数据科学的 SAS

引言

在计算机科学领域，专家们需要可靠的工具和平台来理解数据科学这个不断变化的领域中庞大而复杂的信息。SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）就是这些工具之一，长期以来一直是数据科学工具包的重要组成部分。它是一个强大的软件套件。在本综合指南中，我们将涵盖 SAS 在数据科学中的所有要素，介绍其历史、关键特性、用途及其在现代数据科学流程中的地位。

SAS 的历史

SAS 的历史可追溯到数据分析和统计领域，SAS 的初衷是为农业研究人员提供数据分析工具，但随着时间的推移，它的功能变得更加多样化。SAS 的发展也代表了整个数据科学领域的发展。随着数据分析在各个行业的重要性日益增加，SAS 不断更新和扩展其产品线，以支持更广泛的应用。如今，SAS 被广泛应用于医疗保健、银行、零售和政府等各种行业，使其成为全球数据科学家的重要工具。

SAS 的关键特性

SAS 因其广泛的功能而成为数据科学从业者的热门选择。SAS 的主要特性包括：

• 数据操作： SAS 的 Data Step 和 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）过程提供了强大的数据操作功能。用户可以使用这些功能有效地清理、转换和集成数据集。
• 统计分析： SAS 以其统计分析能力而闻名，拥有一个庞大的过程库，用于描述性统计、回归分析、假设检验等。
• 数据可视化： SAS 使数据科学家能够生成富有洞察力和引人入胜的数据表示，有助于有效地传达研究成果。
• 机器学习： 该程序现在包含各种用于构建模型和进行预测的方法，以及机器学习和预测建模。名为 SAS Viya 的云平台进一步增强了机器学习能力。
• 集成： SAS 能够与各种数据源（包括数据库、电子表格和大数据平台）集成，因此适用于现实世界的数据科学项目。
• 可伸缩性： SAS 具有高度的可伸缩性，使用户能够处理海量数据集和复杂的分析。
• 开源集成： 数据科学家可以通过与 Python 和 R 等开源语言集成来利用其现有的知识和资源。
• 报告： SAS 提供报告功能，用于创建个性化的报告和仪表板，以便与利益相关者沟通研究成果。

SAS 在现代数据科学中的工作流程

随着数据科学生态系统的不断变化，SAS 也在不断发展以保持其在现代数据科学工作流程中的相关性。数据科学家通常将 SAS 作为更广泛的工具和技术生态系统的一部分来使用。以下是 SAS 如何与当前数据科学流程集成的方法：

数据准备

数据清理、转换和集成通常使用 SAS 完成。数据科学家可以使用 SAS Data Step 和 SQL 过程来准备数据以供分析。

探索性数据分析

SAS 提供了多种数据可视化和描述性统计的方法。数据科学家可以调查数据库并发现基本原理。

分析统计

SAS 仍然是进行深入统计分析的热门选择。研究人员和数据科学家都可以进行回归分析、假设检验和其他统计方法。

机器学习

尽管 Python 和 R 等开源机器学习工具越来越受欢迎，但 SAS 仍然提供了一套完整的模型开发、验证和部署方法。SAS Viya 将这些功能扩展到了云端。

可视化和报告

SAS 的报告和可视化功能对于向利益相关者传达研究成果至关重要。数据科学家可以按需创建仪表板和报告。

集成

SAS 与其他数据科学工具、数据库和大数据平台的无缝集成，使数据科学家可以在他们喜欢的环境中工作。

SAS 数据科学认证计划

当个人试图提升他们在数据科学方面的 SAS 技能时，可以考虑 SAS 认证和培训计划作为极好的工具。这些计划提供结构化的指导和评估，以便您展示您的知识并提高就业前景。

SAS 提供的每项认证计划都针对 SAS 的不同组件，包括数据科学。这些认证证明了您在数据分析和数据科学中使用 SAS 工具和技术的熟练程度。

SAS 认证和培训机会适用于任何希望在数据科学领域提升职业生涯的人。SAS 认证数据科学家证书是 SAS 提供的众多认证计划之一。这些证书证明了您的 SAS 熟练程度，并可能有助于您在职业生涯中取得进步。此外，许多学术机构也提供 SAS 培训课程。

