50 najpopularniejszych pytań i odpowiedzi podczas rozmów kwalifikacyjnych SAS (2026)

Przez: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Zaktualizowano

Najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na rozmowach kwalifikacyjnych w SAS

Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej w SAS wymaga skupienia, zwłaszcza jeśli chodzi o zrozumienie tego, co jest naprawdę ważne w rozmowie kwalifikacyjnej. Takie oceny ujawniają umiejętność rozwiązywania problemów, analitycznego myślenia i praktyczne zastosowanie w nowoczesnych środowiskach danych.

Możliwości w SAS obejmują analitykę, raportowanie i business intelligence, gdzie doświadczenie techniczne i wiedza specjalistyczna mają realny wpływ. Specjaliści pracujący w tej dziedzinie opierają się na silnych umiejętnościach analitycznych, rozbudowanym zestawie kompetencji oraz pewności siebie budowanej poprzez typowe i zaawansowane pytania i odpowiedzi, które pomagają kandydatom na stanowiskach początkującym, średniego i wyższego szczebla sprostać zróżnicowanym oczekiwaniom technicznym. Czytaj więcej ...

👉 Bezpłatne pobieranie pliku PDF: Pytania i odpowiedzi na rozmowę kwalifikacyjną w SAS

Najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na rozmowach kwalifikacyjnych w SAS

1) W jaki sposób SAS wewnętrznie przetwarza krok DATA i przez jakie fazy cyklu życia przechodzi?

Krok DATA w SAS działa w ramach ściśle zdefiniowanego cyklu życia, który składa się z dwóch głównych faz: fazy kompilacji i fazy wykonania. Zrozumienie tego cyklu życia jest kluczowe, ponieważ wyjaśnia, w jaki sposób SAS buduje zbiory danych, wykrywa składnię, przypisuje atrybuty zmiennych i zarządza iteracjami. Podczas kompilacji SAS sprawdza składnię, tworzy wektor danych programu (PDV) i przygotowuje deskryptor zbioru danych wyjściowych. Podczas wykonywania SAS odczytuje dane, wypełnia wartości PDV, ocenia warunki i zapisuje obserwacje w zbiorze danych wyjściowych.

Fazy ​​cyklu życia:

Faza Charakterystyka Przykład
Kompilacja Tworzy PDV, przypisuje długości zmiennych, identyfikuje brakujące zmienne Brak średników powoduje błędy kompilacji
Egzekucja Wykonuje polecenia wiersz po wierszu, zapisuje dane wyjściowe SET sales;
profit = revenue – cost;

Ten cykl życia pomaga zoptymalizować debugowanie i zwiększyć wydajność przetwarzania danych.

2) Jakie są różne sposoby łączenia zestawów danych w systemie SAS i kiedy należy stosować każdą z metod?

SAS oferuje wiele technik łączenia zbiorów danych, z których każda oferuje unikalne korzyści w zależności od struktury danych, relacji między zbiorami danych oraz wymagań wydajnościowych. Scalanie, dołączanie, konkatenacja, przeplot i łączenia SQL – każda z nich rozwiązuje inny problem. Wybór właściwej metody poprawia dokładność i zapobiega powstawaniu niezamierzonych duplikatów.

Kluczowe metody:

  • MERGE (Krok DANYCH): Stosuj, gdy zbiory danych mają wspólną zmienną BY. Nadaje się do relacji jeden do jednego lub jeden do wielu.
  • SET (Konkatenacja): Układa zbiory danych w pionie. Stosuj, gdy zmienne są takie same, ale obserwacje się różnią.
  • DOŁĄCZENIE PROC SQL: Użyj tej opcji, aby uzyskać pełną elastyczność — połączenia lewe, prawe, pełne i wewnętrzne.
  • PRZEPLOT: Łączy wiele zestawów danych, zachowując kolejność sortowania.

Przykład: Łączenie sprzedaży i klientów według Customer_ID umożliwia tworzenie wzbogaconych profili na potrzeby raportowania i analiz.

3) Wyjaśnij różnicę między informacjami SAS i formatem SAS, podając przykłady.

Informat i format pełnią w SAS zupełnie różne role. Informat mówi SAS jak czytać dane, podczas gdy format informuje SAS jak wyświetlić daneTe cechy decydują o tym, czy dane są interpretowane, czy po prostu prezentowane inaczej. Pamiętanie o tej różnicy jest niezbędne do prawidłowego posługiwania się datami, liczbami dziesiętnymi, wartościami pieniężnymi i zmiennymi znakowymi.

Tabela porównawcza:

Cecha Informat Format:
Cel Odczyt danych zewnętrznych Wyświetl dane wewnętrzne
Stosowany Stopień wejściowy Stopień wyjściowy
Przykład input date mmddyy10.; format date date9.;

Przykład: Jeśli dane zawierają 20250114, informacja yymmdd8. konwertuje go na wartość daty SAS. Format date9. następnie wyświetla to jako 14JAN2025. Bez informacji SAS mógłby całkowicie błędnie odczytać datę.

4) Jakie czynniki wpływają na wydajność SAS i jak można zoptymalizować wolno działający program?

Wydajność w SAS zależy od wydajności kodu, zasobów sprzętowych, rozmiaru zbioru danych i użycia indeksów. Aby zoptymalizować powolny program, należy ocenić zarówno współczynniki kroku DATA, jak i kroku PROC. Nieefektywne łączenia, nadmierne sortowanie, zbędne zmienne lub brak indeksowania często prowadzą do wąskich gardeł.

Strategie optymalizacji:

  1. Zmienne graniczne: Zastosowanie KEEP= or DROP= aby zmniejszyć zużycie pamięci.
  2. Optymalizuj połączenia: Użyj zmiennych indeksowanych BY lub SQL z połączeniami haszowanymi.
  3. Unikaj niepotrzebnych sortowań: Sortowanie obciąża procesor. Sortuj tylko wtedy, gdy jest to konieczne.
  4. Użyj WHERE zamiast IF: WHERE filtruje dane wcześniej w cyklu PDV.
  5. Wykorzystanie obiektów haszujących: Wydajniejsze wyszukiwanie w porównaniu z MERGE.

Przykład: Zbiór danych składający się z 10 milionów wierszy można przetwarzać znacznie szybciej po przeprowadzeniu indeksowania, co skraca czas scalania z minut do sekund.

5) Kiedy należy stosować instrukcję WHERE języka SAS zamiast IF i jakie daje to korzyści?

Instrukcja WHERE jest przetwarzana podczas pobierania danych, natomiast instrukcja IF działa po wprowadzeniu danych do PDV. Oznacza to, że WHERE może filtrować dane wcześniej, zmniejszając liczbę operacji wejścia/wyjścia i poprawiając wydajność. WHERE obsługuje również indeksowanie, oferując szybsze tworzenie podzbiorów w przypadku dużych zbiorów danych.

Zalety WHERE:

  • Filtruje dane przed załadowaniem do PDV
  • Obsługuje indeksy w celu szybszego wyboru
  • Działa zarówno w kroku DATA, jak i w krokach PROC
  • Obsługuje operatory typu SQL

Przykład:

set sales(where=(region='EUROPE'));

Ta wersja ładuje tylko rekordy europejskie, natomiast użycie opcji IF spowodowałoby najpierw załadowanie wszystkich danych, a następnie ich filtrowanie, co powodowałoby marnowanie pamięci i czasu.

6) Wyjaśnij różne typy zmiennych SAS, w tym zmienne numeryczne, znakowe, automatyczne i tymczasowe.

