Data Manipulation in SAS: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
# معالجة البيانات في SAS
# معالجة البيانات في SAS


'''معالجة البيانات''' في برنامج SAS (Statistical Analysis System) هي جوهر الكثير من التحليلات الإحصائية والتقارير. SAS يوفر أدوات قوية ومرنة لتنظيف البيانات، تحويلها، وتنسيقها، مما يجعلها جاهزة للتحليل. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم نظرة شاملة حول معالجة البيانات في SAS، مع التركيز على الخطوات الأساسية والتقنيات الشائعة.
'''معالجة البيانات''' في برنامج SAS (Statistical Analysis System) هي عملية تحويل البيانات الأولية إلى بيانات منظمة ونظيفة ومناسبة للتحليل الإحصائي وإعداد التقارير. تعتبر هذه الخطوة حاسمة لضمان دقة وموثوقية النتائج. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم نظرة شاملة على أهم جوانب معالجة البيانات في SAS.


== خطوات معالجة البيانات في SAS ==
== مقدمة إلى معالجة البيانات في SAS ==


عادةً ما تتضمن معالجة البيانات في SAS الخطوات التالية:
SAS هو برنامج قوي للتحليل الإحصائي، لكن فعاليته تعتمد بشكل كبير على جودة البيانات المدخلة. غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير كاملة، أو غير متسقة، أو تحتوي على أخطاء. معالجة البيانات تتضمن مجموعة من التقنيات لتصحيح هذه المشكلات وتحويل البيانات إلى تنسيق قابل للاستخدام. تشمل هذه التقنيات تنظيف البيانات، وتحويلها، ودمجها، وإعادة تشكيلها.


1. '''استيراد البيانات:'''  يمكن استيراد البيانات من مصادر مختلفة مثل ملفات CSV، Excel، قواعد البيانات العلائقية، أو حتى ملفات نصية بسيطة. يتم ذلك باستخدام عبارات مثل '''DATA''' و'''INFILE'''.
== خطوات أساسية في معالجة البيانات ==
2. '''تنظيف البيانات:'''  تتضمن هذه الخطوة التعامل مع القيم المفقودة، الأخطاء الإملائية، والقيم المتطرفة. يمكن استخدام دوال SAS مثل '''IF'''، '''MISSING'''، و'''PUT'''  لإجراء عمليات التنظيف.
3. '''تحويل البيانات:'''  قد تحتاج إلى تحويل البيانات إلى تنسيق مختلف، مثل تغيير أنواع المتغيرات أو إنشاء متغيرات جديدة بناءً على متغيرات موجودة. يتم ذلك باستخدام عبارات مثل '''LENGTH'''، '''FORMAT'''، و'''CALCULATED VARIABLES'''.
4. '''تنسيق البيانات:'''  يتضمن ذلك تغيير شكل البيانات لسهولة القراءة والتحليل، مثل تغيير تنسيق التاريخ أو إضافة تسميات للمتغيرات. يتم ذلك باستخدام عبارات مثل '''LABEL''' و'''FORMAT'''.
5. '''التحقق من صحة البيانات:''' التأكد من أن البيانات دقيقة ومتسقة قبل إجراء أي تحليل.


== تقنيات معالجة البيانات الأساسية ==
تتضمن عملية معالجة البيانات في SAS عادةً الخطوات التالية:


* '''عبارة DATA:''' هذه العبارة هي نقطة البداية لمعظم برامج معالجة البيانات في SAS. تحدد هذه العبارة مجموعة البيانات التي سيتم العمل عليها. [[عبارة DATA]]
* '''استيراد البيانات:''' يتم استيراد البيانات من مصادر مختلفة، مثل ملفات CSV، أو Excel، أو قواعد البيانات. يتم ذلك باستخدام إجراءات مثل '''PROC IMPORT''' و '''PROC SQL'''.
* '''عبارة SET:''' تستخدم لقراءة البيانات من مجموعة بيانات موجودة. [[عبارة SET]]
* '''تنظيف البيانات:''' تتضمن إزالة أو تصحيح الأخطاء والقيم المفقودة، والتعامل مع القيم المتطرفة.
* '''عبارة INFILE:''' تستخدم لقراءة البيانات من ملف خارجي. [[عبارة INFILE]]
* '''تحويل البيانات:''' يتضمن تغيير تنسيق البيانات، أو إنشاء متغيرات جديدة، أو حساب القيم المشتقة.
* '''عبارة INPUT:''' تستخدم لتحديد تنسيق البيانات في الملف الخارجي. [[عبارة INPUT]]
* '''دمج البيانات:''' يتضمن دمج البيانات من مصادر متعددة في مجموعة بيانات واحدة.
* '''عبارة RETAIN:''' تستخدم للاحتفاظ بقيم المتغيرات عبر تكرارات الحلقة. [[عبارة RETAIN]]
* '''إعادة تشكيل البيانات:''' يتضمن تغيير هيكل البيانات لتلبية متطلبات التحليل.
* '''عبارة IF-THEN-ELSE:''' تستخدم لتنفيذ شروط منطقية. [[عبارة IF-THEN-ELSE]]
* '''عبارة WHERE:''' تستخدم لتصفية البيانات بناءً على شروط محددة. [[عبارة WHERE]]
* '''الدوال:''' SAS يوفر مجموعة واسعة من الدوال المدمجة لإجراء عمليات حسابية، نصية، وتاريخية. [[دوال SAS]]


