Dataviz SAS : Révélez les corrélations cachées de vos données grâce à PROC SGSCATTER

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Stéphanie

Le Conseil de l'Expert

Stéphanie
Spécialiste Machine Learning et IA.

L'utilisation de l'option transparency=0.8 est indispensable lorsque vous avez beaucoup de points; elle permet de gérer le problème de chevauchement (overplotting) en rendant les zones de forte densité plus foncées, révélant ainsi la véritable distribution des données qui serait masquée par des points opaques.

Ce script utilise la procédure SGSCATTER pour générer une matrice de graphiques comparant l'efficacité énergétique (miles par gallon en ville et sur autoroute) en fonction de la puissance (horsepower) et du poids (weight) des véhicules. L'analyse est restreinte aux véhicules de type 'Sedan' et 'Sports' issus de la table sashelp.cars.
Analyse des données

Type : SASHELP


Les données proviennent de la table système SASHELP.CARS. Un filtre WHERE est appliqué pour ne conserver que les observations où la variable 'type' est 'Sedan' ou 'Sports'.

1 Bloc de code
PROC SGSCATTER
Explication :
Génération du graphique avec PROC SGSCATTER. L'instruction 'compare' croise les variables définies en X (consommation) et en Y (caractéristiques physiques). L'option 'transparency' gère la densité des points et 'markerattrs' définit le style des symboles.
Copié !
1/*--Comparative Scatter Plot--*/
2 
3title 'Mileage by Horsepower and Weight';
4PROC SGSCATTER DATA=sashelp.cars(where=(type in ('Sedan' 'Sports')));
5 label mpg_city='City';
6 label mpg_highway='Highway';
7 compare x=(mpg_city mpg_highway) y=(horsepower weight) /
8 transparency=0.8 markerattrs=graphdata1(symbol=circlefilled);
9 RUN;
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