Zmienne SAS są klasyfikowane na podstawie ich cech i sposobu, w jaki SAS je wykorzystuje. Zmienne numeryczne i znakowe przechowują dane zdefiniowane przez użytkownika, ale SAS generuje również zmienne automatyczne i zmienne tymczasowe do przetwarzania wewnętrznego. Zrozumienie tych typów zapewnia efektywne manipulowanie danymi i ułatwia programistom debugowanie.

Typy zmiennych SAS:

  • Numeryczne: Przechowuje liczby rzeczywiste; domyślna długość wynosi 8 bajtów.
  • Charakter: Przechowuj ciągi znaków o długości zdefiniowanej przez użytkownika lub wywnioskowanej.
  • Zmienne automatyczne: Stworzone przez SAS, takie jak _N_ (licznik iteracji) i _ERROR_.
  • Zmienne tymczasowe: Utworzono przy użyciu LENGTH lub RETAIN bez zapisywania w zbiorze danych.

Przykład: _N_ jest powszechnie używany do przetwarzania tylko pierwszej obserwacji w przypadku zadań takich jak inicjowanie tablic.

7) Jaka jest różnica między PROC MEANS a PROC SUMMARY? Podaj przykłady.

Obie procedury obliczają statystyki opisowe, ale PROC MEANS domyślnie wyświetla wyniki, podczas gdy PROC SUMMARY wymaga jawnego polecenia OUTPUT. Ta różnica w domyślnym zachowaniu sprawia, że ​​PROC SUMMARY jest bardziej odpowiednia do generowania zbiorów danych bez wydruku wyników.

Porównanie:

Cecha PROC OZNACZA PODSUMOWANIE PROCEDURY
Wydajność Drukowane domyślnie Brak wydruku
Przypadek użycia Szybki podgląd statystyk Utwórz zestawy danych podsumowujących

Przykład:

  • proc means data=sales; var revenue; run; shows results immediately.
  • proc summary data=sales; var revenue; output out=summary_stats sum=Total; run; tworzy tylko zbiór danych.

8) Jak działają indeksy SAS i jakie korzyści oferują w przypadku dużych zbiorów danych?

Indeksy w SAS działają jak indeks książki – przyspieszają wyszukiwanie, unikając pełnego skanowania zbioru danych. Przechowują uporządkowane wskaźniki do obserwacji w oparciu o zmienne kluczowe. Indeksy są szczególnie przydatne w przypadku dużych zbiorów danych i powtarzających się wyszukiwań.

Korzyści:

  • Szybsze przetwarzanie WHERE
  • Ulepszona wydajność łączenia
  • Zmniejszona liczba operacji we/wy
  • Ulepszone operacje MERGE z instrukcją BY

Przykład: Tworzenie indeksu na Customer_ID w tabeli zawierającej 15 milionów wierszy SAS może niemal natychmiastowo pobrać konkretne rekordy klientów, natomiast bez indeksowania konieczne jest sekwencyjne odczytanie całego zestawu danych.

POWIĄZANE ARTYKUŁY

9) Czy obiekty haszujące w SAS oferują przewagę nad tradycyjnymi poleceniami MERGE? Wyjaśnij to na przykładzie.

Obiekty haszujące zapewniają mechanizm wyszukiwania w pamięci, dzięki czemu są znacznie szybsze niż MERGE w przypadku wyszukiwań typu wiele-do-jednego. Unikają sortowania, redukują ilość operacji wejścia/wyjścia i efektywnie obsługują duże tabele wyszukiwania. Ich cykl życia występuje tylko w kroku DATA, co czyni je idealnymi do tymczasowych połączeń.

Zalety:

  • Nie ma potrzeby sortowania danych
  • Szybsze wyszukiwanie
  • Efektywne w przypadku zestawów danych o charakterze wymiarowym
  • Oparte na pamięci, redukujące wejście/wyjście dysku

Przykład: użycie obiektu hash do dopasowania danych głównych klientów (300 tys. wierszy) do transakcji (50 mln wierszy) skutkuje znaczną poprawą wydajności w porównaniu z funkcją MERGE, która wymaga posortowanych danych i wielu przebiegów.

10) Jakie są różne typy funkcji SAS i jak są one wykorzystywane w rzeczywistych scenariuszach?

SAS oferuje bogatą bibliotekę funkcji pogrupowanych według przeznaczenia, takich jak funkcje matematyczne, funkcje znakowe, funkcje daty/czasu, funkcje statystyczne i funkcje specjalne. Funkcje te zwiększają wydajność, dokładność i czytelność przetwarzania danych.

Typy kluczy:

  • Funkcje znaku: SCAN, UPCASE, SUBSTR do przetwarzania tekstu
  • Funkcje daty: INTNX, INTCK, MDY do manipulowania datami
  • Funkcje matematyczne: ROUND, SUM, ABS
  • Funkcje statystyczne: MEAN, STD, VAR

Przykład: Analityk biznesowy może obliczyć wiek klienta, korzystając z funkcji daty INTCK('year', BirthDate, Today()), zapewniając dokładną segmentację demograficzną.

11) Jak działa polecenie RETAIN w systemie SAS i jakie praktyczne korzyści oferuje?

Instrukcja RETAIN instruuje program SAS, aby nie resetował wartości zmiennej do wartości brakującej na początku każdej iteracji kroku DATA. Zazwyczaj SAS inicjuje zmienne do wartości brakującej w każdej pętli, ale RETAIN zachowuje wartość z poprzedniej iteracji. Ta możliwość jest niezbędna do obliczeń kumulatywnych, numerowania sekwencyjnego i przenoszenia wartości. Instrukcja RETAIN pojawia się również niejawnie podczas korzystania z instrukcji SUM. (var + expression).

Korzyści:

  • Prowadzi bieżące sumy
  • Zachowuje poprzednie wartości niebrakujące
  • Unika niepotrzebnych zmiennych tymczasowych
  • Pomaga wdrożyć logikę retrospektywną

Przykład:

retain Total_Sales 0;
Total_Sales + Sales;

Ten kod generuje skumulowaną sumę obserwacji bez użycia pętli zewnętrznych.

12) Jaka jest różnica między krokiem DATA MERGE a PROC SQL JOIN w SAS? Przedstaw scenariusze, w których każdy z nich jest preferowany.

MERGE wymaga wstępnie posortowanych zestawów danych i operuje na zmiennych BY, podczas gdy JOIN-y SQL nie wymagają sortowania i mogą obsługiwać bardziej złożone relacje. MERGE jest wydajny w przypadku relacji jeden do jednego lub jeden do wielu, gdy zestawy danych są posortowane i oczyszczone. JOIN-y SQL są bardziej elastyczne, obsługując sprzężenia wewnętrzne, lewe, prawe i pełne, a także zaawansowane warunki, wyrażenia i filtrowanie w samym sprzężeniu.

Kiedy używać MERGE:

  • Dane są już posortowane
  • Zmienne BY pasują idealnie
  • Chcesz deterministycznego zachowania kroków SAS DATA

Kiedy używać SQL JOIN:

  • Potrzebne są połączenia zewnętrzne
  • Zestawy danych zawierają brakujące lub niedopasowane wartości
  • Wymagana jest złożona logika łączenia

Przykład: Wzbogacanie zbioru danych sprzedażowych o szczegóły demograficzne klientów często odbywa się za pomocą języka SQL ze względu na wygodę i czytelność.

13) Czym są zmienne automatyczne SAS i jak się je stosuje? N oraz BŁĄD zwykle używane?

