Guide du débutant pour l’utilisation de SAS pour les applications de gestion

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A Beginners Guide to SAS for Business Applications

Guide du débutant pour l’utilisation de SAS pour les applications de gestion


Dans le paysage commercial actuel, les données sont l’un des atouts les plus précieux qu’une entreprise puisse exploiter. L’exploitation efficace de ces données peut favoriser la prise de décision, optimiser les opérations et, en fin de compte, procurer un avantage concurrentiel



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(Statistical Analysis System) est une suite logicielle puissante conçue pour analyser de grandes quantités de données et les transformer en informations exploitables. Que vous soyez novice en matière d’analyse de données ou que vous soyez un professionnel désireux d’explorer de nouveaux outils, ce guide vous présentera les bases de SAS et ses principales applications professionnelles.


1. Qu’est-ce que le SAS ?


SAS est une plateforme analytique complète développée par SAS Institute, un leader dans le domaine des solutions analytiques pour les entreprises. Créé à l’origine dans les années 1970 pour analyser les données agricoles, SAS est devenu l’un des outils d’analyse de données les plus polyvalents et les plus largement utilisés dans tous les secteurs d’activité. Il est connu pour ses solides capacités d’analyse statistique, de modélisation prédictive, d’exploration de données et d’apprentissage automatique.


SAS permet aux entreprises de traiter de grands ensembles de données, de découvrir des tendances, de faire des prédictions basées sur des données et d’améliorer les processus de prise de décision. Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :


  • Gestion des données


    : SAS peut importer, nettoyer et transformer des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des feuilles de calcul et des fichiers texte.

  • Analyse avancée


    : Il prend en charge une série de techniques d’analyse, notamment les statistiques descriptives, la modélisation prédictive et les algorithmes d’apprentissage automatique.

  • Visualisation des données


    : SAS fournit des outils permettant de créer des diagrammes, des graphiques et des tableaux de bord pour visualiser les tendances et les informations.

  • Intelligence économique


    : SAS aide les entreprises à générer des rapports et des tableaux de bord qui contribuent à la planification stratégique et à l’efficacité opérationnelle.


2. Pourquoi utiliser SAS pour les applications professionnelles ?


SAS est particulièrement précieux pour les entreprises car il peut gérer l’ensemble du cycle de vie de l’analyse, de la préparation des données à l’analyse prédictive et au reporting. Voici pourquoi les entreprises se tournent souvent vers SAS pour leurs besoins en données :


  • Évolutivité


    : SAS est conçu pour traiter de petits ensembles de données et s’adapter à d’énormes entrepôts de données contenant des millions de lignes.

  • Capacités avancées


    : SAS propose un large éventail d’outils statistiques et d’algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent aux entreprises de créer des modèles prédictifs sophistiqués.

  • Sécurité et conformité


    : SAS veille à ce que les données soient gérées en toute sécurité et fournit des outils pour aider les entreprises à se conformer aux exigences réglementaires.

  • Interface conviviale


    : Pour les non-programmeurs, SAS offre des solutions de type pointer-cliquer grâce à SAS Enterprise Guide et SAS Visual Analytics. Les utilisateurs plus expérimentés peuvent écrire du code en utilisant le langage de programmation de SAS pour un meilleur contrôle et une plus grande personnalisation.

  • Applications intersectorielles


    : De la santé à la finance en passant par le commerce de détail et l’industrie, SAS est suffisamment flexible pour offrir des solutions personnalisées à divers secteurs d’activité.


3. Comment démarrer avec SAS for Business Applications


Pour les débutants, l’apprentissage de SAS peut sembler insurmontable en raison de son large éventail de fonctionnalités. Cependant, SAS offre de nombreuses possibilités pour débuter sans connaissances techniques approfondies. Voici un guide étape par étape pour vous faciliter la tâche.


Étape 1 : Choisissez votre interface


SAS propose différentes interfaces aux utilisateurs en fonction de leur niveau de compétence technique. Les débutants commencent souvent par


SAS Studio


ou


SAS Enterprise Guide


:


  • SAS Studio


    : Il s’agit d’une plateforme web qui permet aux utilisateurs d’accéder à SAS directement dans leur navigateur. Elle offre à la fois un environnement basé sur le code pour l’écriture de programmes SAS et une interface visuelle pour ceux qui préfèrent ne pas écrire de code.

  • SAS Enterprise Guide


    : Il s’agit d’une interface de type pointer-cliquer qui permet d’effectuer facilement des analyses, de créer des rapports et de gérer des données sans avoir besoin de connaissances approfondies en matière de codage.


Pour les particuliers ou les entreprises qui ne sont pas prêts à investir dans SAS, SAS propose une version gratuite basée sur le cloud, appelée


SAS OnDemand for Academics


, qui est idéale pour apprendre et tester sans encourir de frais.


Étape 2 : Importation et gestion des données


Une fois que vous avez accès à SAS, la première étape consiste à importer des données. SAS peut prendre en charge une grande variété de formats de fichiers, tels que les feuilles de calcul Excel, les fichiers CSV, les bases de données comme SQL, etc. L’importation de données dans SAS est simple, en particulier via SAS Studio, où vous pouvez utiliser une fonction de glisser-déposer ou écrire un code de base pour charger vos données.


