如何零基础自学SAS?
想要从零开始学习 SAS，这绝对是一条充满挑战但也非常有成就感的学习之路。别被那些看起来专业的术语吓到，其实 SAS 的学习，就像学一门新的语言，你需要掌握它的词汇、语法，然后开始练习运用。下面，我将用我自己的理解，把这个过程拆解开来，力求讲得透彻明白，让你感觉就像是身边有个老朋友在给你指点迷津。
首先，你得明白，SAS 是个啥？
想象一下，你有很多很多的数据，可能是一张巨大的表格，里面记录着成千上万行用户信息，比如年龄、性别、收入、购买记录等等。这些数据杂乱无章，你想要从中找出规律，比如“哪些年龄段的客户购买力最强？”“性别对产品偏好有影响吗？”“哪些因素最能预测客户的流失？”
SAS 就是一个非常强大的工具，它能帮你把这些庞杂的数据整理、分析，然后呈现出有价值的信息。它不像 Excel 那样只能做一些简单的表格和图表，SAS 可以处理海量数据，进行复杂的统计建模，甚至开发出自己的统计分析模型。
零基础自学 SAS，你需要准备什么？
1. 一颗愿意耐心学习的心： SAS 的学习曲线可能不像一些流行的编程语言那么“友好”，它有自己的逻辑和语法规则，刚开始可能会觉得有点别扭。但是，只要你坚持下去，你会发现它的强大之处。
2. 一台电脑和SAS软件： 这是最基本的。如果你是学生或者在高校工作，可以尝试申请免费的学生版SAS。如果不是，可以考虑购买授权。有一些在线的SAS练习平台，初期也可以先尝试一下。
3. 学习资源： 这绝对是关键中的关键。你需要有条理的教程、练习题，甚至是一些案例分析。
那么，具体怎么一步步来呢？
我建议你按照以下几个阶段来推进，每个阶段都要留足时间去理解和练习：
阶段一：建立对SAS的整体认识和基本操作（“认识它，熟悉它”）
了解SAS的架构和常用组件： 你会接触到SAS的SAS Enterprise Guide（一个图形界面的操作工具，对新手比较友好）和 SAS Base（更底层的编程环境）。先别急着深入，知道有这么回事就行。
学会SAS的两种主要工作模式：
过程步（PROCEDURES）： SAS 已经内置了许多现成的统计分析过程，比如 PROC PRINT（打印数据）、PROC SORT（排序数据）、PROC FREQ（计算频率）、PROC MEANS（计算均值和方差）等等。这些就像是 SAS 提供的各种“工具箱”，你只需要调用它们，然后告诉它们你要对什么数据做什么操作。这是你入门 SAS 最先接触到的部分，也是最容易上手的。
数据步（DATA STEP）： 这个是 SAS 的核心，你可以用它来创建、读取、修改和转换数据。你可以把它想象成你用各种指令来“建造”你的数据。比如，你可以读取一个Excel文件，然后创建一个新的变量，比如根据出生日期计算年龄。
掌握SAS的基本语法规则：
语句以分号结尾（;）： 这是SAS非常重要的标志，一定要养成习惯。
SAS是大小写不敏感的： `PROC PRINT` 和 `proc print` 是一样的。
SAS的注释： 怎么写注释很重要，可以帮助你记录代码的思路。`/ 这是注释 /` 是多行注释，` 这是单行注释;` 是单行注释。
动手实践：
下载并安装SAS软件（如果可以）。
熟悉SAS Enterprise Guide的界面。
尝试编写一些简单的SAS代码，比如：
读取一个SAS数据集（SAS有自带的示例数据集，比如`sashelp.class`）。
使用 `PROC PRINT` 打印出数据集。
使用 `PROC SORT` 对数据集进行排序。
使用 `PROC FREQ` 看看某个变量的分布情况。
阶段二：深入数据处理和转换（“玩转数据”）
这是SAS学习的重头戏，你会在这里花费大量的时间。
数据步（DATA STEP）的精髓：
读取数据： 如何读取各种格式的数据，比如CSV文件、Excel文件，当然还有SAS自己的数据格式（`.sas7bdat`）。你会学习 `INFILE` 语句和 `INPUT` 语句来读取文本文件，以及使用 `PROC IMPORT` 来导入其他格式的文件。
创建和修改变量：
赋值语句： `新变量 = 旧变量 + 1;`
条件语句（IFTHENELSE）： `IF 年龄 > 18 THEN 结论 = '成年'; ELSE 结论 = '未成年';`