Zmienne automatyczne są tworzone i zarządzane wewnętrznie przez SAS podczas wykonywania kroku DATA. Nie są one zapisywane w zestawach danych, ale pomagają SAS śledzić cykle przetwarzania i błędy. _N_ zlicza liczbę iteracji kroku DATA, co jest przydatne przy wykonywaniu warunkowym lub debugowaniu określonych wierszy. _ERROR_ jest wskaźnikiem binarnym, który przyjmuje wartość 1, gdy program SAS napotka błąd wykonania.

Przypadków użycia:

  • Uruchom kod inicjalizacyjny tylko dla pierwszej obserwacji: if _N_=1 then put 'Start';
  • Wychwyć problematyczne wiersze za pomocą _ERROR_ do kontroli jakości.

Przykład: _N_ jest często używany do jednorazowego załadowania obiektu skrótu, co zapewnia optymalne wykorzystanie pamięci.

14) Wyjaśnij różne typy tablic SAS i w jaki sposób upraszczają one transformacje danych.

Tablice SAS grupują powiązane zmienne pod jedną nazwą, umożliwiając iteracyjne przetwarzanie i redukując ilość powtarzalnego kodu. Tablice nie tworzą nowych zmiennych, lecz zapewniają ustrukturyzowaną metodę odwoływania się do istniejących. Najpopularniejsze typy to: tablice numeryczne, tablice znaków, tablice tymczasoweTablice tymczasowe istnieją tylko podczas kroku DATA i nie pojawiają się w zestawie danych wyjściowych.

Korzyści:

  • Uprość obsługę powtarzających się zmiennych (np. wartości miesięcznych)
  • Włącz pętle, aby zminimalizować redundancję kodu
  • Obsługa transformacji warunkowych w grupach zmiennych

Przykład: Konwersję wielu wyników egzaminów na procenty można wykonać za pomocą pętli DO w tablicy, zamiast pisać 10 oddzielnych poleceń.

15) Jakie typy brakujących wartości występują w programie SAS i w jaki sposób program SAS traktuje je podczas sortowania i obliczeń?

SAS obsługuje kilka rodzajów brakujących wartości: ogólną brakującą wartość liczbową reprezentowaną przez „.” oraz specjalne brakujące wartości liczbowe, takie jak „.A” do „.Z”. Wszystkie brakujące wartości znakowe są reprezentowane jako puste pola. Te różne typy pozwalają analitykom kodować kategorie brakujących wartości, takie jak „Nie dotyczy” lub „Odmowa odpowiedzi”.

Podczas sortowania SAS umieszcza wszystkie brakujące wartości liczbowe przed rzeczywistymi liczbami. Podczas obliczeń brakujące wartości zazwyczaj rozprzestrzeniają się, powodując brak wyników, chyba że zostaną obsłużone jawnie za pomocą funkcji takich jak SUM() które ignorują wartości brakujące.

Przykład: Podczas analizy ankiet, .A może oznaczać „Brak odpowiedzi”, podczas gdy .B może oznaczać „Błąd systemu”.

16) Jakie korzyści oferują przetwarzanie BY-group i zmienne FIRST./LAST.?

Przetwarzanie BY-group pozwala SAS traktować posortowane dane jako zgrupowane segmenty, umożliwiając wydajne i wydajne operacje, takie jak podsumowania skumulowane, transformacje na poziomie grup i raportowanie dla poszczególnych segmentów. Zmienne FIRST.variable i LAST.variable to tymczasowe wskaźniki tworzone automatycznie podczas przetwarzania BY-group. Identyfikują one początkowe i końcowe obserwacje każdej grupy.

Zalety:

  • Ułatwia obliczanie sum grupowych
  • Umożliwia hierarchiczne przetwarzanie danych
  • Zmniejsza logikę ręczną dla grup wielowierszowych
  • Obsługuje czystszy kod dla transformacji szeregów czasowych

Przykładowy scenariusz: Aby obliczyć całkowity przychód na klienta, można kumulować wartości aż do LAST.Customer_ID wyzwala zapis do zbioru danych podsumowujących.

17) Jak działa procedura TRANSPOSE i kiedy transpozycja powinna być preferowana zamiast restrukturyzacji tablic?

PROC TRANSPOSE przekształca dane poprzez rotację zmiennych do obserwacji i odwrotnie. Jest to idealne rozwiązanie, gdy dane wymagają przestawienia na potrzeby analizy, raportowania lub scalania z innymi systemami. Główną zaletą jest automatyzacja – PROC TRANSPOSE obsługuje dynamiczne zliczanie zmiennych i dobrze współpracuje z nieznanymi lub ewoluującymi strukturami schematów.

Użyj, gdy:

  • Konieczność konwersji szerokich danych na długi format lub odwrotnie
  • Liczba zmiennych jest duża lub nieprzewidywalna
  • Zestawy danych źródłowych często się zmieniają

Tablice działają lepiej, gdy znane są nazwy zmiennych i można sprawnie wykonywać pętle logiki transformacji.

Przykład: Konwersja kwartalnych zmiennych sprzedaży (Q1, Q2, Q3, Q4) do struktury pionowej na potrzeby analizy szeregów czasowych.

18) Jakie są zalety i wady korzystania z makr SAS? Podaj prawdziwe przykłady.

Makra SAS automatyzują powtarzalne zadania poprzez generowanie dynamicznego kodu, zwiększając produktywność i spójność. Pomagają parametryzować logikę, generować wiele procedur i tworzyć narzędzia wielokrotnego użytku. Jednak makra mogą również wprowadzać złożoność i problemy z debugowaniem, jeśli są źle napisane.

Tabela zalet i wad:

Zalety Niedogodności
Automatyzuje powtarzalny kod Debugowanie może być trudne
Poprawia łatwość utrzymania Może zaciemniać przepływ programu
Umożliwia dynamiczne tworzenie logiki Nadmierne używanie sprawia, że ​​kod staje się nieczytelny
Redukuje błędy ręczne Wymaga nauki języka makr

Przykład: Makro generujące cotygodniowe raporty dla wielu regionów przy użyciu jednego szablonu znacznie skraca czas tworzenia.

19) Czy możesz wyjaśnić różnicę między zmienną makro a zmienną kroku DATA, podając przykłady?

Zmienne makro są rozwiązywane podczas kompilacji i działają jako narzędzia do podstawiania tekstu, natomiast zmienne kroku DATA istnieją podczas wykonywania kroku DATA i przechowują rzeczywiste wartości danych. Zmienne makro nie mogą bezpośrednio oddziaływać z PDV, chyba że zostaną jawnie przekazane lub odwołane.

Kluczowe różnice:

  • Makro: globalne lub lokalne, oceniane przed wykonaniem
  • Krok DATA: tworzony wiersz po wierszu podczas wykonywania
  • Zmienne makro nie przechowują typów liczbowych — przechowują tekst
  • Zmienne DATA mogą być numeryczne lub znakowe

Przykład:

%let threshold = 100;
if sales > &threshold then flag='High';

Tutaj makrozmienna wstawia wartość 100, ale samo porównanie następuje w momencie wykonania.

20) Jakie są różne typy połączeń w PROC SQL i czym różnią się one w praktycznym zastosowaniu?

