Die Beispiele verwenden generierte Daten (datalines), um Autonomie und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieses Beispiel illustriert eine einfache Imputation. Wenn die Umsätze eines Jahres fehlen, werden sie imputiert, indem die Umsätze des Vorjahres um 5% erhöht werden. Die Variable `last_ventes` wird verwendet, um den letzten bekannten Wert zu speichern, was unerlässlich ist, wenn die LAG-basierte Imputation auch auf einen fehlenden Wert trifft. Die Option `single=yes` wird angegeben, um eine sequentielle Verarbeitung auf einem einzigen CAS-Knoten zu gewährleisten, was für die LAG-Funktion in einer verteilten Umgebung notwendig ist.
Kopiert!
libname mycas cas;
data mycas.ventes_annuelles;
input Annee Ventes;
datalines;
2020 1000
2021 1100
2022 .
2023 1300
2024 .
;
run;
data mycas.ventes_imputees (sessref="casauto" single=yes);
set mycas.ventes_annuelles;
retain last_ventes;
if Ventes = . then do;
lag_ventes = lag(Ventes);
if lag_ventes ne . then Ventes_imputees = lag_ventes * 1.05; /* Imputation mit +5% vom Vorjahr */
else Ventes_imputees = last_ventes * 1.05; /* Verwendet den letzten bekannten Umsatz, falls LAG auch fehlt */
end;
else do;
Ventes_imputees = Ventes;
last_ventes = Ventes;
end;
run;
proc print data=mycas.ventes_imputees;
title "Exemple 1: Imputation Basique des Ventes Manquantes";
run;
proc cas;
table.dropTable / caslib="mycas" name="ventes_annuelles";
table.dropTable / caslib="mycas" name="ventes_imputees";
run;
1
LIBNAME mycas cas;
2
3
DATA mycas.ventes_annuelles;
4
INPUT Annee Ventes;
5
DATALINES;
6
20201000
7
20211100
8
2022 .
9
20231300
10
2024 .
11
;
12
RUN;
13
14
DATA mycas.ventes_imputees (sessref="casauto" single=yes);
15
SET mycas.ventes_annuelles;
16
retain last_ventes;
17
IF Ventes = . THENDO;
18
lag_ventes = lag(Ventes);
19
IF lag_ventes ne . THEN Ventes_imputees = lag_ventes * 1.05; /* Imputation mit +5% vom Vorjahr */
20
ELSE Ventes_imputees = last_ventes * 1.05; /* Verwendet den letzten bekannten Umsatz, falls LAG auch fehlt */
21
END;
22
ELSEDO;
23
Ventes_imputees = Ventes;
24
last_ventes = Ventes;
25
END;
26
RUN;
27
28
PROC PRINTDATA=mycas.ventes_imputees;
29
title "Exemple 1: Imputation Basique des Ventes Manquantes";
Erklärung : Dieses fortgeschrittene Beispiel verwendet sowohl `LAG` als auch `LAG2`, um aufeinanderfolgende fehlende Werte zu behandeln. Für jedes Produkt (definiert durch `BY Produit`), wenn die Menge fehlt, versucht das Skript zuerst, diese mit der Menge des Vormonats zu imputieren (um 2% erhöht). Wenn die Menge des Vormonats ebenfalls fehlt, wird die Menge des vorletzten Monats verwendet (um 4% erhöht). Wenn kein vorheriger Wert verfügbar ist, wird die Menge mit 0 imputiert. Die Initialisierung der Variablen `lag_quantite` und `lag2_quantite` bei jeder neuen `Produit`-Gruppe ist entscheidend für korrekte Berechnungen.
Kopiert!
libname mycas cas;
data mycas.stock_produit;
input Produit $ Mois Quantite;
datalines;
A 1 100
A 2 110
A 3 .
A 4 .
A 5 130
B 1 200
B 2 .
B 3 220
B 4 230
;
run;
data mycas.stock_impute (sessref="casauto" single=yes);
set mycas.stock_produit;
by Produit;
if first.Produit then do;
lag_quantite = .;
lag2_quantite = .;
end;
else do;
lag_quantite = lag(Quantite);
lag2_quantite = lag2(Quantite);
end;
if Quantite = . then do;
if lag_quantite ne . then Quantite_imputee = lag_quantite * 1.02; /* +2% vom vorherigen Wert */
else if lag2_quantite ne . then Quantite_imputee = lag2_quantite * 1.04; /* +4% vom Wert vor dem Vorjahr */
else Quantite_imputee = 0; /* Wenn kein vorheriger Wert verfügbar ist */
end;
else Quantite_imputee = Quantite;
run;
proc print data=mycas.stock_impute;
title "Exemple 2: Imputation de Quantités Manquantes avec LAG et LAG2";
run;
proc cas;
table.dropTable / caslib="mycas" name="stock_produit";
table.dropTable / caslib="mycas" name="stock_impute";
run;
1
LIBNAME mycas cas;
2
3
DATA mycas.stock_produit;
4
INPUT Produit $ Mois Quantite;
5
DATALINES;
6
A 1100
7
A 2110
8
A 3 .
