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SAS分析报告.pdf

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简介:
《SAS分析报告》是一份利用SAS软件进行数据分析和统计建模的专业文档,涵盖数据处理、结果解读及应用建议等内容。 ### 90-08 年人民消费能力分析 #### 一、问题提出 自改革开放以来,中国经济快速发展,GDP 连续超越德国与日本,已成为世界第二大经济体。与此同时,居民生活水平不断提高。然而,在金融危机的影响下,近几年物价持续上涨,并于本月创下 CPI 历史新高。因此,本段落旨在探讨人民的消费能力是否随着 GDP 的增加而同步增长。 #### 二、数据 为解决这一问题,我们选取了中国经济年鉴中“人民消费支出构成”的统计数据进行分析,并利用统计软件 SAS 进行相关研究。具体数据如下: | 年份 | 食品 (%) | 衣着 (%) | 居住 (%) | 家庭设备用品及服务 (%) | 交通通讯 (%) | 文教娱乐用品及服务 (%) | 医疗保健 (%) | 其他商品及服务 (%) | |------|----------|---------|--------|---------------------------|-------------|-----------------------|------------|--------------------| | 1990 | 58.8000 | 7.7700 | 17.3400 | 5.2900 | 1.4400 | 5.3700 | 3.2500 | 0.7400 | | 1995 | 58.6200 | 6.8500 | 13.9100 | 5.2300 | 2.5800 | 7.8100 | 3.2400 | 1.7600 | | 2000 | 49.1300 | 5.7500 | 15.4700 | 4.5200 | 5.5800 | 11.1800 | 5.2400 | 3.1400 | | 2005 | 45.4800 | 5.8100 | 14.4900 | 4.3600 | 9.5900 | 11.5600 | 6.5800 | 2.1300 | | 2007 | 43.0800 | 6.000 | 17.8 | 4.63 | 10.19 | 9.48 | 6.52 | 2.3 | | 2008 | 43.6700 | 5.79 | 18.54 | 4.75 | 9.84 | 8.59 | 6.72 | 2.09 | #### 三、问题分析 1. **主成分分析**:通过消费种类的主成分分析,判断人民的消费情况。 2. **标准化排名**:对主成分进行标准化后,进一步评估各年的消费能力排名。 #### 四、解决问题 ##### 4.1 SAS 程序: ```sas data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.74 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.76 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.14 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600

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    《SAS分析报告》是一份利用SAS软件进行数据分析和统计建模的专业文档,涵盖数据处理、结果解读及应用建议等内容。 ### 90-08 年人民消费能力分析 #### 一、问题提出 自改革开放以来,中国经济快速发展,GDP 连续超越德国与日本,已成为世界第二大经济体。与此同时,居民生活水平不断提高。然而,在金融危机的影响下,近几年物价持续上涨,并于本月创下 CPI 历史新高。因此,本段落旨在探讨人民的消费能力是否随着 GDP 的增加而同步增长。 #### 二、数据 为解决这一问题,我们选取了中国经济年鉴中“人民消费支出构成”的统计数据进行分析,并利用统计软件 SAS 进行相关研究。具体数据如下: | 年份 | 食品 (%) | 衣着 (%) | 居住 (%) | 家庭设备用品及服务 (%) | 交通通讯 (%) | 文教娱乐用品及服务 (%) | 医疗保健 (%) | 其他商品及服务 (%) | |------|----------|---------|--------|---------------------------|-------------|-----------------------|------------|--------------------| | 1990 | 58.8000 | 7.7700 | 17.3400 | 5.2900 | 1.4400 | 5.3700 | 3.2500 | 0.7400 | | 1995 | 58.6200 | 6.8500 | 13.9100 | 5.2300 | 2.5800 | 7.8100 | 3.2400 | 1.7600 | | 2000 | 49.1300 | 5.7500 | 15.4700 | 4.5200 | 5.5800 | 11.1800 | 5.2400 | 3.1400 | | 2005 | 45.4800 | 5.8100 | 14.4900 | 4.3600 | 9.5900 | 11.5600 | 6.5800 | 2.1300 | | 2007 | 43.0800 | 6.000 | 17.8 | 4.63 | 10.19 | 9.48 | 6.52 | 2.3 | | 2008 | 43.6700 | 5.79 | 18.54 | 4.75 | 9.84 | 8.59 | 6.72 | 2.09 | #### 三、问题分析 1. **主成分分析**:通过消费种类的主成分分析,判断人民的消费情况。 2. **标准化排名**:对主成分进行标准化后,进一步评估各年的消费能力排名。 #### 四、解决问题 ##### 4.1 SAS 程序: ```sas data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.74 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.76 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.14 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600
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    本资料包含一份全面的SAS语言编写的数据分析报告及完整代码,适用于数据科学与统计学的学习者和从业者。 我已经完成了SAS研究生课程作业的排版,并附上了源码及数据文件。该作业涵盖了描述性统计分析、因子分析以及聚类分析等多种方法,并且在代码执行过程中添加了相关图表,希望能为广大的研究生朋友们带来一些帮助和福利。