PROC SQL obsługuje kilka typów złączeń, w tym złącze wewnętrzne, lewe, prawe i pełne, z których każde rozwiązuje inne problemy związane z przetwarzaniem danych. Złączenia wewnętrzne zachowują pasujące rekordy, podczas gdy złączenia zewnętrzne zachowują niepasujące wiersze z jednego lub obu zbiorów danych. Złączenie pełne (FULL JOIN) jest szczególnie skuteczne w uzgadnianiu danych, ponieważ uwidacznia niezgodności.

Porównanie typów połączeń:

Typ połączenia Charakterystyka Przykładowy przypadek użycia
INNER Tylko pasujące wiersze Klient z ważnymi transakcjami
LEWA Wszystko po lewej + pasująca prawa strona Utrzymaj wszystkich klientów, nawet jeśli nie dokonali zakupów
PRAWO Wszystko w prawo + pasujące lewe Zachowaj wszystkie transakcje, nawet bez danych klienta
PEŁNE Wszystkie wiersze, dopasowane lub nie Walidacja danych pomiędzy systemami

Przykład: Audyt sprzedaży pomiędzy systemem CRM a systemem rozliczeniowym zazwyczaj opiera się na metodzie FULL JOIN w celu wykrycia rozbieżności.

21) W jaki sposób SAS obsługuje konwersję znaków na liczby i liczb na znaki i jakie problemy zazwyczaj się z tym wiążą?

SAS automatycznie wykonuje konwersje niejawne, gdy zamiast oczekiwanego znaku używana jest wartość liczbowa, i odwrotnie, ale może to prowadzić do ostrzeżeń lub nieprawidłowych wartości. Konwersja jawna z użyciem PUT() oraz INPUT() Zapewnia precyzyjną kontrolę i unika niejednoznaczności. Konwersja znaków na liczby wymaga podania informacji, podczas gdy konwersja liczb na znaki wymaga podania formatu.

Typowe problemy obejmują niedopasowanie długości, nieprawidłowe informacje i nieprawidłowe dane generujące brakujące wartości. Konwersja niejawna zawsze generuje NOTATKĘ w logu, sygnalizującą potencjalne problemy z jakością danych.

Przykład:

  • Konwertuj znak → numer: num = input(char_date, yymmdd8.);
  • Konwertuj numeryczne → znakowe: char = put(amount, dollar12.2);

22) Jaką rolę odgrywa wektor danych programu (PDV) w przetwarzaniu SAS i w jaki sposób jego zrozumienie może ulepszyć projektowanie programów?

PDV to struktura obszaru pamięci, której SAS używa do budowania obserwacji podczas wykonywania kroku DATA. Przechowuje wartości zmiennych, zmienne automatyczne i zmienne tymczasowe dla każdej iteracji. PDV resetuje się na początku każdej pętli, chyba że zmienne zostaną zachowane za pomocą mechanizmów takich jak instrukcje RETAIN lub SUM.

Zrozumienie działania PDV wyjaśnia, dlaczego występują brakujące wartości, jak działają tablice i jak działa logika FIRST./LAST. Pomaga również w dostrajaniu wydajności, ponieważ programiści mogą przewidywać wykorzystanie pamięci i unikać niepotrzebnego tworzenia zmiennych.

Przykład: Niezamierzone zachowanie wartości zmiennych często wynika z użycia poleceń SUM, podczas gdy SAS domyślnie stosuje polecenie RETAIN.

23) Jakie są rodzaje indeksów SAS i jak dokonać wyboru pomiędzy indeksami prostymi i złożonymi?

SAS obsługuje prosty oraz złożony Indeksy. Prosty indeks jest tworzony dla pojedynczej zmiennej, podczas gdy indeks złożony łączy dwie lub więcej zmiennych. Wybór indeksu zależy od wzorców zapytań: jeśli większość zapytań używa pojedynczego klucza, takiego jak Customer_ID, wystarczy prosty indeks. Jeśli zapytania zazwyczaj filtrują według wielu zmiennych, takich jak State oraz Category, wówczas indeks złożony poprawia wydajność.

Tabela porównawcza:

Typ indeksu Charakterystyka Najlepszy przypadek użycia
Prosty Jedna zmienna Wyszukiwanie unikalnych identyfikatorów
Kompozyt Wiele zmiennych Filtry WHERE wielowarunkowe

Przykład: indeks złożony na (Region, Product) przyspiesza analizę produktów w różnych regionach.

24) Wyjaśnij zalety stosowania PROC FORMAT i w jaki sposób formaty zdefiniowane przez użytkownika poprawiają interpretowalność.

Format PROC pozwala programistom przypisywać zrozumiałe etykiety do zakodowanych wartości, poprawiając czytelność raportów, spójność między procedurami i kontrolę nad interpretacją danych. Formaty definiowane przez użytkownika działają jak tabele wyszukiwania i mogą ograniczyć potrzebę stosowania łączeń lub logiki CASE. Formaty można ponownie wykorzystywać w różnych zestawach danych i procedurach, co zwiększa łatwość utrzymania.

Przykład:

Tworzenie formatu dla 1=Male oraz 2=Female Umożliwia automatyczne wyświetlanie opisowych etykiet w funkcjach PROC FREQ lub PROC REPORT. Analogicznie, zakresy dochodów można grupować za pomocą niestandardowych formatów wartości do analizy segmentacji.

Podstawową zaletą jest to, że dane bazowe pozostają niezmienne, a wyświetlane dane stają się łatwiejsze do zinterpretowania.

25) Jak działa wewnętrznie PROC SORT i jakie opcje pomagają zoptymalizować sortowanie dużych zbiorów danych?

Procedura PROC SORT reorganizuje obserwacje na podstawie jednej lub kilku zmiennych; może to jednak wiązać się z dużymi nakładami, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych. Wewnętrznie SAS tworzy tymczasowe pliki narzędziowe, łączy posortowane fragmenty i zapisuje wynik w zbiorze danych wyjściowych.

Wydajność można poprawić poprzez:

  • Korzystanie z SORTEDBY= do optymalizacji metadanych
  • Stosowanie NODUPKEY or NODUPREC aby skutecznie usuwać duplikaty
  • Sortowanie tylko niezbędnych zmiennych za pomocą KEEP= or DROP=
  • Używanie indeksów zamiast sortowania fizycznego w przypadku niektórych operacji

Przykład: sortowanie 50 milionów wierszy staje się szybsze, gdy odczytuje się tylko 3 wymagane zmienne zamiast wszystkich 100 pól w zestawie danych.

26) Dlaczego polecenie LENGTH jest ważne w systemie SAS i jak nieprawidłowe przypisanie długości wpływa na dane?

Instrukcja LENGTH określa rozmiar pamięci zmiennych znakowych i wpływa na wykorzystanie pamięci, ryzyko obcięcia oraz dokładność wyników. SAS domyślnie ustawia długość znaku na podstawie pierwszego napotkanego przypisania, co może spowodować obcięcie, jeśli dłuższe wartości pojawią się później. Jawne instrukcje LENGTH zapobiegają temu problemowi i zapewniają spójność między krokami DATA.

Nieprawidłowa długość może skutkować ucięciem ciągów znaków, błędną klasyfikacją kategorii lub nieoczekiwanymi wynikami połączeń spowodowanymi niedopasowanymi kluczami.

Przykład: Ustawienie length ProductName $50; zapewnia przechowywanie pełnych nazw, nawet jeśli pierwsza wartość w zestawie danych jest krótsza.

27) Jaki jest cel dyrektyw kompilatora SAS, takich jak %PUT, %EVAL i %SYSFUNC, w przetwarzaniu makr?

