精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上專心---專注---專業(yè)專心---專注---專業(yè)精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上專心---專注---專業(yè)SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介SAS系統(tǒng)1.SAS系統(tǒng)的功能SAS系統(tǒng)是大型集成應(yīng)用軟件系統(tǒng),具有完備的以下四大功能：數(shù)據(jù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)呈現(xiàn)它是美國(guó)軟件研究所（SASInstituteInc.）經(jīng)多年的研制于1976年推出。目前已被許多國(guó)家和地區(qū)的機(jī)構(gòu)所采用。SAS系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療衛(wèi)生、生產(chǎn)、運(yùn)輸、通信、政府、科研和教育等領(lǐng)域。它運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列分析、運(yùn)籌決策等科學(xué)方法進(jìn)行質(zhì)量管理、財(cái)務(wù)管理、生產(chǎn)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管理、市場(chǎng)調(diào)查和預(yù)測(cè)等等業(yè)務(wù)，并可將各種數(shù)據(jù)以靈活多樣的各種報(bào)表、圖形和三維透視的形式直觀地表現(xiàn)出來(lái)。在數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域，SAS系統(tǒng)一直被譽(yù)為國(guó)際上的標(biāo)準(zhǔn)軟件系統(tǒng)。2.SAS系統(tǒng)的支持技術(shù)在當(dāng)今的信息時(shí)代中，如何有效地利用業(yè)務(wù)高度自動(dòng)化所產(chǎn)生的巨量寶貴數(shù)據(jù)，挖掘出對(duì)預(yù)測(cè)和決策有用的信息，就成為掌握競(jìng)爭(zhēng)主導(dǎo)權(quán)的關(guān)鍵因素。因此，SAS系統(tǒng)始終致力于應(yīng)用先進(jìn)的信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的加工。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，SAS系統(tǒng)現(xiàn)在是以下三種技術(shù)的主要提供者：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)(DataWarehouse)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用于支持管理決策過(guò)程的面向主題的、集成的、隨時(shí)間而變化的、持久的（非易失的）數(shù)據(jù)集合。通俗地說(shuō)，可以將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理解為“將多個(gè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)按一定規(guī)則統(tǒng)一集中起來(lái)，并提供靈活的觀察分析數(shù)據(jù)手段，從而為企業(yè)制定決策提供事實(shí)數(shù)據(jù)的支持”。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最大的用途是能夠提供給用戶一種全新的方式從宏觀或微觀的角度來(lái)觀察多年積累的數(shù)據(jù)，從而使用戶可以迅速地掌握自己企業(yè)的經(jīng)營(yíng)運(yùn)轉(zhuǎn)狀況、運(yùn)營(yíng)成本、利潤(rùn)分布、市場(chǎng)占有率、發(fā)展趨勢(shì)等對(duì)企業(yè)發(fā)展和決策有重要意義的信息，使用戶能制定更加準(zhǔn)確科學(xué)的決策迅速對(duì)市場(chǎng)做出反應(yīng)。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)可以使大企業(yè)運(yùn)作的像小企業(yè)一樣靈活，也可以使小企業(yè)像大企業(yè)一樣規(guī)范。從目前情況來(lái)看，許多企業(yè)和機(jī)構(gòu)已經(jīng)建立了相對(duì)完善的生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。隨著時(shí)間的推移，這些系統(tǒng)中積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)含了許多重要的信息。