Introdução

SAS Viya é uma plataforma poderosa projetada para analytics em tempo real, permitindo que analistas e cientistas de dados trabalhem com grandes conjuntos de dados de forma eficiente. A integração do SAS Viya com linguagens populares como R e Python fornece um ambiente flexível e abrangente para análises complexas, permitindo que você aproveite o melhor de ambos os mundos. Neste tutorial, vamos explorar como configurar o SAS Viya, conectar-se a ele a partir de R e Python, e realizar análises de dados em tempo real. Você aprenderá a utilizar as bibliotecas necessárias, a autenticar usuários e a executar consultas SAS diretamente a partir do seu código em R e Python, tornando suas análises mais dinâmicas e eficientes.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente SAS Viya

    Certifique-se de ter acesso ao SAS Viya. Caso ainda não tenha o acesso, você pode se registrar e criar uma conta no site oficial do SAS. Após isso, instale o cliente SAS para a linguagem que deseja usar e configure os parâmetros de conexão, utilizando as informações de autenticação fornecidas.

    commands
    # Acesse o site oficial do SAS e registre-se.
    # Baixe e instale o SAS Viya Client.

  2. Instalação das Bibliotecas R e Python

    Para interagir com o SAS Viya, você deve instalar os pacotes SAS necessário em R e Python. Para R, use o pacote ‘curl’ e ‘sas7bdat’, enquanto para Python, use ‘saspy’. Isso permitirá que você se conecte ao SAS Viya e execute as análises desejadas.

    R
    install.packages(c('curl', 'sas7bdat'))

    Python
    pip install saspy

  3. Conexão ao SAS Viya com R

    Utilize o código a seguir para estabelecer uma conexão com o SAS Viya no R. Altere os parâmetros de acordo com as suas credenciais e URL do servidor.

    R
    library(curl)
library(sas7bdat)

# Criando a conexão
sas <- SAS(connection = 'http://your-sas-viya-url', username = 'your-username', password = 'your-password')

  4. Executando Consultas SAS com R

    Uma vez conectado, você pode executar consultas SAS diretamente do R. Use o código abaixo como exemplo para executar uma consulta simples e retornar os resultados.

    R
    result <- sasSubmit('
proc freq data=sashelp.cars;
tables origin;
run;
')
print(result)

  5. Conexão ao SAS Viya com Python

    Da mesma forma, utilize o código a seguir para estabelecer uma conexão com o SAS Viya utilizando Python. Novamente, ajuste os parâmetros conforme necessário.

    Python
    import saspy

# Criando a conexão
sas = saspy.SASsession(cfgname='your_config_name')

  6. Executando Consultas SAS com Python

    Com a conexão estabelecida, você pode executar consultas e comandos SAS em Python. O exemplo abaixo mostra como buscar dados da tabela ‘sashelp.cars’.

    Python
    result = sas.sasdata('cars', 'sashelp')
print(result.head())

  7. Visualização de Resultados em R e Python

    Ambas as linguagens permitem a visualização de dados através de pacotes gráficos. No exemplo abaixo, utilizamos o ggplot2 em R e matplotlib em Python para visualizar os resultados obtidos.

    R
    library(ggplot2)

ggplot(data=result, aes(x=origin, fill=origin)) + geom_bar()

    Python
    import matplotlib.pyplot as plt

result['origin'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

  8. Melhores Práticas e Considerações

    Ao trabalhar com SAS Viya, é crucial seguir as melhores práticas para garantir a segurança e eficiência. Utilize as credenciais corretas, mantenha suas bibliotecas atualizadas e considere o desempenho das operações em grandes conjuntos de dados.

    tips
    Mantenha suas bibliotecas de conexão sempre atualizadas para evitar problemas de compatibilidade.
    Verifique a documentação do SAS para comandos específicos ao trabalhar com seus dados.
    Monitore o uso de recursos no SAS Viya para otimizar suas consultas.

Conclusão

Neste tutorial, exploramos como utilizar SAS Viya para análises de dados em tempo real utilizando as linguagens R e Python. Desde a configuração do ambiente até a execução de consultas e visualização de resultados, você agora possui as ferramentas necessárias para integrar SAS Viya em suas análises de dados. Essa flexibilidade permite que você tire proveito dos recursos de machine learning e estatística avançada do SAS, melhorando a qualidade e a agilidade dos seus projetos de análise de dados.

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