Introdução

Neste tutorial, vamos explorar as melhores práticas para realizar análises de dados utilizando o SAS Viya, um ambiente poderoso para manipulação e análise de grandes volumes de dados. Também veremos como integrar o SAS com linguagens de programação populares, como Python e R, para otimizar fluxos de trabalho analíticos. O SAS Viya oferece soluções modernas para análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial, facilitando operações em ambientes de big data. Através de exemplos práticos e códigos executáveis, você aprenderá a maximizar o potencial destas ferramentas, garantindo eficiência e robustez nos seus processos de análise. Este guia é ideal para analistas de dados e desenvolvedores que buscam um entendimento profundo e aplicado dessas tecnologias.

Etapas

  1. Preparação do Ambiente

    Antes de começar, certifique-se de que possui o SAS Viya instalado e configurado em seu sistema. Você também precisará do ambiente Python ou R configurado, junto com os pacotes necessários para as integrações.

    commands
    # Verifique sua instalação do SAS Viya
    sas -version
    # Para o Python, instale o pacote SASPy
    pip install saspy
    # Para o R, instale o pacote SAS
    install.packages('sas7bdat')

  2. Conectando Python ao SAS Viya

    Usando o pacote SASPy, você pode se conectar ao SAS Viya diretamente do Python. A primeira coisa a fazer é configurar a conexão através de um script Python.

    python_script
    import saspy
sas = saspy.SASsession()
print(sas.sasversion())

  3. Executando Análises com Python

    Agora que você está conectado, vamos executar uma análise simples usando Python. Este exemplo carregará um dataset e imprimirá a média de uma coluna específica.

    python_script
    data = sas.sd2df('work.mydata')
mean_value = data['valor'].mean()
print('Média:', mean_value)

  4. Integrando R com SAS Viya

    Agora vamos integrar o R com o SAS Viya usando o pacote SAS. Inicie uma sessão SAS e carregue um dataset.

    r_script
    library(SAS)
sas.session()
data <- sas.data('work.mydata')
print(data)

  5. Realizando Análise Estatística em R

    Com os dados carregados no R, você pode realizar uma análise estatística rapidamente. Neste exemplo, calcularemos a média e o desvio padrão de uma coluna específica.

    r_script
    mean_value <- mean(data$valor)
dev_std <- sd(data$valor)
print(paste('Média:', mean_value))
print(paste('Desvio Padrão:', dev_std))

  6. Exportando Resultados para SAS

    Após realizar suas análises no Python ou R, você pode exportar os resultados de volta para o SAS para futuras análises ou relatórios.

    python_script
    sas.df2sd(data, table='work.results')
print('Resultados exportados para SAS.')

  7. Visualizando Resultados com SAS Viya

    Por fim, utilize o SAS Viya para visualizar os resultados. Crie gráficos e dashboards para uma melhor interpretação dos dados.

    sas_code
    proc sgplot data=work.results;
   scatter x=hora y=valor;
   title 'Gráfico de Valores';
run;

Conclusão

Neste tutorial, abordamos como explorar as melhores práticas na análise de dados usando o SAS Viya, bem como integrar Python e R para otimização de fluxos de trabalho. Desde a configuração do ambiente até a realização de análises e visualizações, você agora possui um guia abrangente para aplicar essas ferramentas em suas próprias análises de dados. Ao unir a robustez do SAS com a flexibilidade de Python e R, você pode criar fluxos de trabalho eficientes que atendem às suas necessidades analíticas.

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#SAS #SASViya #Python #R #AnaliseDeDados #DataScience