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)這些歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和綜合處理，可以找到那些對(duì)企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要的業(yè)務(wù)信息，從而幫助有關(guān)主管和業(yè)務(wù)部門(mén)做出更加合理的決策。當(dāng)今世界充滿了劇烈競(jìng)爭(zhēng)，正確及時(shí)的決策是企業(yè)生存和發(fā)展的最重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)在，愈來(lái)愈多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到，企業(yè)要想在競(jìng)爭(zhēng)中取勝，獲得更大的收益，至關(guān)重要的是，必須利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，深層次地挖掘、分析當(dāng)前和歷史的生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及相關(guān)環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)，自動(dòng)快速獲取其中有用的決策信息，為企業(yè)提供快速、準(zhǔn)確和方便的決策支持。通過(guò)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和計(jì)劃的完成情況及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度多層次的分析，以使企業(yè)的決策者及時(shí)掌握企業(yè)的運(yùn)行情況和發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)制定生產(chǎn)計(jì)劃和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃提供理論指導(dǎo)，提高企業(yè)的管理水平和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DataMining)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。還有很多和這一術(shù)語(yǔ)相近似的術(shù)語(yǔ)，如從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)(KDD)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合(DataFusion)以及決策支持等。數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)很廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等方面的學(xué)者和工程技術(shù)人員。DMKD的研究主要有3個(gè)技術(shù)支柱，即數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)庫(kù)最實(shí)質(zhì)的應(yīng)用僅僅是查詢嗎?理論根基最深的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)最本質(zhì)的技術(shù)進(jìn)步點(diǎn)，就是數(shù)據(jù)存放和數(shù)據(jù)使用之間的相互分離。查詢是數(shù)據(jù)庫(kù)的奴隸，發(fā)現(xiàn)才是數(shù)據(jù)庫(kù)的主人。因此，在需求的驅(qū)動(dòng)下，很多數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)者轉(zhuǎn)向?qū)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的研究，從對(duì)演繹數(shù)據(jù)庫(kù)的研究轉(zhuǎn)向?qū)w納數(shù)據(jù)庫(kù)的研究。專家系統(tǒng)曾經(jīng)是人工智能研究工作者的驕傲。專家系統(tǒng)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)問(wèn)題求解系統(tǒng)，目前的主要理論工具是基于謂詞演算的機(jī)器定理證明技術(shù)。在研制一個(gè)專家系統(tǒng)時(shí)，知識(shí)工程師首先要從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@取知識(shí)，這一過(guò)程實(shí)質(zhì)上是歸納過(guò)程，是非常復(fù)雜的個(gè)人到個(gè)人之間的交互過(guò)程，有很強(qiáng)的個(gè)性和隨機(jī)性。