== التعامل مع القيم المفقودة ==
== إجراءات SAS الرئيسية لمعالجة البيانات ==


القيم المفقودة هي مشكلة شائعة في معالجة البيانات. SAS يوفر عدة طرق للتعامل معها:
SAS يوفر العديد من الإجراءات القوية لمعالجة البيانات. إليك بعض من أهمها:


| الطريقة | الوصف | مثال |
* '''PROC DATASETS:''' يستخدم لتعديل خصائص مجموعات البيانات، مثل تسمية المتغيرات وتنسيقها.
|---|---|---|
* '''PROC SQL:''' يسمح بإجراء عمليات SQL على مجموعات بيانات SAS، مما يتيح استخراج البيانات وتصفيتها ودمجها.
| حذف السجلات | حذف السجلات التي تحتوي على قيم مفقودة. |  <code>DATA cleaned_data; SET original_data; IF NOT MISSING(variable); RUN;</code> |
* '''DATA Step:''' هو قلب معالجة البيانات في SAS. يسمح بقراءة البيانات، ومعالجتها، وكتابتها. يستخدم لإنشاء متغيرات جديدة، وتصفية البيانات، وإجراء العمليات الحسابية.
| تعويض القيم | استبدال القيم المفقودة بقيم أخرى، مثل المتوسط أو الوسيط. | <code>variable = IFMISSING(variable, MEAN(variable));</code> |
* '''PROC TRANSPOSE:''' يستخدم لتحويل البيانات من تنسيق طويل إلى تنسيق عريض، والعكس صحيح.
| الإشارة إلى القيم المفقودة |  استخدام علامة خاصة للإشارة إلى القيم المفقودة. | <code>IF MISSING(variable) THEN variable = 999;</code> |
* '''PROC SORT:''' يستخدم لفرز البيانات حسب متغير واحد أو أكثر.
* '''PROC MEANS:''' يستخدم لحساب الإحصائيات الوصفية للمتغيرات.
* '''PROC FREQ:''' يستخدم لإنشاء جداول الترددات للمتغيرات الفئوية.


== تحويل البيانات ==
== أمثلة عملية لمعالجة البيانات في SAS ==


* '''تغيير نوع المتغير:''' يمكن تغيير نوع المتغير باستخدام عبارة '''LENGTH'''. على سبيل المثال، لتحويل متغير نصي إلى متغير رقمي. [[تغيير نوع المتغير]]
'''مثال 1: التعامل مع القيم المفقودة'''
* '''إنشاء متغيرات جديدة:''' يمكن إنشاء متغيرات جديدة بناءً على متغيرات موجودة باستخدام العمليات الحسابية أو المنطقية. [[إنشاء متغيرات جديدة]]
* '''تقسيم المتغيرات:''' يمكن تقسيم متغير واحد إلى عدة متغيرات. [[تقسيم المتغيرات]]
* '''دمج المتغيرات:''' يمكن دمج عدة متغيرات في متغير واحد. [[دمج المتغيرات]]


== أمثلة عملية ==
لنفترض أن لدينا مجموعة بيانات تحتوي على قيم مفقودة. يمكننا استخدام الـ DATA Step لاستبدال هذه القيم بقيمة معينة، أو بحساب المتوسط أو الوسيط.


