Sas-studio

Profundizamos en cómo combinar y transformar datos en SAS usando PROC SQL (JOINs, agregaciones, subconsultas) y DATA step (MERGE/SET, lógica fila a fila, FIRST./LAST.). Construirás KPIs con GROUP BY, segmentaciones con CASE WHEN y CALCULATED, gestionarás duplicados con PROC SORT (NODUPKEY), reestructurarás tablas con PROC TRANSPOSE y cerrarás con un DataMart integrado y controles de calidad de datos. Al finalizar, sabrás cuándo elegir PROC SQL o DATA step según la complejidad, volumen y necesidades de negocio.

Construiremos pipelines ETL completos en SAS: extracción desde múltiples fuentes (CSV/Excel/BD), validación integral de calidad (duplicados, reglas de negocio e integridad referencial), transformaciones con DATA step y PROC SQL, integración progresiva (clientes–productos–vendedores), cálculo de KPIs y Data Mart RFM, y cierre con exportación/reporting, auditoría y trazabilidad. Además, parametrizaremos y orquestaremos el proceso con macros para lograr automatización, escalabilidad y mantenibilidad.

Cerramos el ciclo analítico con visualización y reporting: gráficos con PROC SGPLOT/SGPANEL/SGSCATTER, KPIs rápidos con PROC MEANS/FREQ, tablas ejecutivas con PROC REPORT/TABULATE y exportación profesional mediante ODS EXCEL/ODS PDF y PROC EXPORT. Verás cómo preparar agregados para paneles, guardar gráficos como imágenes, automatizar paquetes de reportes con macros y conectar resultados con herramientas externas (p. ej., Power BI). El foco es convertir análisis técnicos en comunicación clara, accionable y lista para stakeholders.

Guía completa para crear un SAS Profile, registrarse en SAS OnDemand y acceder a SAS Studio. Incluye capturas, instrucciones detalladas y un primer recorrido por la interfaz para comenzar a trabajar en la nube con SAS.

Tutorial intermedio sobre cómo preparar, limpiar y validar datos en SAS. Se explican las diferencias entre pasos DATA y PROC, cómo importar datos desde Excel/CSV en SAS Studio OnDemand, y se aplican técnicas de limpieza, formatos, filtros y validaciones. Incluye ejemplos prácticos de conexión a bases de datos PostgreSQL (Neon) y control de calidad de datos.