逻辑函数和数学函数： SAS内置了大量的函数，比如字符串函数（`SUBSTR`, `UPCASE`），日期函数（`TODAY`, `INTCK`），数学函数（`SUM`, `AVG`）等等。
格式（FORMAT）和标签（LABEL）： 让你的数据更有可读性。
处理缺失值和异常值： 这是数据预处理中非常重要的一环。
合并数据集：
按行合并（Concatenation）： 就像把几个表格堆叠在一起。你会用到 `SET` 语句。
按列合并（Joining）： 就像把两个表格根据共同的键（比如用户ID）连接起来。你会用到 `MERGE` 语句，并且需要先排序。
循环和控制结构： 虽然SAS不像Python那样灵活，但它也有一些控制结构，比如 `DO` 循环，可以帮助你批量处理数据。
过程步（PROCEDURES）的扩展：
数据汇总和统计：
`PROC MEANS` 和 `PROC SUMMARY`：计算均值、中位数、标准差等描述性统计量，并且可以按组汇总。
`PROC TABULATE`：生成漂亮的交叉表。
数据可视化：
`PROC SGPLOT` 和 `PROC SGPANEL`：创建各种图表，比如散点图、柱状图、折线图等。这是让你的分析结果直观呈现的关键。
动手实践：
找一些公开的、相对干净的数据集（比如Kaggle上有不少）。
尝试读取这些数据。
进行数据清洗，比如处理缺失值。
创建新的变量，比如计算某个指标。
对数据进行分组汇总和分析。
绘制一些基础的图表来展示你的发现。
阶段三：进阶统计分析和建模（“挖掘深度”）
当你熟悉了数据处理，就可以开始探索SAS的统计分析能力了。
假设检验：
`PROC TTEST`：单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。
`PROC UNIVARIATE`：更详细的单变量分析。
方差分析（ANOVA）：
`PROC GLM`：通用线性模型，可以进行单因素方差分析、双因素方差分析等。
回归分析：
`PROC REG`：线性回归，预测模型的基础。你会学习如何选择变量、解读回归系数、评估模型拟合优度。
`PROC LOGISTIC`：逻辑回归，常用于分类预测，比如预测客户是否会流失。
聚类分析和因子分析：
`PROC CLUSTER`：对数据进行分组。
`PROC FACTOR`：降维。
时间序列分析、非参数检验等： SAS 还提供了更多高级的统计过程，可以根据你的具体需求去学习。
宏（MACROS）： SAS宏是一种强大的代码生成工具，可以让你编写更灵活、更可重用的代码。比如，你可以写一个宏，输入变量名，它就能自动生成针对该变量的分析代码。这能极大地提高你的效率。
动手实践：
尝试对你之前处理的数据进行更深入的统计分析，比如检验不同组别的差异，建立预测模型。
学习阅读SAS的输出结果，理解各种统计量的含义。
尝试编写一些简单的宏来自动化你的重复性工作。
阶段四：提升效率和规范性（“成为熟练工匠”）
SAS的SQL： SAS也内置了SQL接口，如果你之前接触过SQL，会更容易上手。它可以帮助你更方便地进行数据提取和转换。
SAS编程规范： 养成良好的编程习惯，比如给变量和数据集命名规范，代码结构清晰，添加必要的注释。这不仅方便自己回顾，也方便他人阅读。
SAS的在线社区和论坛： 遇到问题时，不要独自钻牛角尖。SAS有非常活跃的社区，比如SAS Support Communities，你可以在那里提问并找到很多有用的解答。
学习SAS的编程语言本身： 除了调用现成的过程，理解SAS数据步的内部运行机制（比如PDV Program Data Vector）会让你对数据处理有更深刻的理解。
项目实践： 找一些实际的数据分析项目来练手，把学到的知识应用到实际场景中。
学习资源的推荐：
SAS官方网站： SAS有非常丰富的文档和教程，虽然有些内容可能比较专业，但绝对是权威的学习资料。
《SAS编程与应用》等教材： 市面上有很多优秀的SAS教材，找一本评价好的，系统地学习。
在线课程平台： 很多平台提供SAS课程，比如Coursera、Udemy等，有些是有体系化的，可以跟着学。
GitHub等代码分享平台： 可以搜索一些公开的SAS代码示例和项目。
给零基础学习者的几点忠告：
1. 别怕犯错： 编程本身就是一个不断试错和调试的过程。SAS报错是很正常的，关键是学会看懂报错信息，找出问题所在。