因此，知識(shí)獲取成為專家系統(tǒng)研究中公認(rèn)的瓶頸問(wèn)題。用if-then等類(lèi)的規(guī)則表達(dá)，約束性太大，用常規(guī)數(shù)理邏輯來(lái)表達(dá)社會(huì)現(xiàn)象和人的思維活動(dòng)局限性太大，知識(shí)表示又成為一大難題。此外，即使某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)通過(guò)一定手段獲取并表達(dá)了，但這樣做成的專家系統(tǒng)對(duì)常識(shí)和百科知識(shí)出奇地貧乏。人工智能學(xué)者開(kāi)始著手基于案例的推理，尤其是從事機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)家們，不再滿足自己構(gòu)造的小樣本學(xué)習(xí)模式的象牙塔，開(kāi)始正視現(xiàn)實(shí)生活中大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大數(shù)據(jù)樣本，也走上了數(shù)據(jù)挖掘的道路。數(shù)理統(tǒng)計(jì)是應(yīng)用數(shù)學(xué)中最重要、最活躍的學(xué)科之一，如今相當(dāng)強(qiáng)大有效的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和工具，已成為信息咨詢業(yè)的基礎(chǔ)。信息時(shí)代，咨詢業(yè)更為發(fā)達(dá)。然而，數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合得并不算快，咨詢業(yè)用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。一旦人們有了從數(shù)據(jù)查詢到知識(shí)發(fā)現(xiàn)、從數(shù)據(jù)演繹到數(shù)據(jù)歸納的要求，概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)就獲得了新的生命力，所以才會(huì)立即呈現(xiàn)在DMKD這個(gè)結(jié)合點(diǎn)上。發(fā)現(xiàn)工具和方法，常用的有分類(lèi)、聚類(lèi)、減維、模式識(shí)別、可視化、決策樹(shù)、遺傳算法、不確定性處理等。決策支持技術(shù)(DecisionSupportSystem)決策支持系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合個(gè)人的智力資源和計(jì)算機(jī)的能力來(lái)改進(jìn)決策的質(zhì)量。它是一個(gè)基于計(jì)算機(jī)的支持系統(tǒng)，服務(wù)于處理半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的管理決策制定者。管理的核心是“決策”。全球經(jīng)濟(jì)一體化的進(jìn)程以及信息技術(shù)的發(fā)展，消除了許多流通壁壘。企業(yè)比以往任何時(shí)候都面臨著更為復(fù)雜的生存環(huán)境，更難以形成并維護(hù)其競(jìng)爭(zhēng)壁壘。競(jìng)爭(zhēng)的壓力對(duì)企業(yè)制定決策的質(zhì)量、速度都有更高要求。

決策支持系統(tǒng)作為一種新興的信息技術(shù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供各種決策信息以及許多商業(yè)問(wèn)題的解決方案，從而減輕了管理者從事低層次信息處理和分析的負(fù)擔(dān)，使得他們專注于最需要決策智慧和經(jīng)驗(yàn)的工作，因此提高了決策的質(zhì)量和效率。3.SAS系統(tǒng)的主要模塊SAS系統(tǒng)包含了眾多的不同的模塊，可完成不同的任務(wù)，主要模塊有：SAS/BASE（基礎(chǔ)）——初步的統(tǒng)計(jì)分析;SAS/STAT（統(tǒng)計(jì)）——廣泛的統(tǒng)計(jì)分析;SAS/QC（質(zhì)量控制）——質(zhì)量管理方面的專門(mén)分析計(jì)算;SAS/OR（規(guī)劃）——運(yùn)籌決策方面的專門(mén)分析計(jì)算;SAS/ETS（預(yù)測(cè)）——計(jì)量經(jīng)濟(jì)的時(shí)間序列方面的專門(mén)分析計(jì)算;SAS/IML（矩陣運(yùn)算）——提供了交互矩陣語(yǔ)言;SAS/GRAPH（圖形）——提供了許多產(chǎn)生圖形過(guò)程并支持眾多圖形設(shè)備;SAS/ACCESS（外部數(shù)據(jù)庫(kù)接口）——提供了與大多數(shù)流行數