%INCLUDE '00@HEADER.SAS'; %LET dir=..\04@Model;LIBNAME cc "&dir"; %MACRO ModelVariable; PROC DATASETS LIBRARY=S NODETAILS NOLIST; DELETE ModelVariableList ; RUN; %DO SM=0 %TO 9; PROC APPEND BASE=S.ModelVariableList DATA=CC.model_params&S

SAS进阶<深入解析SAS>之Base SAS基础.读取外部数据到SAS数据集 前言:在学习完<SAS编程与商业案例>后,虽然能够接手公司的基本工作,但是为了更深入的SAS学习,也为了站在更高的一个层次上去掌握和优化公司工作,故而又咬紧牙关加紧学习<深入解析SAS>.就目前的两本书的对比,显而易见的是本书比<SAS编程->要厚的多,再者内容更新是2015年著,最后是内容详实.没办法,这本书的作者团队过于强大.总之,是一本很好的SAS进阶书. 1. SAS运行

背景:前一阵子在帮客户做Excel文件中的数据处理,但是每周提交周报,领导都需要统计从客户接收的文件数量以及记录数.所以我就简单写了统计的脚本,方便统计目录(文件夹)中的Excel文件个数和数据量. 本人向来讲究直接利落,其他不多说,直接上代码.水平有限,仅供参考. #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 """ @File Name: zwc_count_file.py @Version: 1.0 @Python Version: 3.7

表结构如下: CREATE TABLE `tab_AAA` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  `customer_no` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_type` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ,  `agreement_version` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_statu

其实我是不喜欢SAS的.当然,我不喜欢她,并不代表她不好,实际上在某些应用场景下SAS是款很优秀的软件.我的数据分析之路始于R,品尝过R的灵活与简洁(不论是软件安装还是语法)后,再来学习SAS,的确提不起兴致.然而由于:1.导师的项目数据量较大(几Gb到几十Gb):2.之前的项目代码师兄已经用SAS很优美地实现了:3.我莫名地当上了该项目负责人,要带着师弟师妹做该项目.我也只好硬着头皮学习SAS.奈何现在脑力大不如前,看的东西越来越记不住,于是下定决心梳理一下SAS相关知识. 1. DATA步简

1.对象 1.1 对象及其内在属性 R中的处理数据就是对象,每个对象可以包含多个元素.对象有两个内在属性:类型和长度.类型是对象元素的基本种类,共四种:数值型,字符型,复数型和逻辑型.对象的类型和长度可以分别通过函数mode和length获得. 缺失数据总是用NA(不可用)来表示,Inf和-Inf表示正负无穷,用NaN(非数值)表示不是数字的值. 1.2字符型值引号的应用 字符型值输入时须加上双引号,如果需要引用双引号的话,可以让它跟在反斜杠\后面:还可以使用单引号来表示字符型变量,在单引号内引

上面一节讲了SAS的基本概念,以及语法结构,这次主要讲解SAS DATA步读取数据.    1 ·列表输入    2 ·按列输入    3 ·格式化输入  使用DATA步读取数据的基本形式如下: DATA  数据集; INPUT  变量1  <$>   <变量2  <$>   …>; datalines; RUN; ·数据集指定要生成的数据集. ·文件引用指定要读入外部原始数据文件. ·变量1.变量2等是数据集的变量,变量与变量之间用空格分隔. 对于字符变量则需在变量后

http://www.cnblogs.com/qinche/archive/2012/08/09/app.html 由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行. --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行. --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行. select * 

sql server的数据库个数.表个数及表的数据量统计   --由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行.  --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行.  --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行.  select * from sysobjects  selec

Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

每次读取数据时需要告诉SAS3件事:1:数据存在哪里?2:数据的形式3:创建的数据集的类型(永久/临时) 1 读取SAS数据集 DATA temp; /*temp 为创建的数据集名称*/ INFILE 'C\mysas\data\temp.dat'; /*数据存放的位置 */ INPUT id 1-4 gender 6 height 8-9 weight 11-13; /*指名数据的类型,用column方式导入,也可根据实际情况使用list或着formatted*/ RUN;12342 读取EX

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

数据科学工作者(Data Scientist) 的日常工作内容包括什么 众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容.即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得"既性感又暧昧". 我随手搜索了几家国内国外不同领域的数据科学家招聘广告(国内:阿里巴巴,百度 | 海外: IBM,道明银行,Manulife保险),通过简单的归纳总结,我们不难发现其实岗位要求有很大的重叠部分: 学历要求:硕士以上学历,博士

数据块概述Oracle对数据库数据文件(datafile)中的存储空间进行管理的单位是数据块(data block).数据块是数据库中最小的(逻辑)数据单位.与数据块对应的,所有数据在操作系统级的最小物理存储单位是字节(byte).每种操作系统都有一个被称为块容量(block size)的参数.Oracle每次获取数据时,总是访问整个数(Oracle)数据块,而不是按照操作系统块的容量访问数据. 数据库中标准的数据块(data block)容量是由初始化参数 DB_BLOCK_SIZE 指定的.

在JAVA的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. 一.认识BlockingQueue 阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:  从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输入,从

来源于:http://blog.sina.com.cn/s/blog_490a0c990100wh4y.html http://blog.csdn.net/jojo52013145/article/details/7966047 数据泵使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项: EXP和IMP是客户端工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务端使用. EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端使用,不能在客户端使用. IMP只适用于EXP导出的文件,不适用于EX

数据泵文件 expdp介绍 EXPDP命令行选项1. ATTACH该选项用于在客户会话与已存在导出作用之间建立关联.语法如下ATTACH=[schema_name.]job_nameSchema_name用于指定方案名,job_name用于指定导出作业名.注意,如果使用ATTACH选项,在命令行除了连接字符串和ATTACH选项外,不能指定任何其他选项,示例如下:Expdp scott/tiger ATTACH=scott.export_job 2. CONTENT该选项用于指定要导出的内容.默认

数据泵技术是Oracle Database 10g 中的新技术,它比原来导入/导出(imp,exp)技术快15-45倍.速度的提高源于使用了并行技术来读写导出转储文件. expdp使用 使用EXPDP工具时,其转储文件只能被存放在DIRECTORY对象对应的OS目录中,而不能直接指定转储文件所在的OS目录.因此使用EXPDP工具时,,必须首先建立DIRECTORY对象,并且需要为数据库用户授予使用DIRECTORY对象权限. 首先得建DIRECTORY: SQL> conn /as sysdba

一.EXPDP和IMPDP使用说明 Oracle Database 10g引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,数据泵导出导入(EXPDP和IMPDP)的作用 1)实现逻辑备份和逻辑恢复. 2)在数据库用户之间移动对象. 3)在数据库之间移动对象 4)实现表空间搬移. 二.数据泵导出导入与传统导出导入的区别 在10g之前,传统的导出和导入分别使用EXP工具和IMP工具,从10g开始,不仅保留了原有的EXP和IMP工具,还提供了数据泵导出导入工具EXPDP和IMPDP.使用EXPDP和IM

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人

使用ListView过程中,如果滚动加载数据的操作比较费时,很容易在滚屏时出现屏幕卡住的现象,一个解决的办法就是不要在滚动时加载数据,而是等到滚动停止后再进行数据的加载.这同样要实现OnScrollListener接口,关于该接口的简要描述见上一篇文章,这里直接进行代码的分析: package hust.iprai.asce1885; import android.app.ListActivity; import android.content.Context; import android.o