SAS 数据科学认证培训计划

• SAS 认证数据科学家 (SAS Certified Data Scientist)： 该认证称为 SAS 认证数据科学家，专为希望证明其在 SAS 高级分析和机器学习方面熟练程度的专业人士设计。获得此认证需要通过多项考试，包括 SAS 高级分析专业人士、机器学习和自然语言处理。
• SAS 认证预测建模师 (SAS Certified Predictive Modeler)： 该认证称为 SAS 认证预测建模师，专注于预测建模，这是数据科学的关键组成部分。它表明您可以使用 SAS 工具创建和评估预测模型。使用 SAS Enterprise Miner 进行预测建模是此认证的相关考试。
• SAS 9 认证统计业务分析师 (SAS Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9)： 尽管此认证与数据科学不直接相关，但对于在数据科学工作中将 SAS 用于统计分析的专业人士来说，它很有用。认证考试涵盖的主题包括数据操作。
• SAS 9 认证高级分析专业人士 (SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9)： 对于希望证明其在 SAS 高级分析方面熟练程度的人，可以获得此认证。涵盖了数据操作、回归、决策树等主题。

SAS 认证的好处

• 认可： SAS 证书在各个行业的雇主中都备受推崇，并获得全球认可。
• 技能验证： 获得 SAS 认证可证明您在将 SAS 用于数据科学和分析方面的熟练程度。
• 职业发展： 在数据科学和分析领域，SAS 认证可以带来新的工作机会和职业发展。
• 专业发展： SAS 证书通常包括实践培训和真实世界的经验，这将促进您的职业发展。

SAS 在数据科学方面的挑战

虽然 SAS 提供了许多有用的数据科学功能，但它也存在一些限制，例如成本、学习曲线、有限的开源集成以及潜在的供应商锁定。

• 成本： 使用 SAS 的成本是主要障碍之一。SAS 是专有软件，购买许可证可能对个人和企业都非常昂贵。对于小型企业或有抱负的数据科学家来说，这种费用可能是一个重大的障碍。
• 学习曲线： 与 Python 和 R 等一些开源替代品相比，SAS 的学习曲线更陡峭。数据科学家通常需要投入时间和精力进行培训才能熟练掌握 SAS，这会大大减慢入职过程。
• 有限的开源集成： 尽管 SAS 尝试与 Python 和 R 等开源语言进行交互，但与其他开源工具相比，集成程度并不那么流畅。数据科学家采用开源库并将其与 SAS 集成可能会面临一些挑战。
• 供应商锁定： 严重依赖 SAS 的企业存在陷入 SAS 生态系统的风险。这种供应商锁定可能会降低灵活性，并随着时间的推移增加成本，因为迁移到其他工具可能既困难又昂贵。
• 社区支持有限： 与 Python 和 R 等开源技术周围的社区相比，SAS 社区要小得多。因此，获取在线资源、讨论区和社区支持以进行学习和故障排除可能更加困难。
• 定制： 尽管 SAS 拥有大量功能，但并非所有项目都会使用所有功能。由于定制 SAS 解决方案可能很困难，因此组织可能需要为额外的开发或咨询服务付费。
• 可伸缩性： 尽管 SAS 以其处理海量数据集的能力而闻名，但可伸缩性有时可能难以实现。在处理非常庞大或复杂的数据时，可能会出现性能瓶颈。
• 缺乏敏捷性： 由于 SAS 是一个成熟的程序，它可能无法跟上数据科学发展的速度。开源社区会定期提供新的方法和算法，而 SAS 可能无法始终提供最新、最前沿的解决方案。
• 复杂的许可模式： 了解 SAS 复杂的许可系统可能很困难。由于不同的模块和功能通常需要单独的许可证，因此企业可能难以理解总拥有成本。
• 监管合规性： 尽管 SAS 因其强大的安全功能而常常被选中，但在某些行业（如金融和医疗保健行业）中，遵守法规可能会很困难。在遵守这些规则的同时使用 SAS 可能意味着需要花费更多的时间和金钱。
• 开源工具： Python 和 R 等免费和开源数据科学工具的出现迫使 SAS 展开竞争。由于其灵活性和经济性，这些开源选项在数据科学家和公司中越来越受欢迎。