Dyrektywy kompilatora, nazywane również funkcjami makro, usprawniają przetwarzanie makr, umożliwiając ocenę, rejestrowanie i wywoływanie funkcji w czasie kompilacji. %PUT zapisuje wiadomości do dziennika w celu debugowania, %EVAL wykonuje arytmetykę całkowitą na zmiennych makro i %SYSFUNC wywołuje funkcje krokowe DATA w kodzie makra.

Narzędzia te zwiększają możliwości programowania dynamicznego, umożliwiając bardziej precyzyjne manipulowanie zmiennymi makro.

Przykład:

%let today = %sysfunc(today(), date9.);
%put Current Date: &today;

Generuje sformatowaną datę w czasie kompilacji makra.

28) W jaki sposób SAS obsługuje błędy, ostrzeżenia i notatki oraz dlaczego monitorowanie logów jest tak istotne?

Logi SAS klasyfikują problemy do trzech kategorii: błędy, ostrzeżenia i notatki. Błędy uniemożliwiają wykonanie programu lub utworzenie zbioru danych, ostrzeżenia wskazują potencjalne problemy, a notatki dostarczają komunikaty informacyjne, w tym dotyczące niejawnych konwersji i niezainicjowanych zmiennych. Monitorowanie logów zapewnia dokładność danych, zapobiega ukrytym awariom i identyfikuje wąskie gardła wydajności.

Ignorowanie dzienników może spowodować nieprzewidziane błędy, takie jak nieprawidłowe przetwarzanie danych, obcięcie zmiennych lub niezamierzone scalenia.

Przykład: UWAGA: „Wartości znaków zostały przekonwertowane na wartości numeryczne” sygnalizuje niejawną konwersję, która może powodować brakujące wartości.

29) Jakich technik można użyć do sprawdzenia jakości danych w programie SAS przed ich analizą lub raportowaniem?

Walidacja danych w SAS opiera się na kontrolach statystycznych, strukturalnych i reguł biznesowych. Techniki te obejmują użycie procedury PROC FREQ do wykrywania nieoczekiwanych kategorii, procedury PROC MEANS do wykrywania wartości odstających, procedury PROC COMPARE do uzgadniania zbiorów danych oraz zapytań walidacyjnych PROC SQL. Niestandardowa walidacja z logiką IF-THEN, kontrolami FIRST./LAST. lub wyszukiwaniem skrótów zapewnia głębszą ocenę reguł.

Typowe techniki:

  • Sprawdzanie zakresu przy użyciu warunków IF
  • Wykrywanie duplikatów za pomocą PROC SORT + NODUPKEY
  • Brakujące wzorce wartości przy użyciu PROC FREQ
  • Walidacja międzytabelowa przy użyciu PROC TABULATE

Przykład: Użycie procedury PROC COMPARE do sprawdzenia poprawności migrowanych danych między systemami zapewnia spójność strukturalną i na poziomie wartości.

30) Kiedy należy używać systemu SAS ODS (Output Delivery System) i jakie korzyści zapewnia on w zakresie raportowania?

ODS kontroluje formatowanie wyników, umożliwiając procedurom SAS generowanie wyników w formatach HTML, PDF, Excel, RTF i innych. Oddziela generowanie danych od prezentacji, oferując funkcje stylizacji, tworzenia szablonów i routingu danych wyjściowych. Analitycy wykorzystują ODS do tworzenia spersonalizowanych, profesjonalnie wyglądających raportów.

Zalety:

  • Obsługuje wiele formatów wyjściowych
  • Umożliwia tworzenie stylizowanych tabel, wykresów i szablonów
  • Umożliwia przechwytywanie zestawów danych wyjściowych za pomocą ODS OUTPUT
  • Ulepsza automatyzację raportów cyklicznych

Przykład: Generowanie zautomatyzowanych cotygodniowych pulpitów nawigacyjnych w programie Excel za pośrednictwem ODS Excel Usprawnia obieg raportowania.

31) Jak działa polecenie INFILE w SAS i jakie opcje pomagają kontrolować odczyt surowych plików?

Polecenie INFILE informuje program SAS, jak odczytywać zewnętrzne pliki danych surowych. Działa ono w połączeniu z poleceniem INPUT, mapując tekst stały, rozdzielony lub mieszany w ustrukturyzowane zestawy danych. Opcje INFILE zapewniają szczegółową kontrolę nad długością rekordu, obsługą ograniczników, brakami danych i wskaźnikami wierszy.

Przydatne opcje obejmują DLM= dla niestandardowych ograniczników, PRZEWRÓCENIE aby uniemożliwić programowi SAS odczytanie danych spoza dostępnych pól, PIERWSZE SZTUKI= aby określić linię startową, LRECL= dla długich płyt i POKRYWA BAGAŻNIKA dla linii o zmiennej długości. Te opcje zapewniają spójne pobieranie danych nawet z plików o złym formacie.

Przykład:

infile "sales.txt" dlm="," missover dsd lrecl=300;

Ta konfiguracja zapobiega pomijaniu pól końcowych i wartości ujętych w cudzysłów.

32) Jakie są różne typy bibliotek SAS i jak są one wykorzystywane w środowiskach korporacyjnych?

Biblioteki SAS pełnią funkcję wskaźników do lokalizacji przechowywania, w których znajdują się zestawy danych, katalogi i inne pliki SAS. Biblioteki mogą być tymczasowe lub stałe, a wybór zależy od potrzeb w zakresie trwałości i architektury platformy.

Rodzaje bibliotek:

  • Biblioteka PRACY: Tymczasowa pamięć masowa, która znika po zakończeniu sesji.
  • Biblioteki stałe: Utworzono przy użyciu LIBNAME wskazującego na lokalizacje dysków lub bazy danych.
  • Biblioteki oparte na silniku: Takie jak V9, BASE, SPDE i silniki baz danych (np. ORACLE, TERADATA).
  • Biblioteki metadanych: Używany w środowiskach SAS Enterprise Guide i SAS Studio w celu zapewnienia kontrolowanego dostępu.

Przykład: W dużych organizacjach połączenia LIBNAME często wskazują bezpośrednio na bezpieczne Oracle lub tabele Hadoop, umożliwiające bezproblemową analizę bez duplikowania danych.

33) Jaki jest cel funkcji COMPRESS i opcji COMPRESS= dataset i czym się one różnią?

Mimo że mają wspólną nazwę, funkcja COMPRESS i opcja COMPRESS= dataset służą różnym celom. Funkcja KOMPRESUJ Usuwa określone znaki z ciągów znaków, pomagając w czyszczeniu lub standaryzacji danych. W przeciwieństwie do tego COMPRESS= opcja zestawu danych zmniejsza rozmiar fizycznego zbioru danych poprzez zastosowanie algorytmów kompresji RLE (Run Length Encoding) lub RDC do zapisanych obserwacji.

Tabela porównawcza:

Cecha Funkcja KOMPRESUJ KOMPRESUJ= Opcja
Cel Usuń znaki z tekstu Zmniejsz rozmiar pliku
Zakres Poziom zmienny Poziom zbioru danych
Przykład name_clean = compress(name,,'kd'); set data(compress=yes);

Przykład: kompresja zestawu danych zawierającego 50 milionów wierszy może zmniejszyć ilość miejsca potrzebnego na przechowywanie danych o 60%, co przełoży się na poprawę wydajności wejścia/wyjścia.

34) Jak skutecznie debugować programy SAS i jakie funkcje pomagają w identyfikowaniu problemów?