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    本文档为某课程的SAS实验报告,包含了学生在学习过程中使用统计分析软件SAS完成的各项数据分析任务和项目总结。 实验目的:探讨农产量、农村人口、播种面积、受灾面积以及农业机械总动力之间的关联性。 数据来源:国家统计数据库 导入数据如下所示(以下均为2009年的数据,number为各个省、直辖市及自治区的代号,y代表农产量(单位:万吨),x1表示农村人口数量(单位:万人),x2表示播种面积(单位:千公顷),x3表示受灾面积(单位:千公顷),x4表示农业机械总动力(单位:万千瓦)): | number | y | x1 | x2 | x3 | x4 | |--------|-------:|------:|---------:|----------:|-------:| | 北京市 | 124.77 | 263 | 226.29 | 14.6 | 271.54 | | 天津市 | 156.29 | 270 | 306.64 | 58.53 | 595 | | 河北省 | 2910.17| 4009 | 6216.5 | 2627.5 | 9861.12| | 山西省 | 942 | 1851 |3146.67 | 1786.5 | 2655.04| | 内蒙古自治区| 1981.7 | 1129 | 5424 | 4770.36| 2891.64 | | 辽宁省 | 1591 | 1712 |3124.1 | 2171.79| 2142.93 | | 吉林省 | 2460 | 1279 |4427.7 | 2670.63| 2001.13 | | 黑龙江省 | 4353.01 | 1703 |11391.03 | 7393.7 | 3401.27| | 上海市 | 121.68 | 219 |193.27 | 16.3 | 99.2258| | 江苏省 | 3230.1 | 3430 |5272.04 | 1202.6 | 3810.57 | | 浙江省 | 789.15 | 2181 |1290.09 | 463.31 | 2384.03 | | 安徽省 | 3069.87 | 3550 |6605.57 | 2101.32 | 5108.85 | | 福建省 | 666.86 | 1763 |1231.01 | 265.69 | 1175.00 | | 江西省 | 2002.56 | 2518 |3604.6 | 1351.68 | 3358.93 | | 山东省 | 4316.3 | 4894 |7030.09 | 2341.87 | 11080.66| | 河南省 | 5389 | 5910 |9683.61 | 2987.35 | 9817.84 | | 湖北省 | 2309.1 | 3089 |4012.53 | 1827.1 | 3057.24 | | 湖南省 | 2902.7 | 3639 |4799.1 | 1824.87
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    本报告深入剖析了当前数据行业的现状、发展趋势及市场前景,为从业者提供了详尽的数据支持和实用建议。 大数据行业分析报告 江苏振邦智慧城市信息系统有限公司 2014年4月25日 目录 一、 大数据概述.................................................................................................................................1 1. 大数据简介 ............................................................................................................................. 1 2. 大数据特征 ............................................................................................................................. 1 3. 大数据的技术 ......................................................................................................................... 2 4. 大数据的应用 ......................................................................................................................... 2 5. 大数据处理方法....................................................................................................................... 2 二、大数据发展现状与趋势分析.....................................................................................................4 1. 国外现状 ................................................................................................................................. 4 2. 国内现状 ................................................................................................................................. 5 3. 发展趋势分析 ......................................................................................................................... 6 三、重点应用领域及行业企业分析.................................................................................................8 1. 重点应用领域 ......................................................................................................................... 9 2. 重点企业 ............................................................................................................................... 14 3. 国内运营商分析 ................................................................................................................. 19 四、存在问题及对策分析...............................................................................................................20 1. 数据量的增长问题与应对策略 ............................................................................................. 20