，謝謝。

⑻ 利用sas系統模型分析一組數據

：模型
財務正常公司：
Y=-504.89552-11.21762X1+7.83665X2+0.21150X3+0.77499X4+0.36059X5-5.85931X6-1.72308X7+7.58422X8+12.21601X9
財務困境公司：
Y=-619.35520-11.35101X1+5.60132X2+0.22330X3+0.79989X4+0.27322X5-5.99456X6-1.70626X7+8.85152X8+13.63997X9
2：檢驗
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5
在進行觀測歸類時，結果很好，分類錯誤的比率為0。因為哪個公司到底有困境，哪個正常我都是事先知道的，可是在進行主成分分析時，陷入財務困境危險的公司其得分值較高，而財務健康的公司其得分值較低或者不明顯，下面是指標得分值。
問題大概就是這樣了，如果你還沒看明白，請說明，畢竟自己花了不少時間寫的文章，不想輕易粘上去（而且文章也太長了估計復制不上去）。
模型和檢驗都在上面，至於程序由於分析指標太多，因此濾去了觀測數據，下面。
1：一般判別分析模型
data solvency;
input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@;
cards;
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
class type;
var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9;run;
proc discrim pool=test slpool=0.05 list;
class type;
priors'1'=0.6 '0'=0.4;run;
proc discrim method=npar k=2 list;
class type;
run;
2：主成分分析模型
data solvency;
input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@;
cards;
XXXXXXX
XXXXXX
XXXXXXXX
; proc princomp out=out1;
var x1-x9;run;
data a;
set out1;
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5;
run;
proc sort; by y;run;
proc print;
var type y;
run;
中間打XXXXXX的是觀測數據

⑼ sas標准化數據是用的哪種標准化

sas標准化數據是用的是原始數據標准化。
數據標准化是企業或組織對數據的定義、組織、監督和保護進行標准化的過程。數據標准化分為開發（D）、候選（C）、批准（A）駁回（R）、歸檔（X）幾個過程。數據標准化的分類有Min-max標准化和z-score標准化。
評價是現代社會各領域的一項經常性的工作，是科學做出管理決策的重要依據。隨著人們研究領域的不斷擴大，所面臨的評價對象日趨復雜，如果僅依據單一指標對事物進行評價往往不盡合理，必須全面地從整體的角度考慮問題，多指標綜合評價方法應運而生。所謂多指標綜合評價方法，就是把描述評價對象不同方面的多個指標的信息綜合起來，並得到一個綜合指標，由此對評價對象做一個整體上的評判，並進行橫向或縱向比較。
而在多指標評價體系中，由於各評價指標的性質不同，通常具有不同的量綱和數量級。當各指標間的水平相差很大時，如果直接用原始指標值進行分析，就會突出數值較高的指標在綜合分析中的作用，相對削弱數值水平較低指標的作用。因此，為了保證結果的可靠性，需要對原始指標數據進行標准化處理。目前數據標准化方法有多種，歸結起來可以分為直線型方法(如極值法、標准差法)、折線型方法(如三折線法)、曲線型方法(如半正態性分布)。不同的標准化方法，對系統的評價結果會產生不同的影響，然而不幸的是，在數據標准化方法的選擇上，還沒有通用的法則可以遵循。
在數據分析之前，我們通常需要先將數據標准化（normalization），利用標准化後的數據進行數據分析。數據標准化也就是統計數據的指數化。數據標准化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮改變逆指標數據性質，使所有指標對測評方案的作用力同趨化，再加總才能得出正確結果。數據無量綱化處理主要解決數據的可比性。數據標准化的方法有很多種，常用的有「最小—最大標准化」、「Z-score標准化」和「按小數定標標准化」等。經過上述標准化處理，原始數據均轉換為無量綱化指標測評值，即各指標值都處於同一個數量級別上，可以進行綜合測評分析。

⑽ sas程序員是做什麼的

SAS程序來員日常的工作為原始數據處理工作和數據統計分析。

SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務：數據訪問；數據管理(sas 的數據管理功能並不很出色，而是數據分析能力強大所以常常用微軟的產品管理數據，再導成sas數據格式．要注意與其他軟體的配套使用）；數據呈現；

數據分析。當前（2016年）軟體最高版本為SAS9.4。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心。其它各模塊均在Base SAS提供的環境中運行。用戶可選擇需要的模塊與Base SAS一起構成一個用戶化的SAS系統。

(10)數據分析方法sas擴展閱讀：

SAS/STAT覆蓋了所有的實用數理統計分析方法，是國際統計分析領域的標准軟體。SAS/STAT提供了八十多個過程，可進行各種不同模型或不同 特點數據的回歸分析，如正交回歸/面回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法。 可處理的數據有實型數據、有序數據和屬性數據，並能產生各種有用的統計量和診斷信息。

在方差分析方面， SAS/STAT為多種試驗設計模型提供了方差分析工具。

另外，它還有處理一般線性模型和廣義線性模型的專用過程。在多變數統計方面， SAS/STAT為主成分分析、典型相關分析、判別分析和因子分析提供了許多專用過程。SAS/STAT還包含多種聚類准則的聚類分析方法。