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的方便接口并自身也能進(jìn)行數(shù)據(jù)管理;SAS/ASSIST（面向任務(wù)的通用菜單驅(qū)動(dòng)界面）——方便用戶以菜單方式進(jìn)行操作;SAS/FSP（數(shù)據(jù)處理交互式菜單系統(tǒng)）SAS/AF（面向?qū)ο缶幊痰膽?yīng)用開(kāi)發(fā)工具）另外SAS系統(tǒng)還將許多常用的統(tǒng)計(jì)方法分別集成為兩個(gè)模塊LAB和INSIGHT，供用戶利用圖形界面和菜單直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析SAS系統(tǒng)與統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理、方法研究數(shù)據(jù)資料的搜集、整理、分析和推斷，從而掌握事物內(nèi)在客觀規(guī)律。但由于受許多偶然因素的影響，同一類(lèi)事物之間會(huì)存在著差異，這種差異統(tǒng)計(jì)上稱為變異。所以必須在觀測(cè)一定數(shù)量的基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析才有價(jià)值。變異的出現(xiàn)是由于許多內(nèi)外因素偶然性的配合所致，因此統(tǒng)計(jì)研究的各種對(duì)象的表現(xiàn)是一種隨機(jī)事件。隨機(jī)事件是指一次試驗(yàn)結(jié)果不確定，而在一定數(shù)量重復(fù)試驗(yàn)的條件下呈現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的事件?？茖W(xué)研究的目的就是在于闡明客觀存在的規(guī)律，以便對(duì)同類(lèi)事物加以估計(jì)和預(yù)測(cè)。整個(gè)統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程如圖1.SEQ圖注1所示。圖1.圖1.SEQ圖1SAS的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容可概括三大塊：統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)調(diào)查設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖定量資料統(tǒng)計(jì)描述：集中趨勢(shì)的度量（算數(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、調(diào)和均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)）;離散趨勢(shì)的度量（標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤差、變異系數(shù)、極差、四分位數(shù)間距）;分布趨勢(shì)的度量（分位數(shù)、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)）;隨機(jī)變量及其概率分布分為:離散型隨機(jī)變量的概率分布（二項(xiàng)分布、普阿松分別、幾何分布、超幾何分布等）;連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布（正態(tài)分布、t分布、分布、F分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、指數(shù)分布、威布爾分布等）。定性資料的統(tǒng)計(jì)描述：相對(duì)指標(biāo)（率和比）。統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)：對(duì)定量資料的分布類(lèi)型、方差、均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn);對(duì)定性資料分布情況或位置的假設(shè)檢驗(yàn);對(duì)二種屬性之間的獨(dú)立性檢驗(yàn)，及兩種判斷結(jié)果的一致性檢驗(yàn)等。區(qū)間估計(jì)：對(duì)總體參數(shù)（均數(shù)、方差、率）進(jìn)行區(qū)間估計(jì);容許區(qū)間估計(jì)。相關(guān)分析：研究變量之間的關(guān)系,分為各指標(biāo)之間無(wú)自變量與因變量和有自變量與因變量。研究變量之間的相互關(guān)系有直線相關(guān)分析、典型相關(guān)分析;研究多個(gè)變量?jī)?nèi)部的從屬關(guān)系有主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析;研究多個(gè)變量?jī)?nèi)部或多個(gè)樣品之間的親疏關(guān)系有聚類(lèi)分析;研究多個(gè)變量?jī)?nèi)部的各種復(fù)雜關(guān)系有線性結(jié)構(gòu)方程的協(xié)方差分析;研究變量之間的依存關(guān)系有直線回歸分析、曲線回歸分析、多項(xiàng)式回歸分析、多元線性回歸分析、logistic概率模型回歸分析、生存資料的參數(shù)模型回歸分析、COX模型回歸分析和對(duì)數(shù)模型回歸分析。