2. 循序渐进，打牢基础： 不要一开始就想着学最复杂的模型。先从数据读取、处理、基本统计开始，每一步都走扎实。
3. 多动手，多实践： 看再多的书不如自己动手写代码。只有通过实践，才能真正理解SAS的强大和精妙。
4. 学会“偷师”： 在网上看到别人写的优秀SAS代码，分析一下他们是怎么实现的，学习其中的技巧和思路。
5. 找到学习伙伴： 如果有条件，找几个一起学习的朋友，可以互相交流、鼓励，共同进步。
6. 保持好奇心： 对数据背后的故事保持好奇，SAS只是你探索这些故事的工具。
说实话，从零开始自学SAS确实需要时间和耐心，它不像你想象的那么“傻瓜式”，但一旦你掌握了它，你就能驾驭海量数据，从中挖掘出别人看不到的价值。祝你在SAS的学习旅途上一帆风顺，收获满满！
首先，你得明白，SAS 是个啥？
想象一下，你有很多很多的数据，可能是一张巨大的表格，里面记录着成千上万行用户信息，比如年龄、性别、收入、购买记录等等。这些数据杂乱无章，你想要从中找出规律，比如“哪些年龄段的客户购买力最强？”“性别对产品偏好有影响吗？”“哪些因素最能预测客户的流失？”
SAS 就是一个非常强大的工具，它能帮你把这些庞杂的数据整理、分析，然后呈现出有价值的信息。它不像 Excel 那样只能做一些简单的表格和图表，SAS 可以处理海量数据，进行复杂的统计建模，甚至开发出自己的统计分析模型。
零基础自学 SAS，你需要准备什么？
1. 一颗愿意耐心学习的心： SAS 的学习曲线可能不像一些流行的编程语言那么“友好”，它有自己的逻辑和语法规则，刚开始可能会觉得有点别扭。但是，只要你坚持下去，你会发现它的强大之处。
2. 一台电脑和SAS软件： 这是最基本的。如果你是学生或者在高校工作，可以尝试申请免费的学生版SAS。如果不是，可以考虑购买授权。有一些在线的SAS练习平台，初期也可以先尝试一下。
3. 学习资源： 这绝对是关键中的关键。你需要有条理的教程、练习题，甚至是一些案例分析。
那么，具体怎么一步步来呢？
我建议你按照以下几个阶段来推进，每个阶段都要留足时间去理解和练习：
阶段一：建立对SAS的整体认识和基本操作（“认识它，熟悉它”）
了解SAS的架构和常用组件： 你会接触到SAS的SAS Enterprise Guide（一个图形界面的操作工具，对新手比较友好）和 SAS Base（更底层的编程环境）。先别急着深入，知道有这么回事就行。
学会SAS的两种主要工作模式：
过程步（PROCEDURES）： SAS 已经内置了许多现成的统计分析过程，比如 PROC PRINT（打印数据）、PROC SORT（排序数据）、PROC FREQ（计算频率）、PROC MEANS（计算均值和方差）等等。这些就像是 SAS 提供的各种“工具箱”，你只需要调用它们，然后告诉它们你要对什么数据做什么操作。这是你入门 SAS 最先接触到的部分，也是最容易上手的。
数据步（DATA STEP）： 这个是 SAS 的核心，你可以用它来创建、读取、修改和转换数据。你可以把它想象成你用各种指令来“建造”你的数据。比如，你可以读取一个Excel文件，然后创建一个新的变量，比如根据出生日期计算年龄。
掌握SAS的基本语法规则：
语句以分号结尾（;）： 这是SAS非常重要的标志，一定要养成习惯。
SAS是大小写不敏感的： `PROC PRINT` 和 `proc print` 是一样的。
SAS的注释： 怎么写注释很重要，可以帮助你记录代码的思路。`/ 这是注释 /` 是多行注释，` 这是单行注释;` 是单行注释。
动手实践：
下载并安装SAS软件（如果可以）。
熟悉SAS Enterprise Guide的界面。
尝试编写一些简单的SAS代码，比如：
读取一个SAS数据集（SAS有自带的示例数据集，比如`sashelp.class`）。
使用 `PROC PRINT` 打印出数据集。
使用 `PROC SORT` 对数据集进行排序。
使用 `PROC FREQ` 看看某个变量的分布情况。
阶段二：深入数据处理和转换（“玩转数据”）
这是SAS学习的重头戏，你会在这里花费大量的时间。
数据步（DATA STEP）的精髓：