'''مثال 1: قراءة بيانات من ملف CSV وتنظيفها'''
```SAS
DATA clean_data;
  SET original_data;
  IF missing(variable1) THEN variable1 = mean(variable1);
RUN;
```
 
'''مثال 2: تحويل البيانات'''
 
لتحويل متغير من نوع رقمي إلى نوع نصي، يمكننا استخدام وظيفة PUT.


```SAS
```SAS
DATA mydata;
DATA transformed_data;
   INFILE 'path/to/your/file.csv' delimiter=',' firstobs=2;
   SET original_data;
   INPUT var1 $ var2 var3;
   new_variable = put(variable1, best.);
  IF MISSING(var2) THEN var2 = 0;
RUN;
RUN;
```
```


'''مثال 2: إنشاء متغير جديد بناءً على متغير موجود'''
'''مثال 3: دمج البيانات'''
 
يمكننا دمج مجموعتي بيانات باستخدام إجراء PROC SQL.


```SAS
```SAS
DATA mydata;
PROC SQL;
   SET mydata;
   CREATE TABLE merged_data AS
   new_var = var1 * var2;
  SELECT *
RUN;
  FROM data1
  INNER JOIN data2
   ON data1.key_variable = data2.key_variable;
QUIT;
```
```


== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية والتحليل الفني ==
== أفضل الممارسات في معالجة البيانات ==


معالجة البيانات ضرورية لتحليل بيانات السوق المالية واستخدامها في استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية. بعض الاستراتيجيات والتقنيات ذات الصلة تشمل:
* '''التوثيق:''' قم بتوثيق جميع خطوات معالجة البيانات بوضوح.
* '''التحقق من الصحة:''' تحقق من صحة البيانات بعد كل خطوة معالجة.
* '''الاحتفاظ بنسخ احتياطية:''' احتفظ بنسخ احتياطية من البيانات الأصلية قبل إجراء أي تغييرات.
* '''الاستخدام الفعال للـ DATA Step:''' استخدم الـ DATA Step بحكمة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
* '''استخدام PROC SQL:''' استفد من قوة PROC SQL لإجراء عمليات معقدة على البيانات.


* '''استراتيجية المتوسط المتحرك:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب المتوسطات المتحركة. [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
== مفاهيم متقدمة في معالجة البيانات ==
* '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):''' تعتمد على حساب مؤشر RSI بناءً على بيانات الأسعار. [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
* '''استراتيجية MACD:''' تعتمد على حساب MACD بناءً على بيانات الأسعار. [[استراتيجية MACD]]
* '''تحليل حجم التداول:''' يتطلب تحليل حجم التداول مع بيانات الأسعار. [[تحليل حجم التداول]]
* '''نماذج الشموع اليابانية:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لإنشاء الرسوم البيانية للشموع اليابانية. [[نماذج الشموع اليابانية]]
* '''تحليل فيبوناتشي:''' يتطلب معالجة بيانات الأسعار لتحديد مستويات فيبوناتشي. [[تحليل فيبوناتشي]]
* '''تحليل الموجات إليوت:'''  يتطلب معالجة بيانات الأسعار لتحديد الموجات. [[تحليل الموجات إليوت]]
* '''استراتيجية الاختراق:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لتحديد مستويات الدعم والمقاومة. [[استراتيجية الاختراق]]
* '''استراتيجية الارتداد:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لتحديد مستويات الدعم والمقاومة. [[استراتيجية الارتداد]]
* '''استراتيجية بولينجر باند:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب نطاقات بولينجر. [[استراتيجية بولينجر باند]]
* '''استراتيجية ستوكاستيك:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب مؤشر ستوكاستيك. [[استراتيجية ستوكاستيك]]
* '''استراتيجية Ichimoku Cloud:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لرسم سحابة Ichimoku. [[استراتيجية Ichimoku Cloud]]
* '''استراتيجية Parabolic SAR:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب Parabolic SAR. [[استراتيجية Parabolic SAR]]
* '''استراتيجية Pivot Points:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب نقاط Pivot. [[استراتيجية Pivot Points]]
* '''استراتيجية Donchian Channels:''' تتطلب معالجة بيانات الأسعار لرسم قنوات Donchian. [[استراتيجية Donchian Channels]]


== موارد إضافية ==
* '''التعامل مع القيم المتطرفة:''' استخدام طرق إحصائية لتحديد وإزالة أو تعديل القيم المتطرفة.
* '''التحقق من صحة البيانات:''' استخدام قواعد التحقق من صحة البيانات للتأكد من أن البيانات تلبي معايير محددة.
* '''إعادة تشكيل البيانات المعقدة:''' استخدام إجراءات PROC TRANSPOSE و DATA Step لإعادة تشكيل البيانات المعقدة.
* '''التعامل مع البيانات غير المهيكلة:''' استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لاستخراج المعلومات من البيانات غير المهيكلة.


