Data Manipulation in 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.
خطوات معالجة البيانات في SAS
عادةً ما تتضمن معالجة البيانات في SAS الخطوات التالية:
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 وINFILE. 2. تنظيف البيانات: تتضمن هذه الخطوة التعامل مع القيم المفقودة، الأخطاء الإملائية، والقيم المتطرفة. يمكن استخدام دوال SAS مثل IF، MISSING، وPUT 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، وCALCULATED 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 وFORMAT. 5. التحقق من صحة البيانات: التأكد من أن البيانات دقيقة ومتسقة قبل إجراء أي تحليل.
تقنيات معالجة البيانات الأساسية
- عبارة DATA: هذه العبارة هي نقطة البداية لمعظم برامج معالجة البيانات في SAS. تحدد هذه العبارة مجموعة البيانات التي سيتم العمل عليها. عبارة DATA
- عبارة SET: تستخدم لقراءة البيانات من مجموعة بيانات موجودة. عبارة SET
- عبارة INFILE: تستخدم لقراءة البيانات من ملف خارجي. عبارة INFILE
- عبارة INPUT: تستخدم لتحديد تنسيق البيانات في الملف الخارجي. عبارة INPUT
- عبارة RETAIN: تستخدم للاحتفاظ بقيم المتغيرات عبر تكرارات الحلقة. عبارة RETAIN
- 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
القيم المفقودة هي مشكلة شائعة في معالجة البيانات. SAS يوفر عدة طرق للتعامل معها:
| الطريقة | الوصف | مثال |
|---|---|---|
| حذف السجلات | حذف السجلات التي تحتوي على قيم مفقودة. | DATA cleaned_data; SET original_data; IF NOT MISSING(variable); RUN; |
| تعويض القيم | استبدال القيم المفقودة بقيم أخرى، مثل المتوسط أو الوسيط. | variable = IFMISSING(variable, MEAN(variable)); |
| الإشارة إلى القيم المفقودة | استخدام علامة خاصة للإشارة إلى القيم المفقودة. | IF MISSING(variable) THEN variable = 999; |
تحويل البيانات
- تغيير نوع المتغير: يمكن تغيير نوع المتغير باستخدام عبارة LENGTH. على سبيل المثال، لتحويل متغير نصي إلى متغير رقمي. تغيير نوع المتغير
- 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
مثال 1: قراءة بيانات من ملف CSV وتنظيفها
```SAS DATA mydata;
INFILE 'path/to/your/file.csv' delimiter=',' firstobs=2; INPUT var1 $ var2 var3; IF MISSING(var2) THEN var2 = 0;
RUN; ```
مثال 2: إنشاء متغير جديد بناءً على متغير موجود
```SAS DATA mydata;
SET mydata; new_var = var1 * var2;
RUN; ```
استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية والتحليل الفني
معالجة البيانات ضرورية لتحليل بيانات السوق المالية واستخدامها في استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية. بعض الاستراتيجيات والتقنيات ذات الصلة تشمل:
- استراتيجية المتوسط المتحرك: تتطلب معالجة بيانات الأسعار لحساب المتوسطات المتحركة. استراتيجية المتوسط المتحرك
- 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
- [SAS Documentation](https://support.sas.com/documentation/)
- [SAS Tutorials](https://support.sas.com/training/)
- [SAS Community](https://communities.sas.com/)
خاتمة
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.
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
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