读取数据： 如何读取各种格式的数据，比如CSV文件、Excel文件，当然还有SAS自己的数据格式（`.sas7bdat`）。你会学习 `INFILE` 语句和 `INPUT` 语句来读取文本文件，以及使用 `PROC IMPORT` 来导入其他格式的文件。
创建和修改变量：
赋值语句： `新变量 = 旧变量 + 1;`
条件语句（IFTHENELSE）： `IF 年龄 > 18 THEN 结论 = '成年'; ELSE 结论 = '未成年';`
逻辑函数和数学函数： SAS内置了大量的函数，比如字符串函数（`SUBSTR`, `UPCASE`），日期函数（`TODAY`, `INTCK`），数学函数（`SUM`, `AVG`）等等。
格式（FORMAT）和标签（LABEL）： 让你的数据更有可读性。
处理缺失值和异常值： 这是数据预处理中非常重要的一环。
合并数据集：
按行合并（Concatenation）： 就像把几个表格堆叠在一起。你会用到 `SET` 语句。
按列合并（Joining）： 就像把两个表格根据共同的键（比如用户ID）连接起来。你会用到 `MERGE` 语句，并且需要先排序。
循环和控制结构： 虽然SAS不像Python那样灵活，但它也有一些控制结构，比如 `DO` 循环，可以帮助你批量处理数据。
过程步（PROCEDURES）的扩展：
数据汇总和统计：
`PROC MEANS` 和 `PROC SUMMARY`：计算均值、中位数、标准差等描述性统计量，并且可以按组汇总。
`PROC TABULATE`：生成漂亮的交叉表。
数据可视化：
`PROC SGPLOT` 和 `PROC SGPANEL`：创建各种图表，比如散点图、柱状图、折线图等。这是让你的分析结果直观呈现的关键。
动手实践：
找一些公开的、相对干净的数据集（比如Kaggle上有不少）。
尝试读取这些数据。
进行数据清洗，比如处理缺失值。
创建新的变量，比如计算某个指标。
对数据进行分组汇总和分析。
绘制一些基础的图表来展示你的发现。
阶段三：进阶统计分析和建模（“挖掘深度”）
当你熟悉了数据处理，就可以开始探索SAS的统计分析能力了。
假设检验：
`PROC TTEST`：单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。
`PROC UNIVARIATE`：更详细的单变量分析。
方差分析（ANOVA）：
`PROC GLM`：通用线性模型，可以进行单因素方差分析、双因素方差分析等。
回归分析：
`PROC REG`：线性回归，预测模型的基础。你会学习如何选择变量、解读回归系数、评估模型拟合优度。
`PROC LOGISTIC`：逻辑回归，常用于分类预测，比如预测客户是否会流失。
聚类分析和因子分析：
`PROC CLUSTER`：对数据进行分组。
`PROC FACTOR`：降维。
时间序列分析、非参数检验等： SAS 还提供了更多高级的统计过程，可以根据你的具体需求去学习。
宏（MACROS）： SAS宏是一种强大的代码生成工具，可以让你编写更灵活、更可重用的代码。比如，你可以写一个宏，输入变量名，它就能自动生成针对该变量的分析代码。这能极大地提高你的效率。
动手实践：
尝试对你之前处理的数据进行更深入的统计分析，比如检验不同组别的差异，建立预测模型。
学习阅读SAS的输出结果，理解各种统计量的含义。
尝试编写一些简单的宏来自动化你的重复性工作。
阶段四：提升效率和规范性（“成为熟练工匠”）
SAS的SQL： SAS也内置了SQL接口，如果你之前接触过SQL，会更容易上手。它可以帮助你更方便地进行数据提取和转换。
SAS编程规范： 养成良好的编程习惯，比如给变量和数据集命名规范，代码结构清晰，添加必要的注释。这不仅方便自己回顾，也方便他人阅读。
SAS的在线社区和论坛： 遇到问题时，不要独自钻牛角尖。SAS有非常活跃的社区，比如SAS Support Communities，你可以在那里提问并找到很多有用的解答。
学习SAS的编程语言本身： 除了调用现成的过程，理解SAS数据步的内部运行机制（比如PDV Program Data Vector）会让你对数据处理有更深刻的理解。
项目实践： 找一些实际的数据分析项目来练手，把学到的知识应用到实际场景中。
学习资源的推荐：
SAS官方网站： SAS有非常丰富的文档和教程，虽然有些内容可能比较专业，但绝对是权威的学习资料。