* [SAS Documentation](https://support.sas.com/documentation/)
== الروابط الداخلية ==
* [SAS Tutorials](https://support.sas.com/training/)
* [SAS Community](https://communities.sas.com/)


== خاتمة ==
* [[PROC IMPORT]]
* [[PROC SQL]]
* [[DATA Step]]
* [[PROC DATASETS]]
* [[PROC TRANSPOSE]]
* [[PROC SORT]]
* [[PROC MEANS]]
* [[PROC FREQ]]
* [[القيم المفقودة]]
* [[القيم المتطرفة]]
* [[التحقق من صحة البيانات]]
* [[إعادة تشكيل البيانات]]
* [[مجموعات البيانات في SAS]]
* [[المتغيرات في SAS]]
* [[وظائف SAS]]
* [[التوثيق في SAS]]
* [[التحليل الإحصائي]]
* [[التقارير في SAS]]
* [[قواعد البيانات]]
* [[ملفات CSV]]


معالجة البيانات في SAS هي مهارة أساسية لأي شخص يعمل مع البيانات، سواء في التحليل الإحصائي، التقارير، أو تداول الخيارات الثنائية. من خلال فهم الخطوات الأساسية والتقنيات الشائعة، يمكنك التأكد من أن بياناتك دقيقة، متسقة، وجاهزة للتحليل.
== استراتيجيات ذات صلة، التحليل الفني وتحليل حجم التداول ==


[[التحليل الإحصائي]] [[البيانات الكبيرة]] [[قواعد البيانات]] [[البرمجة الإحصائية]] [[SAS/STAT]] [[SAS/BASE]] [[SAS Enterprise Guide]] [[SAS Visual Analytics]] [[SAS Viya]] [[SAS Macro Language]] [[SAS SQL]] [[SAS ODS]] [[SAS Data Integration Studio]] [[SAS Visual Data Mining and Machine Learning]] [[التحليل التنبؤي]] [[التعلم الآلي]] [[تصميم التجارب]] [[تحليل الانحدار]] [[تحليل التباين]] [[تحليل السلاسل الزمنية]]
* [[التحليل الفني للأسهم]]
* [[مؤشر المتوسط المتحرك]]
* [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
* [[خطوط بولينجر]]
* [[مؤشر الماكد (MACD)]]
* [[تحليل الحجم]]
* [[حجم التداول]]
* [[الشموع اليابانية]]
* [[أنماط الشموع]]
* [[نظرية الموجات إليوت]]
* [[تصحيح فيبوناتشي]]
* [[تحليل الارتباط]]
* [[تحليل الانحدار]]
* [[التحليل متعدد المتغيرات]]
* [[التداول الخوارزمي]]


[[Category:الفئة:SAS (برمجة)]]
[[Category:SAS]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Latest revision as of 08:05, 23 April 2025

  1. معالجة البيانات في SAS

معالجة البيانات في برنامج SAS (Statistical Analysis System) هي عملية تحويل البيانات الأولية إلى بيانات منظمة ونظيفة ومناسبة للتحليل الإحصائي وإعداد التقارير. تعتبر هذه الخطوة حاسمة لضمان دقة وموثوقية النتائج. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم نظرة شاملة على أهم جوانب معالجة البيانات في SAS.

مقدمة إلى معالجة البيانات في SAS

SAS هو برنامج قوي للتحليل الإحصائي، لكن فعاليته تعتمد بشكل كبير على جودة البيانات المدخلة. غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير كاملة، أو غير متسقة، أو تحتوي على أخطاء. معالجة البيانات تتضمن مجموعة من التقنيات لتصحيح هذه المشكلات وتحويل البيانات إلى تنسيق قابل للاستخدام. تشمل هذه التقنيات تنظيف البيانات، وتحويلها، ودمجها، وإعادة تشكيلها.