9
A 4 .
10
A 5130
11
B 1200
12
B 2 .
13
B 3220
14
B 4230
15
;
16
RUN;
17
18
DATA mycas.stock_impute (sessref="casauto" single=yes);
19
SET mycas.stock_produit;
20
BY Produit;
21
IF first.Produit THENDO;
22
lag_quantite = .;
23
lag2_quantite = .;
24
END;
25
ELSEDO;
26
lag_quantite = lag(Quantite);
27
lag2_quantite = lag2(Quantite);
28
END;
29
30
IF Quantite = . THENDO;
31
IF lag_quantite ne . THEN Quantite_imputee = lag_quantite * 1.02; /* +2% vom vorherigen Wert */
32
ELSEIF lag2_quantite ne . THEN Quantite_imputee = lag2_quantite * 1.04; /* +4% vom Wert vor dem Vorjahr */
33
ELSE Quantite_imputee = 0; /* Wenn kein vorheriger Wert verfügbar ist */
34
END;
35
ELSE Quantite_imputee = Quantite;
36
RUN;
37
38
PROC PRINTDATA=mycas.stock_impute;
39
title "Exemple 2: Imputation de Quantités Manquantes avec LAG et LAG2";
Erklärung : Dieses Beispiel implementiert eine erweiterte Imputation mit Gruppenverarbeitung (`BY Departement Annee`). Für jede Abteilung und jedes Jahr werden fehlende 'Reclamations'-Werte mit dem Wert des Vormonats imputiert. Wenn der vorherige Wert ebenfalls fehlt, wird der letzte nicht fehlende Wert derselben Gruppe verwendet. `RETAIN` und `FIRST.BYVAR` werden verwendet, um den Zustand über die Gruppen hinweg zu verwalten und `LAG` am Anfang jeder neuen Gruppe zurückzusetzen. Dies ist besonders nützlich für Paneldaten, bei denen die Sequenzen pro Gruppe beachtet werden müssen.
Kopiert!
libname mycas cas;
data mycas.reclamations_mensuelles;
input Departement $ Annee Mois Reclamations;
datalines;
IT 2022 1 10
IT 2022 2 12
IT 2022 3 .
IT 2022 4 15
IT 2023 1 .
IT 2023 2 18
HR 2022 1 20
HR 2022 2 .
HR 2022 3 25
HR 2023 1 22
HR 2023 2 .
HR 2023 3 .
HR 2023 4 30
;
run;
data mycas.reclamations_imputees (sessref="casauto" single=yes);
set mycas.reclamations_mensuelles;
by Departement Annee;
retain last_reclamations_in_group;
if first.Departement or first.Annee then do;
lag_reclamations = .;
last_reclamations_in_group = .;
end;
else lag_reclamations = lag(Reclamations);
if Reclamations = . then do;
if lag_reclamations ne . then Reclamations_imputees = lag_reclamations;
else if last_reclamations_in_group ne . then Reclamations_imputees = last_reclamations_in_group;
else Reclamations_imputees = 0; /* Imputation mit 0, wenn kein vorheriger Wert */
end;
else do;
Reclamations_imputees = Reclamations;
last_reclamations_in_group = Reclamations;
end;
run;
proc print data=mycas.reclamations_imputees;
title "Exemple 3: Imputation de Réclamations Manquantes par Département et Année";
run;
proc cas;
table.dropTable / caslib="mycas" name="reclamations_mensuelles";
table.dropTable / caslib="mycas" name="reclamations_imputees";
run;
1
LIBNAME mycas cas;
2
3
DATA mycas.reclamations_mensuelles;
4
INPUT Departement $ Annee Mois Reclamations;
5
DATALINES;
6
IT 2022110
7
IT 2022212
8
IT 20223 .
9
IT 2022415
10
IT 20231 .
11
IT 2023218
12
HR 2022120
13
HR 20222 .
14
HR 2022325
15
HR 2023122
16
HR 20232 .
17
HR 20233 .
