SAS 데이터 분석: 빅데이터 시대를 이끄는 도구

최근 몇 년 동안 빅데이터는 사람들이 다루기 힘든 규모로 커져가고 있습니다. 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서는 효율적인 데이터 처리 및 분석 도구가 필요합니다. 그리고 그 중에서도 SAS는 규모가 큰 데이터를 다루는 분석에 앞장서고 있습니다.

SAS에서 데이터를 처리하고 분석하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 SAS언어를 이용한 프로그래밍 방식이고 두 번째는 GUI(Graphical User Interface)를 이용한 방식입니다. 이 중에서도 프로그래밍 방식에서는 사용자가 데이터에 대한 전반적인 이해를 가지고 있는 경우에 좀 더 세밀하게 데이터를 다룰 수 있습니다.

데이터 불러오기

SAS에서 데이터를 불러오는 방법은 간단합니다. 불러오고자 하는 데이터의 경로와 파일명을 지정하여 data 명령어를 이용합니다. infile 명령어를 이용하면 파일의 구조를 지정할 수 있습니다.

SAS
data test;
infile 'C:/SAS/sample.txt';
input name $ age gender $;
run;

위의 예시는 C:/SAS/ 경로에 위치한 sample.txt 파일을 test 데이터셋에 불러옵니다. 파일 내의 각 열의 변수형식과 이름을 지정할 수 있습니다.

데이터 전처리

SAS는 여러 가지 데이터 전처리 방법을 지원합니다. 하지만 대표적으로 사용되는 방법들은 다음과 같습니다.

결측값 처리

SAS에서는 PROC MEANS 명령어를 이용하여 결측값 등 특이값(outlier)에 대한 처리를 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터에 대한 전반적인 이해도를 높일 수 있습니다.

변환

SAS에서는 PROC TRANSPOSE 명령어를 이용하여 데이터를 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 열 기반의 데이터셋을 행 기반의 데이터셋으로 변환할 수 있습니다.

필터링

SAS에서는 WHERE 명령어를 이용하여 원하는 데이터만 추출할 수 있습니다. 또한, PROC SQL 명령어를 이용하여 SQL 문법을 이용할 수도 있습니다.

분석 모형의 생성 및 적용

SAS에서는 다양한 분석 모형을 생성하고 적용할 수 있습니다. 대표적으로 로지스틱 회귀분석, 다변량 분석, 요인분석 등이 있습니다.

로지스틱 회귀분석

SAS에서 로지스틱 회귀분석을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

SAS
proc logistic data = test;
model y = x / selection method = stepwise;
run;

위의 예시는 test 데이터셋을 대상으로 x 변수들의 로지스틱 회귀분석 모형을 생성합니다. y는 종속변수이며, method = stepwise은 변수 선택 방법을 포함한 모형 생성 방법입니다.

다변량 분석

SAS에서 다변량 분석을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

SAS
proc factor data = test;
var x1-x5;
run;

위의 예시는 test 데이터셋을 대상으로 x1부터 x5까지의 변수를 이용하여 요인 분석을 생성합니다.

결론

SAS는 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 데이터 불러오기, 전처리, 분석 모형 생성 및 적용 등 다양한 기능을 지원합니다. 이를 통해 효율적인 데이터 처리 및 분석을 가능케 하며 빅데이터 시대를 이끄는 도구 중 하나입니다.