Efektywne debugowanie w SAS wymaga systematycznego korzystania z komunikatów logu, instrukcji PUT, śledzenia ODS TRACE i opcji diagnostycznych. Dziennik dostarcza wskazówek za pomocą komunikatów ERROR, WARNING i NOTE, identyfikując problemy składniowe, niezainicjowane zmienne lub niezgodności typów. Instrukcja PUTLOG umożliwia niestandardowe wyjście debugowania, pomagając w śledzeniu wartości zmiennych podczas wykonywania.

Dodatkowe techniki obejmują użycie OPTIONS MPRINT, SYMBOLGEN, MLOGIC do debugowania makr i wykorzystania PROC CONTENTS do inspekcji atrybutów zbioru danych. Do debugowania kroku DATA, interaktywny Debuger kroków DATA umożliwia wykonywanie krok po kroku, punkty przerwania i obserwację zmiennych.

Przykład: Aktywacja MPRINT pomaga potwierdzić, czy wygenerowany przez makro kod SQL jest poprawny.

35) Jaka jest różnica między poleceniami PROC REPORT i PROC TABULATE i kiedy należy używać każdego z nich?

PROC REPORT oferuje wszechstronne, niestandardowe raportowanie z kontrolą wierszową, umożliwiającą tworzenie raportów na poziomie szczegółów, podsumowań i kolumn obliczeniowych. PROC TABULATE generuje wielowymiarowe podsumowania tabelaryczne, ze szczególnym uwzględnieniem tabel prezentacyjnych. Zrozumienie tych cech pomaga analitykom wybrać najbardziej czytelny i efektywny format.

Porównanie:

Cecha RAPORT PROC TABULACJA PROC.
Control: Wysoka kontrola nad logiką wiersza Wysoka kontrola nad tabelami strukturalnymi
Wydajność Raporty tekstowe lub stylizowane Macierze krzyżowe
Przypadek użycia Dostosowane pulpity nawigacyjne KPI Podsumowania wielowymiarowe

Przykład: Panel finansowy wymagający formatowania warunkowego powinien znajdować się w PROC REPORT, natomiast trójwymiarowe podsumowanie sprzedaży według regionu, kwartału i segmentu powinno znajdować się w PROC TABULATE.

36) Jakie znaczenie mają instrukcje CLASS i BY w procedurach SAS i czym się one różnią?

Zarówno CLASS, jak i BY tworzą analizy na poziomie grup, ale zachowują się inaczej. CLASS nie wymaga wstępnie posortowanych danych i jest używany w procedurach takich jak PROC MEANS, PROC SUMMARY i PROC TABULATE do generowania statystyk według zmiennych kategorycznych. BY wymaga posortowanych danych i generuje oddzielne wykonania procedur dla każdej grupy BY, oferując większą niezależność proceduralną i oddzielne bloki wyjściowe ODS.

Kluczowe różnice:

  • KLASA: Sortowanie nie jest wymagane, agregacja jest bardziej efektywna.
  • BY: Sortowanie wymagane, wytwarza niezależne wyniki.

Przykład: Aby obliczyć oddzielne modele regresji według regionu, preferowane jest przetwarzanie BY. Aby podsumować sprzedaż według regionu w jednej tabeli, odpowiednie jest przetwarzanie CLASS.

37) W jaki sposób SAS wewnętrznie obsługuje daty i godziny i dlaczego zrozumienie tej struktury przechowywania danych jest ważne?

SAS przechowuje daty jako liczbę dni od 1 stycznia 1960 roku, a wartości daty i godziny jako liczbę sekund od tej daty. Wartości czasu reprezentują sekundy od północy. Te reprezentacje numeryczne umożliwiają manipulacje matematyczne, takie jak dodawanie dni lub obliczanie czasu trwania.

Zrozumienie tej struktury jest kluczowe dla dokładnego raportowania, zapobiegania błędom typu „off-by-one” oraz zapewnienia prawidłowego użycia formatów i informatów. Arytmetyka dat bez odpowiednich formatów często dezorientuje początkujących, ponieważ zamiast czytelnych dat pojawiają się surowe wartości liczbowe.

Przykład:

difference = intck('day', StartDate, EndDate);

Obliczenia te są prawidłowe, gdyż obie daty mają tę samą podstawę liczbową.

38) Jakie korzyści zapewniają funkcje makr SAS, takie jak %SCAN, %SUBSTR i %UPCASE podczas generowania kodu?

Funkcje makr umożliwiają manipulację na poziomie tekstu podczas kompilacji, umożliwiając dynamiczną konstrukcję nazw zmiennych, nazw zbiorów danych i segmentów kodu warunkowego. %SCAN wyodrębnia słowa ze zmiennych makr, %SUBSTR wycina segmenty tekstu, a %UPCASE zapewnia jednolitą kapitalizację w porównaniach.

Funkcje te usprawniają generalizację, umożliwiając makrom dostosowywanie się do parametrów podanych przez użytkownika. Na przykład generowanie miesięcznych zestawów danych przy użyciu %substr(&date,1,6) umożliwia automatyczne nadawanie nazw tabelom.

Przykład:

%let region = north america;
%put %upcase(&region);

To powoduje AMERYKA PÓŁNOCNA, zapewniając spójne dopasowanie w logice makro.

39) Jakie czynniki należy wziąć pod uwagę przy wyborze między zestawami danych SAS a zewnętrznymi bazami danych do przechowywania danych?

Wybór między zbiorami danych SAS a zewnętrznymi bazami danych zależy od wolumenu danych, wymagań współbieżności, kontroli bezpieczeństwa i potrzeb integracyjnych. Zbiory danych SAS zapewniają szybki dostęp sekwencyjny i idealnie nadają się do analitycznych przepływów pracy, ale brakuje im współbieżności dla wielu użytkowników i solidnej kontroli transakcji. Zewnętrzne bazy danych, takie jak Oracle, Teradata i SQL Server oferują indeksowanie, zgodność z ACID, skalowalność i kontrolowany dostęp.

Czynniki obejmują:

  • Rozmiar danych i oczekiwany wzrost
  • Zapytanie o współbieżność
  • Bezpieczeństwo i uprawnienia użytkownika
  • Integracja z systemami korporacyjnymi
  • Koszty i narzut administracyjny

Przykład: zespół zajmujący się analizą danych i analizujący 5 milionów wierszy dziennie może preferować zestawy danych SAS, natomiast korporacyjny system CRM z 1 miliardem rekordów wymaga bazy danych.

40) W jaki sposób SAS określa długość i typ zmiennej na etapie kompilacji i jakie problemy wynikają z niespójnych źródeł?

Podczas kompilacji SAS sprawdza pierwsze wystąpienie każdej zmiennej, aby przypisać jej typ i długość. W przypadku zmiennych znakowych, domyślnie przyjmowana jest najdłuższa wartość przypisana podczas pierwszego wystąpienia. Gdy zmienne występują w wielu zestawach danych SET lub MERGE, niespójna długość powoduje obcięcie i wyświetlenie ostrzeżeń. Zmienne numeryczne zawsze otrzymują 8 bajtów, chyba że zostaną jawnie przypisane.

Problemy takie jak niespójna długość znaków prowadzą do niedopasowania kluczy i niepoprawnych scaleń. Programiści często używają instrukcji LENGTH przed instrukcjami SET, aby wymusić spójność.

Przykład:

length ID $15;
set data1 data2;

Dzięki temu identyfikator pozostaje taki sam dla obu danych wejściowych.

41) Jaki jest cel polecenia OUTPUT w programie SAS i w jaki sposób można za jego pomocą kontrolować tworzenie zbiorów danych?