18
HR 2023430
19
;
20
RUN;
21
22
DATA mycas.reclamations_imputees (sessref="casauto" single=yes);
23
SET mycas.reclamations_mensuelles;
24
BY Departement Annee;
25
retain last_reclamations_in_group;
26
27
IF first.Departement or first.Annee THENDO;
28
lag_reclamations = .;
29
last_reclamations_in_group = .;
30
END;
31
ELSE lag_reclamations = lag(Reclamations);
32
33
IF Reclamations = . THENDO;
34
IF lag_reclamations ne . THEN Reclamations_imputees = lag_reclamations;
35
ELSEIF last_reclamations_in_group ne . THEN Reclamations_imputees = last_reclamations_in_group;
36
ELSE Reclamations_imputees = 0; /* Imputation mit 0, wenn kein vorheriger Wert */
37
END;
38
ELSEDO;
39
Reclamations_imputees = Reclamations;
40
last_reclamations_in_group = Reclamations;
41
END;
42
RUN;
43
44
PROC PRINTDATA=mycas.reclamations_imputees;
45
title "Exemple 3: Imputation de Réclamations Manquantes par Département et Année";
Erklärung : Dieses Beispiel demonstriert die Integration in SAS Viya/CAS für die Imputation von Reaktionszeiten. Es verwendet `SESSREF="casauto" SINGLE=YES`, um sicherzustellen, dass die `LAG`-Operationen korrekt auf einem einzigen Thread in der verteilten CAS-Umgebung ausgeführt werden. Fehlende Werte werden unter Verwendung des letzten bekannten Wertes innerhalb jedes `Service` imputiert. Wenn kein vorheriger Wert verfügbar ist (z.B. für die erste Beobachtung eines Dienstes mit einem fehlenden Wert), wird ein Standardwert von 30 verwendet. Dieser Fall hebt die Robustheit der Imputationslogik und die Behandlung von Grenzbereichen hervor.
Kopiert!
libname mycas cas;
data mycas.temps_reponse;
input Service $ Date : yymmdd. TempsReponse;
format Date yymmdd10.;
datalines;
Email 20230101 15
Email 20230102 20
Email 20230103 .
Email 20230104 .
Email 20230105 25
Chat 20230101 5
Chat 20230102 .
Chat 20230103 8
;
run;
data mycas.temps_reponse_impute (sessref="casauto" single=yes);
set mycas.temps_reponse;
by Service;
retain last_temps_reponse_service;
if first.Service then do;
lag_temps_reponse = .;
last_temps_reponse_service = .;
end;
else lag_temps_reponse = lag(TempsReponse);
if TempsReponse = . then do;
if lag_temps_reponse ne . then TempsReponse_impute = lag_temps_reponse;
else if last_temps_reponse_service ne . then TempsReponse_impute = last_temps_reponse_service;
else TempsReponse_impute = 30; /* Standardimputation mit 30, wenn kein vorheriger Wert */
end;
else do;
TempsReponse_impute = TempsReponse;
last_temps_reponse_service = TempsReponse;
end;
run;
proc print data=mycas.temps_reponse_impute;
title "Exemple 4: Imputation de Temps de Réponse Manquants dans CAS";
run;
proc cas;
table.dropTable / caslib="mycas" name="temps_reponse";
table.dropTable / caslib="mycas" name="temps_reponse_impute";
run;
1
LIBNAME mycas cas;
2
3
DATA mycas.temps_reponse;
4
INPUT Service $ Date : yymmdd. TempsReponse;
5
FORMAT Date yymmdd10.;
6
DATALINES;
7
Email 2023010115
8
Email 2023010220
9
Email 20230103 .
10
Email 20230104 .
11
Email 2023010525
12
Chat 202301015
13
Chat 20230102 .
14
Chat 202301038
15
;
16
RUN;
17
18
DATA mycas.temps_reponse_impute (sessref="casauto" single=yes);
19
SET mycas.temps_reponse;
20
BY Service;
21
retain last_temps_reponse_service;
22
23
IF first.Service THENDO;
24
lag_temps_reponse = .;
25
last_temps_reponse_service = .;
26
END;
27
ELSE lag_temps_reponse = lag(TempsReponse);
28
29
IF TempsReponse = . THENDO;
30
IF lag_temps_reponse ne . THEN TempsReponse_impute = lag_temps_reponse;
31
ELSEIF last_temps_reponse_service ne . THEN TempsReponse_impute = last_temps_reponse_service;
32
ELSE TempsReponse_impute = 30; /* Standardimputation mit 30, wenn kein vorheriger Wert */
33
END;
34
ELSEDO;
35
TempsReponse_impute = TempsReponse;
36
last_temps_reponse_service = TempsReponse;
37
END;
38
RUN;
39
40
PROC PRINTDATA=mycas.temps_reponse_impute;
41
title "Exemple 4: Imputation de Temps de Réponse Manquants dans CAS";
Dieses Material wird von We Are Cas "wie besehen" zur Verfügung gestellt. Es gibt keine ausdrücklichen oder stillschweigenden Garantien hinsichtlich der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck in Bezug auf die hierin enthaltenen Materialien oder Codes. We Are Cas ist nicht verantwortlich für Fehler in diesem Material, wie es jetzt existiert oder existieren wird, noch bietet We Are Cas technischen Support dafür an.
SAS und alle anderen Produkt- oder Dienstleistungsnamen von SAS Institute Inc. sind eingetragene Marken oder Marken von SAS Institute Inc. in den USA und anderen Ländern. ® zeigt die Registrierung in den USA an. WeAreCAS ist eine unabhängige Community-Site und nicht mit SAS Institute Inc. verbunden.
Diese Website verwendet technische und analytische Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern.
Mehr erfahren.
