Contexte Métier
Un data scientist prépare des données pour une étude clinique. La variable 'TAUX_CHOLESTEROL' est incomplète et doit être catégorisée selon des seuils cliniques précis (Normal, Limite, Élevé). Les patients avec des données manquantes doivent être isolés dans un groupe à part pour investigation. La gestion des valeurs frontières (ex: un cholestérol à exactement 200) doit être stricte.
À propos du Set : dataPreprocess
Nettoyage, imputation et préparation des données.
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Création d'une table de patients avec des taux de cholestérol contenant des valeurs manquantes, des extrêmes et des valeurs frontières.
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| 1 | DATA mycas.patients_cliniques; |
| 2 | INPUT id_patient taux_cholesterol; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 101 185 |
| 5 | 102 200 |
| 6 | 103 239 |
| 7 | 104 240 |
| 8 | 105 . |
| 9 | 106 350 |
| 10 | 107 160 |
| 11 | 108 . |
| 12 | 109 199.9 |
| 13 | 110 239.1 |
| 14 | ; |
| 15 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Application d'un binning par points de coupe manuels (CUTPTS) pour définir les seuils cliniques.
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| 1 | PROC CAS; |
| 2 | dataPreprocess.binning / |
| 3 | TABLE={name='patients_cliniques', caslib='mycas'}, |
| 4 | inputs={{name='taux_cholesterol'}}, |
| 5 | method='CUTPTS', |
| 6 | cutPoints={200, 240}, |
| 7 | binMissing=TRUE, |
| 8 | binMapping='RIGHT', /* Utilise [), [), [) -> 200 ira dans la 2e classe */ |
| 9 | copyAllVars=TRUE, |
| 10 | outVarsNameSuffix='_CAT', |
| 11 | casOut={name='patients_binned', caslib='mycas', replace=true}; |
| 12 | RUN; |
Résultat Attendu
La table `mycas.patients_binned` est créée et contient toutes les colonnes originales. Une nouvelle colonne `taux_cholesterol_CAT` est ajoutée. Les patients 105 et 108 (valeurs manquantes) ont la valeur 0. Le patient 102 (valeur 200) est dans la classe 2 (intervalle [200, 240)). Le patient 104 (valeur 240) est dans la classe 3 (intervalle [240, ...]). Le patient 109 (199.9) est dans la classe 1. Le mapping des frontières est correctement géré selon la règle 'RIGHT'.