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随着信息技术的发展，现在的数据库也越来越大，动不动就几十兆几百兆，甚至是GB、TB级的数据。如何对这种大型数据集进行分析，SAS由于其强大的数据管理能力，可能在这种大型数据处理上有优势。 仅就个人的一点点经验，谈几点SAS在大型数据处理中应用的看法： (1)数据整理过程中，尽可能的使用DATA步，而少用Proc SQL;因为同样的操作，个人感觉，使用data的效率（运行速度及其他）远远高于SQL语句。利用数据步的一些特殊选项和变量（OBS NOBS POINT END BY FIRST LAST MERGE MODIFY RETAIN OUTPUT）等，利用这些语句千变万化的应用，可以实现非常强大的数据整理功能。用这些语句的关键，是掌握SAS DATA步的编译原理，了解PDV的有关知识。 （2）使用好数据库的索引，SAS和其他数据库一样也可以建立索引，由于我们在处理小型数据集时，很少遇到速度的问题，可能对这个了解较少。使用索引可以大大提供一些数据查询等操作的速度。（当然，有利就有弊）。 （3）处理好“空间”和“时间”的问题：举例，如使用数据视图可以节省计算机的硬盘空间，但进行调用这个视图所花的时间要比物理性的数据集花的时间长。另一种情况，待分析数据集过于庞大时，我们又不可能把整个数据集读入，也不能太多的使用data步，产生大量临时数据。 （4）关于宏的使用：编写程序，思路和规划是非常重要的，做好整体的规划和思路和开发一个一样程序一样，只不过在SAS里不需要提供用户界面。通过使用宏，可以把代码进行切割，成为一个个独立的功能模块，每个模块实现固定的功能，即使不太懂SAS的用户也能方便调用，大大提供了程序的可读性（整体程序，不指程序内部）。 |