今天有空看到一本挺不错的书，仔细阅读，发现很多有用的知识点，于是认真研读起来，以下是初步的要点笔记。切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7；切换至编辑器窗口快捷键是F5；F3，F8是提交sas程序；CTRL+E是清除窗口中的内容 一.查看数据集属性，类似于oracle里面对表的vi

1.Abbreviation Add a new abbreviationCtrl + Shift + A Bring up word tipAlt + F1 + No Selection Hide the current word tipEsc Make a text abbreviationShif

Alt+F9隐藏参考线ctrl+[缩小字号ctrl+]增大字号ctrl+z撤销ctrl+y撤销的反向动作ctrl+d快速复制CTRL+G组合

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过

1、销售指标分析： 主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。这些复杂的指

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过

十：file语句file中的option选项：Dlm=              指定列表输出文件的分隔符，默认是空格Dropover      规定当输出数据行长度超过指定值时，忽略超出部分Flowover    规定当输出数据行长度超过指定值时，超过部分在下一行输出Dsd   规定一个数据项可以包含分隔符，但是要用引号括住  默认分隔符是逗号En

一些常用的SAS命令1. 转换文本数据文件的数据步的一般形式为：data 数据集名；infile 文件名； input 变量输入设定； run；2. 指定逻辑文件名语句的一般形式为：filename 逻辑文件名 ‘文件位置’；3. 查看SAS逻辑库的属性和内容的一般写法为：proc datasets lib=逻辑库名；run；4. 查看SAS数据集的属性的一般写法为：p