Voici un exemple de code pour importer un fichier CSV dans SAS :


sas


Copier le code


PROC IMPORT DATAFILE= »/path/to/your/file.csv »


OUT=mes_données


DBMS=CSV


REMPLACER ;


RUN ;


Une fois les données importées, vous pouvez les explorer en visualisant les lignes, les colonnes et les statistiques récapitulatives afin de vous assurer qu’elles sont prêtes pour l’analyse.


Étape 3 : Exploration et nettoyage des données


Avant d’analyser les données, il est essentiel de les explorer et de les nettoyer. Cela permet de s’assurer que les données sont exactes et exemptes d’erreurs telles que les doublons, les valeurs manquantes ou les incohérences. SAS propose diverses procédures telles que


PROC FREQ


pour les distributions de fréquence,


PROC MEANS


pour les statistiques sommaires et


PROC UNIVARIATE


pour une analyse plus détaillée.


Voici un exemple de génération de statistiques sommaires à l’aide de SAS :


sas


Copier le code


PROC MEANS DATA=my_data ;


Bénéfice des recettes de la VAR ;


RUN ;


Si vos données comportent des valeurs manquantes ou des valeurs aberrantes, vous pouvez utiliser les fonctions intégrées de nettoyage des données de SAS pour les traiter. SAS offre des moyens simples de filtrer les données, d’imputer les valeurs manquantes ou de normaliser les variables.


Étape 4 : Analyse descriptive et prédictive


Une fois les données nettoyées, vous pouvez commencer à les analyser à l’aide de la vaste gamme d’outils statistiques et d’apprentissage automatique de SAS. Les entreprises commencent souvent par l’


analyse descriptive


, qui consiste à résumer des données historiques pour identifier des tendances ou des modèles. Des procédures telles que


PROC REPORT


et


PROC TABULATE


vous permettent de créer des rapports détaillés qui peuvent être partagés au sein de l’organisation.


Par exemple, une entreprise de vente au détail peut vouloir analyser les caractéristiques démographiques de ses clients ou suivre les ventes de produits au fil du temps :


sas


Copier le code


PROC REPORT DATA=my_data ;


COLONNE région, ventes ;


DEFINIR la région / le groupe ;


DEFINE sales / MEAN ‘Ventes moyennes’ ;


RUN ;


Au-delà de l’analyse descriptive, SAS est réputé pour ses


capacités de


modélisation prédictive


. Vous pouvez construire des modèles prédictifs en utilisant la régression linéaire, les arbres de décision, le clustering et d’autres techniques avancées. Par exemple, si vous êtes une banque, vous pourriez vouloir prédire quels clients sont les plus susceptibles de ne pas rembourser un prêt. SAS vous permet d’utiliser la régression logistique ou les arbres de décision pour faire ces prédictions :


sas


Copier le code


PROC LOGISTIC DATA=my_data ;


MODEL default_flag = revenu âge credit_score ;


RUN ;


Ces modèles prédictifs permettent aux entreprises de prendre des décisions proactives et d’optimiser leurs stratégies.


Étape 5 : Visualisation des données


L’un des aspects les plus puissants de SAS est son outil de visualisation des données. SAS Visual Analytics permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs, des rapports visuels et des graphiques qui aident à communiquer les résultats d’une manière accessible. Que vous analysiez la performance des ventes, le comportement des clients ou les campagnes de marketing, SAS facilite la création de visualisations qui racontent l’histoire derrière les données.


Pour les débutants, la fonctionnalité « glisser-déposer » de Visual Analytics permet de créer facilement des diagrammes à barres, des diagrammes de dispersion et des cartes thermiques sans avoir à écrire de code. Une fois créées, ces visualisations peuvent être partagées avec les parties prenantes par le biais de rapports ou de tableaux de bord en direct.


4. Principales applications commerciales de SAS


SAS est utilisé dans divers secteurs d’activité pour un large éventail d’applications commerciales. Parmi les utilisations les plus courantes, on peut citer


  • Services financiers


    : Pour la gestion des risques, la détection des fraudes et la conformité réglementaire, les institutions financières utilisent SAS pour créer des modèles prédictifs qui réduisent les risques et améliorent la planification financière.

  • Commerce de détail


    : SAS aide les détaillants à analyser les comportements des clients, à optimiser les stratégies de tarification et à prévoir la demande de produits.

  • Soins de santé


    : Les prestataires de soins de santé utilisent SAS pour analyser les données des patients, améliorer les résultats des traitements et optimiser l’efficacité opérationnelle.

  • Fabrication


    : Les fabricants utilisent SAS pour le contrôle de la qualité, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et la maintenance prédictive afin de minimiser les temps d’arrêt et d’améliorer la productivité.


Conclusion


SAS est un outil polyvalent et robuste qui permet aux entreprises de gérer des données, d’analyser des tendances et de prendre des décisions fondées sur des données. Pour les débutants, SAS peut sembler complexe, mais ses interfaces conviviales, comme SAS Studio et SAS Visual Analytics, le rendent accessible aux utilisateurs de tous niveaux. En suivant une approche structurée, vous pouvez commencer par la gestion et l’exploration des données de base, puis passer à des techniques plus avancées telles que la modélisation prédictive et la visualisation des données. Avec son large éventail d’applications dans tous les secteurs, SAS est un atout inestimable pour toute entreprise qui cherche à exploiter pleinement le potentiel de ses données.