خطوات أساسية في معالجة البيانات

تتضمن عملية معالجة البيانات في SAS عادةً الخطوات التالية:

  • استيراد البيانات: يتم استيراد البيانات من مصادر مختلفة، مثل ملفات CSV، أو Excel، أو قواعد البيانات. يتم ذلك باستخدام إجراءات مثل PROC IMPORT و PROC SQL.
  • تنظيف البيانات: تتضمن إزالة أو تصحيح الأخطاء والقيم المفقودة، والتعامل مع القيم المتطرفة.
  • تحويل البيانات: يتضمن تغيير تنسيق البيانات، أو إنشاء متغيرات جديدة، أو حساب القيم المشتقة.
  • دمج البيانات: يتضمن دمج البيانات من مصادر متعددة في مجموعة بيانات واحدة.
  • إعادة تشكيل البيانات: يتضمن تغيير هيكل البيانات لتلبية متطلبات التحليل.

إجراءات SAS الرئيسية لمعالجة البيانات

SAS يوفر العديد من الإجراءات القوية لمعالجة البيانات. إليك بعض من أهمها:

  • PROC DATASETS: يستخدم لتعديل خصائص مجموعات البيانات، مثل تسمية المتغيرات وتنسيقها.
  • PROC SQL: يسمح بإجراء عمليات SQL على مجموعات بيانات SAS، مما يتيح استخراج البيانات وتصفيتها ودمجها.
  • DATA Step: هو قلب معالجة البيانات في SAS. يسمح بقراءة البيانات، ومعالجتها، وكتابتها. يستخدم لإنشاء متغيرات جديدة، وتصفية البيانات، وإجراء العمليات الحسابية.
  • PROC TRANSPOSE: يستخدم لتحويل البيانات من تنسيق طويل إلى تنسيق عريض، والعكس صحيح.
  • PROC SORT: يستخدم لفرز البيانات حسب متغير واحد أو أكثر.
  • PROC MEANS: يستخدم لحساب الإحصائيات الوصفية للمتغيرات.
  • PROC FREQ: يستخدم لإنشاء جداول الترددات للمتغيرات الفئوية.

أمثلة عملية لمعالجة البيانات في SAS

مثال 1: التعامل مع القيم المفقودة

لنفترض أن لدينا مجموعة بيانات تحتوي على قيم مفقودة. يمكننا استخدام الـ DATA Step لاستبدال هذه القيم بقيمة معينة، أو بحساب المتوسط أو الوسيط.

```SAS DATA clean_data; 

 SET original_data;
 IF missing(variable1) THEN variable1 = mean(variable1);

RUN; ```

مثال 2: تحويل البيانات

لتحويل متغير من نوع رقمي إلى نوع نصي، يمكننا استخدام وظيفة PUT.

```SAS DATA transformed_data; 

 SET original_data;
 new_variable = put(variable1, best.);

RUN; ```

مثال 3: دمج البيانات

يمكننا دمج مجموعتي بيانات باستخدام إجراء PROC SQL.

```SAS PROC SQL; 

 CREATE TABLE merged_data AS
 SELECT *
 FROM data1
 INNER JOIN data2
 ON data1.key_variable = data2.key_variable;

QUIT; ```

أفضل الممارسات في معالجة البيانات

  • التوثيق: قم بتوثيق جميع خطوات معالجة البيانات بوضوح.
  • التحقق من الصحة: تحقق من صحة البيانات بعد كل خطوة معالجة.
  • الاحتفاظ بنسخ احتياطية: احتفظ بنسخ احتياطية من البيانات الأصلية قبل إجراء أي تغييرات.
  • الاستخدام الفعال للـ DATA Step: استخدم الـ DATA Step بحكمة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
  • استخدام PROC SQL: استفد من قوة PROC SQL لإجراء عمليات معقدة على البيانات.

مفاهيم متقدمة في معالجة البيانات

  • التعامل مع القيم المتطرفة: استخدام طرق إحصائية لتحديد وإزالة أو تعديل القيم المتطرفة.
  • التحقق من صحة البيانات: استخدام قواعد التحقق من صحة البيانات للتأكد من أن البيانات تلبي معايير محددة.
  • إعادة تشكيل البيانات المعقدة: استخدام إجراءات PROC TRANSPOSE و DATA Step لإعادة تشكيل البيانات المعقدة.
  • التعامل مع البيانات غير المهيكلة: استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لاستخراج المعلومات من البيانات غير المهيكلة.

الروابط الداخلية

استراتيجيات ذات صلة، التحليل الفني وتحليل حجم التداول

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=Data_Manipulation_in_SAS&oldid=33618"