Polecenie OUTPUT wyraźnie wskazuje programowi SAS, kiedy ma zapisać bieżącą zawartość wektora danych programu (PDV) do jednego lub większej liczby zestawów danych. Bez polecenia OUTPUT program SAS automatycznie zapisuje jedną obserwację na każdą iterację kroku DATA. Celowe użycie polecenia OUTPUT pozwala generować wiele obserwacji z jednej iteracji, zapisywać obserwacje selektywne lub kierować dane wyjściowe do różnych zestawów danych w zależności od warunków.

Przykład:

data high low;
  set sales;
  if revenue > 10000 then output high;
  else output low;
run;

W ten sposób powstają dwa zbiory danych z jednego kroku DATA. Zrozumienie WYJŚCIA jest kluczowe dla zaawansowanej manipulacji danymi, takiej jak rozszerzanie rekordów czy tworzenie wielu podsumowań.

42) W jaki sposób PROC COMPARE wspomaga walidację zbiorów danych i jakie opcje zwiększają dokładność porównania?

PROC COMPARE analizuje dwa zbiory danych i wskazuje różnice w strukturze, metadanych i rzeczywistych wartościach danych. Jest powszechnie używany do walidacji migracji, kontroli jakości ETL i testów regresji w potokach analitycznych. Kluczowe opcje, takie jak: KRYTERIUM=, LISTA, MAXPRINT=, WYJŚCIE pomóc w tworzeniu bardziej szczegółowych raportów i kontrolowaniu poziomów tolerancji rozbieżności liczbowych.

Ta procedura identyfikuje niezgodne typy zmiennych, nieoczekiwanie brakujące wartości, różnice na poziomie wiersza i problemy strukturalne.

Przykład: Podczas migracji z Oracle w przypadku SAS, PROC COMPARE zapewnia, że ​​wynikowy zestaw danych SAS jest zgodny ze źródłem, bez ukrytych błędów obcinania lub zaokrąglania.

43) Jakie jest znaczenie instrukcji RETAIN w połączeniu z logiką FIRST./LAST.?

Użycie funkcji RETAIN wraz z FIRST./LAST. umożliwia wydajne obliczenia na poziomie grup, szczególnie w przypadku sum skumulowanych, różnic bieżących i flag kategorii. Zmienna FIRST. wskazuje początek grupy BY, więc RETAIN pomaga odpowiednio resetować lub akumulować wartości.

Obrazowy przykład:

by Customer_ID
if first.Customer_ID then Total=0;
Total + Amount;
if last.Customer_ID then output;

Ta logika agreguje sumy na poziomie klienta bez konieczności przeprowadzania PODSUMOWANIA PROCEDURY. Pokazuje to znaczenie funkcji RETAIN dla zachowania wartości w wierszach w grupie podczas resetowania dla każdej nowej grupy. Zrozumienie tego wzorca jest kluczowe dla efektywnego podsumowania kroków DATA.

44) Co odróżnia PROC FREQ od PROC SUMMARY w analizie kategorycznej?

PROC FREQ tworzy tabele częstości, tabele krzyżowe i testy asocjacji, takie jak chi-kwadrat, co czyni go idealnym narzędziem do rozkładów kategorycznych i analizy kontyngencji. PROC SUMMARY oblicza statystyki numeryczne dla grup ciągłych lub dyskretnych, ale nie generuje automatycznie zliczeń częstości, chyba że określono inaczej.

Tabela porównawcza:

Cecha Częstotliwość procedury PODSUMOWANIE PROCEDURY
Wydajność Tabele częstotliwości Statystyki podsumowujące
Idealne dla Liczby, procenty, powiązania Średnie, sumy, zakresy
Testy statystyczne Chi-kwadrat, Dokładność Fishera Domyślnie brak

Przykład: Do oceny danych demograficznych klientów (płeć, region) PROC FREQ jest bardziej skuteczny. Do obliczenia średniego przychodu na segment odpowiedni jest PROC SUMMARY.

45) W jaki sposób opcje FIRSTOBS i OBS pomagają kontrolować ekstrakcję próbki?

FIRSTOBS i OBS to opcje zbioru danych, które ograniczają część odczytywanego zbioru danych. FIRSTOBS określa pierwszą obserwację do odczytania, a OBS – ostatnią. Opcje te są przydatne podczas próbkowania, debugowania i testowania wydajności, ponieważ skracają czas przetwarzania podczas tworzenia.

Przykład:

set bigdata(firstobs=1 obs=1000);

Ta opcja wyodrębnia tylko pierwsze 1000 wierszy, co przyspiesza działanie kodu podczas cykli testowych. Wartości nie zmieniają samego zbioru danych i mają zastosowanie tylko podczas wykonywania kroku DATA lub procedury. Opcje te zwiększają wydajność pracy z bardzo dużymi zbiorami danych.

46) Jaka jest zaleta używania PROC FORMAT z CNTLIN i CNTLOUT i w jaki sposób obsługuje ona formaty dynamiczne?

CNTLIN umożliwia tworzenie formatów z zestawu danych, umożliwiając dynamiczne, oparte na danych systemy etykietowania. CNTLOUT wyodrębnia istniejące formaty do zestawów danych, umożliwiając modyfikacje, audyty i wersjonowanie formatów. Ta funkcjonalność jest przydatna, gdy wartości formatów często się zmieniają lub są regulowane przez reguły biznesowe zapisane w tabelach bazy danych.

Przykład: Bank może posiadać zbiór danych, który przechowuje kody ryzyka i ich opisowe znaczenie. Korzystając z CNTLIN, SAS automatycznie generuje formaty bez konieczności ręcznego tworzenia zestawień wartości. Takie podejście centralizuje logikę formatowania i upraszcza konserwację dużych systemów raportowania.

47) Co odróżnia polecenie SUM od funkcji SUM() w programie SAS i kiedy każda z nich jest preferowana?

Polecenie SUMA (x + y;) domyślnie zachowuje zmienną i traktuje wartości brakujące jako zero, co czyni ją idealną do obliczania sum. Funkcja SUMA() (x = sum(a,b,c);) ocenia argumenty tylko w ramach bieżącej iteracji, ignorując brakujące wartości i nie zachowując wyników.

Porównanie:

WYGLĄD Wyciąg SUMA Funkcja SUMA()
Retencja Tak Nie
Brakujące wartości Traktowane jako zero Zignorowano
Przypadek użycia Sumy skumulowane Sumy na poziomie wiersza

Przykład: total + amount; kumuluje się w obserwacjach, podczas gdy sum(amount1, amount2) oblicza sumy tylko w obrębie tego samego wiersza.

48) Jaki jest cel opcji zbioru danych END= i w jaki sposób pomaga ona wykryć ostatni wiersz w zbiorze danych?

Opcja END= dataset przypisuje zmienną tymczasową, która jest ustawiana na 1, gdy SAS odczytuje ostatnią obserwację zestawu danych. Jest to niezwykle przydatne podczas wykonywania zadań inicjalizacji lub podsumowania, takich jak zapisywanie rekordów podsumowujących, zamykanie plików lub finalizowanie wyników obiektów haszujących.

Przykład:

set sales end=last;
if last then put "Dataset processing complete.";

Taka logika gwarantuje, że określone akcje zostaną wykonane tylko raz po wszystkich iteracjach. END= jest szczególnie przydatny przy programowym generowaniu raportów i budowaniu zbiorczych zestawów danych podsumowujących.

49) Jakie są główne zalety i wady korzystania z SPDE (Scalable Performance Data Engine) w SAS?