SAS 与开源工具对比

选择 SAS 还是 Python 和 R 等开源程序是在数据科学领域最常被问到的问题之一。选择受多种因素影响，包括项目的具体需求、组织偏好和个人能力。两者都有其优点：

SAS

• 可靠、成熟且全面。
• 适用于复杂分析和大规模数据。
• 提供安全功能，这对于敏感数据至关重要。
• 在金融和制药等受监管的领域拥有悠久的历史。

开源资源

• 庞大的软件包和库生态系统。
• 大量的在线资源和强大的社区支持。
• 通常是测试和原型设计的首选。

许多数据科学家选择结合使用 SAS 和开源软件。他们通过将开源工具用于某些任务，而将 SAS 用于其擅长的其他任务，从而构建一套专业且高效的工具集。

SAS 在数据科学中的应用

在数据科学领域，SAS（统计分析系统）经常应用于各种实时应用。这些应用利用了 SAS 的数据操作、统计分析、机器学习和报告功能。以下是 SAS 当前数据科学应用的一些示例：

医疗保健分析

• 预测建模： SAS 用于创建患者结局、疾病进程和再入院风险的预测模型。通过评估来自医疗设备和电子健康记录的实时数据，以改善患者护理。
• 欺诈检测： SAS 被医疗保健组织用于快速识别保险欺诈和虚假索赔。现代分析有助于更轻松地识别欺诈行为模式。
• 药物警戒： SAS 用于药物警戒，即不良药物和医疗产品事件的监测和分析。它使监管机构能够快速解决安全问题。

金融分析

• 算法交易： 金融机构使用 SAS 进行实时算法交易。它分析市场数据，以根据既定策略做出自动交易决策。
• 信用风险建模： SAS 被银行的实时信用风险模型用于评估申请人的信用度和跟踪现有投资组合的风险。
• 欺诈检测： SAS 对于银行和信用卡交易的实时欺诈检测至关重要。它可以识别可能表明欺诈的异常趋势或异常。

零售分析

• 库存管理： 零售商使用 SAS 来优化其商店的库存水平。这有助于保持库存充足但不过多，从而降低成本并提高客户满意度。
• 推荐系统： SAS 被实时推荐引擎用于分析消费者行为并提供个性化的产品推荐。

供应链管理

• 需求预测： SAS 用于实时需求预测，这有助于企业通过确保他们拥有足够的库存来满足客户需求来有效地管理其供应链。
• 路线优化： 物流组织使用 SAS 进行实时路线优化，该优化会考虑天气和交通状况。

营销分析

• 客户细分： 实时客户细分对于有针对性的营销活动至关重要。SAS 通过分析客户行为和偏好的数据，帮助细分客户以实现个性化营销。
• A/B 测试： 使用 SAS，营销人员可以实时进行 A/B 测试，以评估不同营销活动的效果并进行及时调整。

公用事业和能源

• 电网管理： SAS 用于实时电网监控和管理。它支持检测和响应停电，并优化能源分配。

政府和公共政策

• 犯罪分析： SAS 被执法机构用于实时犯罪分析，以帮助识别趋势并有效分配资源。
• 紧急响应： SAS 用于在紧急情况和自然灾害期间实现实时态势感知和资源分配。

生产和质量保证

• 质量控制： SAS 通过监控生产过程并实时发现错误来协助制造过程中的实时质量控制。
• 应急响应： 使用 SAS 进行实时供应链优化，以确保生产过程高效且商品始终可用。

结论

SAS 通过提供一套全面的数据操作、统计分析、机器学习和报告工具，在数据科学领域发挥着重要作用。由于其多功能性、集成能力和广泛的应用，数据科学家可以从它那里获得巨大的收益。然而，最终是项目需求和个人选择决定了是使用 SAS 还是开源工具。数据科学家通常会发现，同时掌握 SAS 和开源工具的技能对于有效地处理各种数据挑战非常有益。即使数据科学不断进步，SAS 仍然是任何希望从数据中提取有意义见解的人的灵活而强大的工具。