《SAS编程与应用》等教材： 市面上有很多优秀的SAS教材，找一本评价好的，系统地学习。
在线课程平台： 很多平台提供SAS课程，比如Coursera、Udemy等，有些是有体系化的，可以跟着学。
GitHub等代码分享平台： 可以搜索一些公开的SAS代码示例和项目。
给零基础学习者的几点忠告：
1. 别怕犯错： 编程本身就是一个不断试错和调试的过程。SAS报错是很正常的，关键是学会看懂报错信息，找出问题所在。
2. 循序渐进，打牢基础： 不要一开始就想着学最复杂的模型。先从数据读取、处理、基本统计开始，每一步都走扎实。
3. 多动手，多实践： 看再多的书不如自己动手写代码。只有通过实践，才能真正理解SAS的强大和精妙。
4. 学会“偷师”： 在网上看到别人写的优秀SAS代码，分析一下他们是怎么实现的，学习其中的技巧和思路。
5. 找到学习伙伴： 如果有条件，找几个一起学习的朋友，可以互相交流、鼓励，共同进步。
6. 保持好奇心： 对数据背后的故事保持好奇，SAS只是你探索这些故事的工具。
说实话，从零开始自学SAS确实需要时间和耐心，它不像你想象的那么“傻瓜式”，但一旦你掌握了它，你就能驾驭海量数据，从中挖掘出别人看不到的价值。祝你在SAS的学习旅途上一帆风顺，收获满满！
网友意见
#2016年6月30日更新Coursera上的一个系列课程
Learn Data Science Fundamentals Specialization主要使用SAS和Python。
/*有人提到看sas帮助文档，我的看法是学习如何看SAS文档非常必要，但用HELP入门是件很低效的事情，因为完全是按工具书用途来设计，是使用时用来查询而不是阅读的*/
入门学习一件东西，只需要：
0. 掌握必要的知识基础
1. 一本易读的入门书籍
2. 一门好懂的入门课程
3. 一些易得的练习机会
4. 一个坚持下去的动机
其中0和4是必要的，123只要有1种或以上，入门并不难。
0. 知识基础
如果只是学习SAS编程，那基本没有任何需要补充的基础知识。一般人学习SAS都是为了做统计或分析数据，这就需要具备基本的统计学知识。而显然题主已经具备。
1. 入门书籍
可以参考这个问题：
SAS入门书籍有哪些值得推荐？ - SAS入门书籍不用多，选一本适合的就好。如果你喜欢听故事，节奏慢一点，可以选择A Little SAS Book. 如果希望直接了当，零基础也可以选择Learning Sas by Examples: A Programmer's Guide. 其他的书可以放着以后再看。
我自己就是大五学车的时候看A Little SAS Book入门的，研究生开学之后选了学院开的SAS入门和SAS进阶发现都远没有超过A Little SAS Book的范围。
2. 入门课程
你可以看看自己学校有没有开相应的课程，去旁听，一般学校里面开的课程偏统计比较适合入门时候听。我知道Coursera和Edx上面并没有SAS的课程。有同学买过淘宝上的教学视频，也许题主可以试一下。
3. 练习机会
这里感谢
@沈岸，有个很好的在线练习平台，强烈推荐
Learning Path，可以在线做练习，零基础可以直接用来入门。
再就是去报考SAS certificate，据说人一旦交了报名费就有无穷无尽的动力去刷题，我没有考过也不知道效果如何。但按我考托福的经验的话，然并卵。
另外也可以自己想一些能方便自己的功能尝试用SAS去实现。我看了入门书籍之后，经历过效果很不错的练习机会有：写一个能根据数据生成有效SAS程序的SAS程序，对理解宏比较有帮助（应付一个实习工作），尝试用SAS合并分布在不同文件夹的多个csv/EXCEL文件，尝试从自由文本中读取数据。这些练习机会可以从你目前的研究或工作中找。
4. 动机
无非是为什么要学习SAS而不是R或者Python，学习SAS对自己来说有什么用处？对未来职业发展有多大帮助，自己需要掌握到什么程度？毕竟研究生的时间成本是很高的，既然要学习为什么不学对自己帮助最大的东西呢？想明白了才不会突然失去兴趣。
题主不用同时尝试太多的方式，无论是看书，还是看视频还是刷题，找到一种最适合自己学习习惯的方式并坚持下去。祝题主好运。
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