分類(lèi)的判別分析：根據(jù)一些明確分類(lèi)的總體所提供的信息，對(duì)未知個(gè)體的歸屬進(jìn)行分類(lèi)的判別分析。時(shí)間序列分析：預(yù)測(cè)序列的未來(lái)發(fā)展情況、分析序列的基本趨勢(shì)。WINDOWS運(yùn)行環(huán)境下SAS系統(tǒng)的安裝對(duì)計(jì)算機(jī)硬軟件的要求操作系統(tǒng)要求CPU與內(nèi)存要求硬盤(pán)存儲(chǔ)空間要求系統(tǒng)時(shí)鐘CONFIG.SYS和AUTOEXEC.BAT因運(yùn)行SAS系統(tǒng)時(shí)要同時(shí)打開(kāi)幾十個(gè)文件，因此必需增加或修改系統(tǒng)配置文件CONFIG.SYS中的同時(shí)打開(kāi)文件個(gè)數(shù)FILES和緩沖區(qū)的大小BUFFERS參數(shù)值，它們的最小值為：FILES=50BUFFERS=17為了在任意目錄下運(yùn)行SAS系統(tǒng)，請(qǐng)?jiān)谧詣?dòng)引導(dǎo)批命令文件AUTOEXEC.BAT中加上路徑搜索命令，例如：PATHD:\;D:\SASNovell局域網(wǎng)上共享SAS系統(tǒng)操作步驟：第一步，以UserWindows98進(jìn)入操作系統(tǒng)第二步，修改主網(wǎng)絡(luò)登錄為NetWare或友好登入雙擊我的電腦雙擊控制面板雙擊網(wǎng)絡(luò)主網(wǎng)絡(luò)登錄：選擇NetWare或友好登入——系統(tǒng)將重新啟動(dòng)請(qǐng)?zhí)貏e注意:本機(jī)器是否在主網(wǎng)絡(luò)登錄中配置了NetWare或友好登入。如果否，請(qǐng)按步驟四操作。第三步，安裝工作站的NetWare或友好登入選中網(wǎng)上鄰居右鍵單擊屬性選中網(wǎng)絡(luò)配置，單擊添加選擇要安裝的網(wǎng)絡(luò)組件為：客戶，再按添加網(wǎng)絡(luò)客戶機(jī)選擇為：廠商為Microsoft，網(wǎng)絡(luò)客戶為NetWare網(wǎng)絡(luò)用戶或Microsoft友好登錄,OK第四步，登錄指定的Novell網(wǎng)主服務(wù)器雙擊網(wǎng)上鄰居777信息系機(jī)房:雙擊MIS_Shufe(Novell網(wǎng)主服務(wù)器名稱,主服務(wù)器在信息系機(jī)房控制室)登錄對(duì)話框：用戶名鍵入Guest,口令123369計(jì)算中心機(jī)房:雙擊213(Novell網(wǎng)主服務(wù)器名稱,主服務(wù)器在777計(jì)算中心的213房間)登錄對(duì)話框：用戶名鍵入Guest,口令1111(信息系機(jī)房)第五步，將服務(wù)器上的SYS目錄映射到網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)器I:由于服務(wù)器上的SAS軟件系統(tǒng)的config.sas文件中關(guān)于SAS系統(tǒng)的運(yùn)行配置設(shè)定為映射的網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)器為I：標(biāo)識(shí)，所以要：右鍵SYS出現(xiàn)快顯菜單，選擇映射到網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)器I:將登錄時(shí)重新連接選項(xiàng)選定第六步，將SAS以快捷方式復(fù)制到桌面找到SAS目錄下的SAS.EXE運(yùn)行文件右鍵SAS.EXE出現(xiàn)快顯菜單，選擇發(fā)送到桌面快捷方式第七步，在本地工作站硬盤(pán)的D目錄下建立SAS目錄由于服務(wù)器上的SAS軟件系統(tǒng)的config.sas文件中關(guān)于SAS系統(tǒng)的運(yùn)行配置設(shè)定為，在SAS啟動(dòng)時(shí)在本地工作站硬盤(pán)的D：\SAS目錄下存放工作庫(kù)，所以要：打開(kāi)資源管理器，單擊選中D目錄文件/新建/新文件夾/鍵入SAS第八步，修改機(jī)器的系統(tǒng)日期為2002年9月雙擊我的電腦雙擊控制面板雙擊日期時(shí)間修改日期啟動(dòng)SAS系統(tǒng)交互顯示管理方式DOS狀態(tài)下啟動(dòng)SASD:\>SAS-DMS-nodateWINDOWS環(huán)境下啟動(dòng)SAS系統(tǒng)雙擊“TheSASSystem”圖標(biāo)交互行方式單機(jī)方式D:\>SAS-NODMS非交互方式D:\>SASABC01批處理方式名為123.BAT的批處理文件:顯示管理系統(tǒng)顯示管理系統(tǒng)窗口顯示管理系統(tǒng)（DisplayManager）三個(gè)主要窗口:PROGRAMEDITOR窗口：提供一個(gè)編寫(xiě)SAS程序的文本編緝器LOG窗口：顯示有關(guān)程序運(yùn)行的信息OUTPUT窗口：顯示程序運(yùn)算結(jié)果的輸出顯示管理系統(tǒng)的常用窗口KEYS查看及改變功能鍵的設(shè)置LIBNAME查看已經(jīng)存在的SAS數(shù)據(jù)庫(kù)DIR查看某個(gè)SAS數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容VAR查看SAS數(shù)據(jù)集的有關(guān)信息OPTIONS查看及改變SAS的系統(tǒng)設(shè)置假設(shè)我們準(zhǔn)備自定義F12功能鍵為OPTIONS命令，打開(kāi)KEYS窗口后在F12的右邊的空白區(qū)鍵入OPTIONS，完畢之后在命令框中鍵入END命令退出KEYS窗口。顯示管理系統(tǒng)命令顯示管理系統(tǒng)命令的發(fā)布有四種命令的發(fā)布方式都可達(dá)到相同結(jié)果。在命令框中直接鍵入命令按功能鍵使用下拉式菜單使用工具欄例如，我們要增加一個(gè)OUTPUT窗口，相應(yīng)地四種操作如下：命令框中直接鍵入OUTPUT和Enter功能鍵F7Window/OutputOptions/Edittools=1\*GB3①Add按鈕選擇Tool，新增了一個(gè)空白按鈕=2\*GB3②Command命令框中輸入：OUTPUT；HelpText命令框中輸入：AddnewbuttoncreatebyDZX；TipText命令框中輸入：Output。=3\*GB3③再單擊Browse命令挑選一個(gè)合適的按鈕。=4\*GB3④單擊MoveDn按鈕將OUTPUT按鈕移動(dòng)到最后Help按鈕之后。=5\*GB3⑤單擊Add按鈕選擇Separator，使Help按鈕和新增OUTPUT命令按鈕之間有一個(gè)空白的分組間隙。=6\*GB3⑥單擊Save按鈕。文本編輯行命令文本編輯行命令的主要作用是為在PROGRAMEDITOR窗口方便和高效地輸入和修改SAS程序提供一組編輯命令。文本編輯行命令可歸為兩個(gè)子類(lèi)：命令行命令——在命令框中輸入NUMS命令行命令——在行號(hào)上鍵入執(zhí)行指定功能的字母來(lái)完成編輯功能例如，我們?cè)赑ROGRAMEDITOR窗口中的第一行到第三行輸入假設(shè)的數(shù)據(jù)和程序：“Dataandprogramlineone”，“Dataandprogramlinetwo”，“Dataandprogramlinethree”。若想在第1行與第2行之間插入空行：在第1行的行號(hào)前鍵入i(或I，或i1、I1)若想保存和調(diào)入程序：在命令框中鍵入：FILE"D:\SAS\ABC02.SAS"先把光標(biāo)定位到指定某行，再在命令框中鍵入：INCLUDE"D:\SAS\ABC02.SAS"SAS系統(tǒng)的幾組重要命令向SAS系統(tǒng)尋求幫助命令F1鍵和F2鍵提供信息相當(dāng)于簡(jiǎn)明的SAS使用手冊(cè)顯示管理系統(tǒng)命令框常用命令類(lèi)型命令描述顯示管理命令BYE退出SASCLEAR[window-name]清除指定的窗口中的內(nèi)容END退出當(dāng)前窗口FILE"filename"存儲(chǔ)到指定文件HELP幫助INCLUDE"filename"引入指定文件KEYS進(jìn)入KEYS窗口LIBNAME確認(rèn)SAS數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容LOG進(jìn)入LOG窗口NUMS打開(kāi)和關(guān)閉文本編輯器的數(shù)字區(qū)OPTIONS進(jìn)入OPTIONS窗口OUTPUT進(jìn)入OUTPUT窗口PROGRAM進(jìn)入PROGRAMEDITOR窗口RECALL調(diào)出上次執(zhí)行的程序SUBMIT提交一段程序文本編輯行命令本組命令很多，這里僅給出其中幾個(gè)最常用的：類(lèi)型命令描述文本編輯行命令D[N]刪除自當(dāng)前行起的N行，D或D1都只表示刪除當(dāng)前行I[N]在當(dāng)前行之后插入N個(gè)空行>[N]使當(dāng)前行內(nèi)容右移N個(gè)字符<[N]使當(dāng)前行內(nèi)容左移N個(gè)字符C[N]把自當(dāng)前行起的N行內(nèi)容拷貝到由A、B命令指定位置M[N]把自當(dāng)前行起的N行內(nèi)容移動(dòng)到由A、B命令指定位置其中一部分可單獨(dú)使用，另一部分需與操作定位命令A(yù)、B（A指after,B指before）配合起來(lái)使用。例如，我們要將第一行和第二行的內(nèi)容移到第三行的后面：第一行行號(hào)前鍵入M2第三行行號(hào)前鍵入A命令，然后按Enter鍵運(yùn)行SAS程序的步驟在PROGRAMEDITOR窗口中鍵入程