Silnik SPDE zwiększa wydajność w dużych, wielowątkowych środowiskach danych. Dystrybuuje dane w jednostkach pamięci masowej i wykonuje równoległe odczyty i zapisy. Jest odpowiedni do analityki o wysokiej przepustowości i dużych obciążeń ETL.

Zalety i wady:

Zalety Niedogodności
Równoległe wejście/wyjście zapewniające szybszą wydajność Wymaga środowiska wielodyskowego
Wydajne w przypadku dużych zestawów danych Złożona konfiguracja
Obsługuje partycjonowanie i indeksowanie Nie jest to rozwiązanie idealne dla małych zestawów danych

Przykład: Przetwarzanie 300 milionów rekordów za pomocą SPDE może znacznie skrócić czas wykonania, zwłaszcza w systemach z wieloma procesorami i dyskami.

50) W jaki sposób PROC SQL obsługuje podzapytania i jakie korzyści przynosi to programowaniu SAS?

PROC SQL obsługuje podzapytania skorelowane i nieskorelowane, umożliwiając głębsze filtrowanie, wyszukiwanie warunkowe i obliczenia dynamiczne. Podzapytania pozwalają SQL obliczać wartości „w locie”, dopasowywać filtrowane podzbiory lub wykonywać łączenia warunkowe bez pośrednich zbiorów danych.

Przykład:

select * from sales
where revenue > (select avg(revenue) from sales);

Identyfikuje rekordy o wysokiej wydajności. Podzapytania zmniejszają potrzebę stosowania tymczasowych zestawów danych, poprawiają czytelność i umożliwiają bardziej złożoną logikę w jednym poleceniu SELECT. Są one szczególnie przydatne w zapytaniach dotyczących metadanych i filtrowaniu analitycznym.

🔍 Najważniejsze pytania na rozmowach kwalifikacyjnych w SAS, scenariusze z życia wzięte i odpowiedzi strategiczne

1) Jaka jest różnica pomiędzy krokiem DATA a krokiem PROC w SAS?

Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce sprawdzić, czy znasz podstawy SAS oraz jak przetwarzasz i analizujesz dane.

Przykładowa odpowiedź:

Krok DATA służy do odczytu, przetwarzania i tworzenia zestawów danych, natomiast krok PROC służy do analizy danych lub generowania raportów. Krok DATA koncentruje się na przygotowaniu danych, a kroki PROC stosują procedury statystyczne lub analityczne.

2) Jak radzisz sobie z brakującymi wartościami w SAS?

Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce dowiedzieć się, jakie jest Twoje podejście do jakości i kompletności danych.

Przykładowa odpowiedź:

„Obsługuję brakujące wartości, najpierw identyfikując je za pomocą PROC MEANS lub PROC FREQ. Następnie, na podstawie kontekstu analizy i wpływu na model, decyduję, czy należy je imputować, usunąć, czy traktować jako osobną kategorię”.

3) Czy możesz wyjaśnić cel polecenia MERGE w SAS?

Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce wiedzieć, czy rozumiesz koncepcje łączenia danych i relacji.

Przykładowa odpowiedź:

„Instrukcja MERGE służy do łączenia zbiorów danych w oparciu o wspólną zmienną. Umożliwia ona poziome łączenie zbiorów danych i wymaga posortowania zbiorów danych według zmiennej BY”.

4) Opisz trudny projekt SAS, nad którym pracowałeś i jak sobie z nim poradziłeś.

Oczekuje się od kandydata: Ocena rozwiązywania problemów, inicjatywy i zdolności do osiągania wyników.

Przykładowa odpowiedź (używa wymaganej frazy nr 1):

„Na poprzednim stanowisku pracowałem nad złożonym projektem integracji danych, obejmującym wiele niespójnych źródeł danych. Tworzyłem niestandardowe reguły walidacji, ujednolicone formaty i zautomatyzowane kontrole jakości za pomocą makr SAS. Zapewniło to dokładność raportowania i skróciło czas przetwarzania”.

5) Jak zoptymalizować kod SAS, aby uzyskać lepszą wydajność?

Oczekuje się od kandydata: Zrozumienie efektywności, optymalizacji i najlepszych praktyk SAS.

Przykładowa odpowiedź:

„Optymalizuję kod SAS, minimalizując użycie zbędnych zmiennych, używając klauzuli WHERE zamiast IF podczas tworzenia podzbiorów, indeksując duże zbiory danych i unikając powtarzających się obliczeń za pomocą zmiennych makro. Przeglądam również logi, aby wyeliminować nieefektywne rozwiązania”.

6) Opowiedz mi o sytuacji, w której musiałeś współpracować z zespołem, aby rozwiązać problem związany z SAS.

Oczekuje się od kandydata: Teamwork, umiejętności komunikacyjne i rozwiązywania konfliktów.

Przykładowa odpowiedź (używa wymaganej frazy nr 2):

„Na poprzednim stanowisku współpracowałem z zespołem inżynierii danych, aby rozwiązywać niespójności w raportowaniu. Moderowałem dyskusje mające na celu zrozumienie przepływu danych, walidowałem zbiory danych za pomocą funkcji PROC COMPARE i dokumentowałem wspólny proces do wykorzystania w przyszłości”.

7) W jaki sposób zapewniasz dokładność i integralność danych wyjściowych SAS?

Oczekuje się od kandydata: Dbałość o szczegóły, zapewnienie jakości i metody weryfikacji.

Przykładowa odpowiedź:

„Zapewniam dokładność, przeprowadzając kontrole poprawności danych, używając PROC CONTENTS do weryfikacji właściwości zmiennych oraz porównując wyniki z niezależnymi zapytaniami. Utrzymuję również proces recenzji krytycznych raportów.”

8) Opisz sytuację, w której terminy były napięte, a analiza SAS skomplikowana. Jak sobie z tym poradziłeś?

Oczekuje się od kandydata: Zarządzanie czasem, ustalanie priorytetów i opanowanie umiejętności radzenia sobie z presją.

Przykładowa odpowiedź (używa wymaganej frazy nr 3):

„W mojej poprzedniej pracy musiałem dostarczyć szczegółowy raport statystyczny w bardzo krótkim czasie. Priorytetem były dla mnie najważniejsze analizy, automatyzowałem powtarzalne zadania za pomocą makr SAS i regularnie informowałem o statusie, aby sprostać oczekiwaniom”.

9) Jak korzystać z makr SAS i jakie korzyści one dają?

Oczekuje się od kandydata: Wiedza na temat automatyzacji, skalowalności i efektywności kodowania.

Przykładowa odpowiedź:

„Używam makr SAS do automatyzacji powtarzalnych zadań, redukcji błędów kodowania i poprawy możliwości ponownego wykorzystania kodu. Pomagają one zachować spójność w dużych projektach i uprościć analizy oparte na parametrach”.

10) Opisz sytuację z życia wziętą, w której udoskonaliłeś proces przy użyciu oprogramowania SAS.

Oczekuje się od kandydata: Praktyczne zastosowanie, poprawa efektywności i wpływ na biznes.

Przykładowa odpowiedź (używa wymaganej frazy nr 4):

„Na moim ostatnim stanowisku zautomatyzowałem miesięczny obieg raportowania, który został stworzony ręcznie. Korzystając z PROC SQL i makr SAS, skróciłem czas przetwarzania z kilku godzin do minut, co znacząco wpłynęło na poprawę produktywności zespołu”.

Podsumuj ten post następująco: