Uso Básico de PROC DATAMETRICS

El procedimiento DATAMETRICS permite un perfilado rápido y eficiente de los datos. Al especificar simplemente una tabla de entrada y una tabla de salida, genera automáticamente métricas para todas las variables presentes. Esto incluye la detección de identidades potenciales, valores faltantes, formatos de datos y otros indicadores esenciales para evaluar la calidad de los datos. La ausencia de la instrucción 'IDENTITIES' significa que no se realiza ningún análisis de identificación específico, y se utilizan las opciones predeterminadas para todos los cálculos.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los ejemplos utilizan datos generados (datalines) para asegurar la autonomía y la reproducibilidad.

1 Bloque de código

PROC DATAMETRICS Data

Explicación :
Este ejemplo muestra el uso más simple de PROC DATAMETRICS. Se crea una tabla de entrada 'my_data' con datos en línea. El procedimiento se ejecuta luego especificando solo la tabla de entrada y una tabla de salida ('my_results'). Por defecto, genera métricas de calidad para todas las variables de 'my_data'. La instrucción 'proc print' muestra los resultados para su examen.

¡Copiado!

1	DATA my_data;
2	INPUT ID $ Name $ Age Score;
3	DATALINES;
4	001 John 30 95
5	002 Jane 24 88
6	003 Mike . 72
7	004 Jane 24 88
8	005 Chris 45 60
9	006 John 30 95
10	007 Sarah 29 .
11	;
12	RUN;
13
14	PROC DATAMETRICS DATA=my_data out=my_results;
15	RUN;
16
17	PROC PRINT DATA=my_results;
18	title 'Resultados Básicos de PROC DATAMETRICS';
19	RUN;

2 Bloque de código

PROC DATAMETRICS Data

¡Copiado!

1	DATA employees;
2	INPUT EmployeeID Name $ Department $ Salary DateOfHire:yymmdd10.;
3	FORMAT DateOfHire yymmdd10.;
4	DATALINES;
5	101 Alice Sales 60000 2020-01-15
6	102 Bob Marketing 75000 2019-03-22
7	103 Alice Sales 60000 2020-01-15
8	104 Charlie IT 80000 2021-07-01
9	105 David Sales 62000 2020-01-15
10	;
11	RUN;
12
13	PROC DATAMETRICS DATA=employees out=employee_metrics;
14	variables EmployeeID Name Department Salary;
15	OUTPUT metric=ALL;
16	RUN;
17
18	PROC PRINT DATA=employee_metrics;
19	title 'Métricas de Calidad para Variables Específicas';
20	RUN;

3 Bloque de código

PROC DATAMETRICS Data

¡Copiado!

1	DATA transactions;
2	INPUT TransactionID CustomerID ProductID $ Quantity Price Date:yymmdd10.;
3	FORMAT Date yymmdd10.;
4	DATALINES;
5	T001 C001 P001 2 15.50 2023-01-05
6	T002 C002 P002 1 10.00 2023-01-05
7	T003 C001 P001 2 15.50 2023-01-05
8	T004 C003 P003 3 25.75 2023-01-06
9	T005 C001 P001 2 15.50 2023-01-05
10	;
11	RUN;
12
13	PROC DATAMETRICS DATA=transactions out=transaction_summary;
14	identities TransactionID CustomerID ProductID;
15	variables Quantity Price;
16	OUTPUT metric=ALL outall;
17	RUN;
18
19	PROC PRINT DATA=transaction_summary;
20	title 'Análisis Avanzado de Métricas e Identidades de Transacciones';
21	RUN;

4 Bloque de código

PROC DATAMETRICS (CAS) Data

¡Copiado!

1	/* Connexion à la session CAS et chargement des données */
2	cas;
3	LIBNAME mycas cas;
4
5	DATA mycas.sales_data;
6	INPUT SaleID $ Region $ Amount Date:yymmdd10.;
7	FORMAT Date yymmdd10.;
8	DATALINES;
9	S001 East 1200.50 2024-01-10
10	S002 West 850.25 2024-01-11
11	S003 North 1500.00 2024-01-10
12	S004 South 980.75 2024-01-12
13	S005 East . 1000.00 2024-01-13
14	;
15	RUN;
16
17	/* Exécution de PROC DATAMETRICS sur CAS */
18	PROC DATAMETRICS DATA=mycas.sales_data out=mycas.sales_metrics;
19	variables SaleID Region Amount Date;
20	OUTPUT metric=ALL;
21	RUN;
22
23	/* Affichage des résultats depuis CAS */
24	PROC PRINT DATA=mycas.sales_metrics;
25	title 'Métricas de Calidad de los Datos de Ventas (CAS)';
26	RUN;
27
28	/* Arrêt de la session CAS */
29	cas term;

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