Die Abkürzung SAS stand ursprünglich für Statistical Analysis System, ist jedoch mittlerweile zu einem Markennamen geworden. Die SAS Programmierung findet heutzutage gebietsübergreifend Anwendung und ist besonders in den Bereichen Health Care und Medical Analytics gefragt.
Die SAS Software besteht aus verschiedenen Modulen. Dazu gehören
- Base SAS – Das Basis Modul mit der eigenen SAS Language. Es beinhaltet Standardprozeduren und die Makrosprache
- SAS/STAT – Hiermit werden statistische Berechnungen und Prozeduren durchgeführt
- SAS/GRAPH – Für Grafiken
- SAS/ACCESS – Dieses Modul(Schnittstellen zu Microsoft Office, Datenbanken etc.).
Die hochperformante Statistiksoftware SAS eignet sich für eine Vielzahl von Aufgaben und Arbeitsschritte aus dem statistischen Spektrum. Dazu zählen unter anderem:
- Datenanalyse
- Prozesse des Datenmanagements
- Data-Mining
- Cloud Analytics
- Big-Data-Analysen.
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Was sagen Kunden zur SAS Hilfe von Novustat?
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Was lässt sich alles mit SAS programmieren?
Mit SAS Programmierungen lassen sich auch große Datenmengen (z.B. aus relationalen Datenbanken) einfach managen und überwachen. Die Programmieroberfläche besteht aus einem Editor-, einem Log- und einem Outputfenster.
Um mit SAS programmieren zu können, unterscheidet man beispielsweise zwischen zwei Programmierungsschritten:
- Dem ’Data‘-Step, in dem Daten verknüpft, aufbereitet, rekodiert, formatiert und belabelt werden
- dem ‚Proc‘-Step, der den Output auf Basis der aufbereiteten Dateien erstellt.
Das hohe Maß an Kompatibilität mit MS Office und der einfache Export des SAS Outputs zu Excel, Word, PowerPoint oder als PDFs sind eine Stärke von SAS Programmierungen im Vergleich zu anderer Software.
Typische Anwendungsgebiete einer SAS Analyse sind in Forschung sowie Wirtschaft zu finden, u.A. bei
- Klinischen Studien
- Composite Endpoint-Analysen
- Payer Mapping
- Biowissenschaftlichen Untersuchungen
- Landwirtschaft / Agrarwissenschaftliche Studien
- Marketingkampagnen (Marktpotenzial-Analysen, Clusteranalysen, Kampagnenwirksamkeitsanalysen etc.)
Besonders häufig finden SAS Programmierungen in der medizinischen Statistik Anwendung: Grund dafür sind zum einen die nahezu grenzenlosen Möglichkeiten, den Output durch die SAS Programmierung exakt nach Wunsch zu gestalten. Die Ergebnisse in Tabellen, Grafiken und Darstellungen enthalten so jedes gewünschte Detail an der richtigen Stelle. Besonders bei Überlebenszeitanalysen mittels Kaplan-Meier-Kurven und Log-Rank-Tests bietet das Programm eine Fülle von Optionen der grafischen Aufbereitung, wenn Sie mit SAS programmieren. Auf Grund der hohen Rechenkraft und der einfachen Handhabung des Zusammenführens von Daten diverser Quellen findet die SAS Software ebenfalls häufig Anwendung bei indirekten Vergleichen und Meta-Analysen von Arzneimitteln oder Medizinprodukten.
Vermehrt wird SAS auf Grund seiner Rechenstärke auch bei Big-Data-Analytics, eingesetzt. Beispielsweise findest es verstärkt Einsatz im Data Mining, insbesondere im Bereich der Predictive Modeling: Hierunter versteht man die Prognose des zukünftigen Verhaltens von Akteuren auf Basis von gesammelten Daten aus der Vergangenheit. Mit Hilfe der SAS Software lassen sich statistische Modelle berechnen, die eine Aussage über die Wahrscheinlichkeit sowie Größe des Einflusses diverser Faktoren erlauben.
Novustat hilft Ihnen gerne bei Ihrer SAS Programmierung
Die Experten von Novustat verfügen über umfangreiche praktische Erfahrung mit der SAS Programmierung und kennen sich in jeden Fall mit allen Fragen rund um SAS aus. Wir helfen Ihnen gerne bei allen Schritten Ihres Projektes und beraten Sie, ob die SAS Software das angemessene Programm für Ihr Projekt ist. Unsere Experten unterstützen Sie von der SAS Programmierung bis zur Auswertungen sowie Interpretation der Ergebnisse. Alternativ überprüfen bzw validieren wir auch den Code, den sie mit SAS programmieren und geben Feedback zur Qualität und zeigen Optimierungsansätze auf. Ebenso bei der Aufbereitung von Daten, der Codierung und der Bereinigung der Daten unterstützen wir Sie gerne. Genauso bei der optimalen Darstellung der Ergebnisse.
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