首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数一数否。来自元数据的SAS数据集的观测值

数一数否是一种基于元数据的SAS数据集的观测值的统计方法。在云计算领域中,数一数否可以用于对大规模数据集进行快速的统计分析和计数操作。

数一数否的优势在于其高效性和灵活性。它可以在大规模数据集上进行快速的计数操作,无论数据集的大小如何,都能够在短时间内完成统计分析。同时,数一数否还可以根据具体需求进行灵活的筛选和过滤,以便得到所需的统计结果。

数一数否的应用场景非常广泛。在数据分析和数据挖掘领域,数一数否可以用于对大规模数据集进行快速的统计分析,帮助用户了解数据集的特征和分布情况。在商业决策和市场调研中,数一数否可以用于对用户行为和偏好进行统计分析,为企业提供决策支持和市场预测。此外,数一数否还可以应用于网络安全领域,用于对网络流量和攻击行为进行实时的统计和监测。

腾讯云提供了一系列与数一数否相关的产品和服务。其中,腾讯云数据分析平台(Tencent Cloud Data Analytics)是一个全面的数据分析解决方案,提供了丰富的数据处理和分析工具,包括数一数否功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据分析平台的信息:https://cloud.tencent.com/product/dap

总结起来,数一数否是一种基于元数据的SAS数据集的观测值的统计方法,具有高效性和灵活性。它在数据分析、商业决策和网络安全等领域有广泛的应用。腾讯云提供了与数一数否相关的产品和服务,如腾讯云数据分析平台。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》(3)变量操作、观测操作、SAS数据管理

SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》(3)变量操作、观测操作、SAS数据管理 1....SAS观测操作 OUTPUT 输出当前在PDV中观测,继续无条件自行下面的语句。 IF 如果满足条件,继续执行后面语句;否则,返回DATA步开头。...STOP 停止输出当前PDV中观测,并退出DATA步。 WHERE语句在PDV之前执行。 5. 数据管理主要包括数据纵向拼接、转置、排序、比较、复制、重命名、删除等操作。...通过SAS过程步完成,常用过程步。 APPEND 把来自SAS数据所以数据添加到另外一个SAS数据后面。 SORT 对原有SAS数据集安装一个或多个变量进行排序。...实践:在PROC SORT中用了NODUPKEY后最好一同使用OUT,OUT可以保证原来数据不变,把NODUPKEY后产生观测输出到新数据集中。

1.7K100

Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1Metadata数据观测数据数据

数据包含1984年至2018年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取Landsat 5、7和83,865,618个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2018)变化检测。 该测绘层产品由1张包含7个波段图像组成。...它绘制了过去35年中地表水空间和时间分布不同方面。从未检测到水区域被掩盖了。...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

14310
  • SAS-如何找出数据超长变量及观测,并自动进行变量拆分...

    以此为例,小编最先想到实现这个需求办法是啥: 1.找出数据集中字符变量(各观测存储字符串最长长度超过200)变量... 2.根据实际储存最长长度进行计算需要新衍生变量个数并进行衍生... 3.强制转化变量属性大于...实现步骤基本上就是这样了,然后就进行细节填充。细节填充就是SAS程序进行各步骤实现,接下来看看小编实现方法.. 写这个程序时候,我开始打算开放好几个宏参数......获取数据变量名,变量类型,变量长度等数据属性等......接着就给数据做一个transpose,将每个变量变成纵向结构 并找出存储超过指定长度观测(本来打算将这样记录做一个输出、也就这儿为啥用transpose原因...后来想了想还是算了,输出也没啥用...然后将这个数据merge到总数据结构数据集中 这一步操作是为了retain变量在数据集中出现顺序号 因为我后面还会在set数据前length变量长度,会修改变量出现顺序 同事衍生变量时候新生成变量一般都在最后

    3.7K31

    SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据处理

    SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据处理 1. 数据纵向串接: 数据纵向串接指的是,将两个或者多个数据首尾相连,形成一个新数据。...据横向合并: 数据横向合并,指的是将两个或者多个数据根据某种原则横向合并起来,形成新数据。 2. 数据纵向串接两种方法:1)使用SAS DATA步SET语句。...使用APPEND过程,SAS不会处理主数据集中观测,而是直接将追加数据观测添加到主数据最后一条观测后面,且变量仅包含主数据集中变量。 3....,不足观测用缺失不足。...2)在处理缺失时,UPDATA语句可以控制是否用缺失对主数据进行替换;MERGE语句中后一数据集中缺失一定能会覆盖前一数据集中

    1.6K80

    批量改变SAS数据字符型变量长度

    临床试验SAS程序猿/媛都知道,FDA对所提交数据大小是有限定,因为数据过大在操作时会有点麻烦(比如打开会很慢),所以当我们生成最终数据时就要进行一个操作:按照字符型变量值最大长度来重新定义变量长度...,以删除多余空格从而减少数据大小。...这个数据,而是用了视图SASHELP.VTABLE,这是为了说明另一个问题:SASHELP.VTABLE虽然可以直接在DATA步中使用,但是不建议使用,因为在我们使用这个视图时SAS后台执行视图操作并没有优化...这些都会大大影响程序运行效率,故建议使用数据字典,原因在SAS在线文档中有说明,搬运如下: When querying a DICTIONARY table, SAS launches a discovery...这个数据最方便了,程序如下: /*SDTM数据所在逻辑库名字*/ %let slib=TRANSFER; /*METADATA所在逻辑库名字*/ %let mlib=META; options

    2.8K30

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2MonthlyHistory数据观测数据

    数据包含1984年至2019年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2019年12月31日期间获取Landsat 5、7和84,185,439个场景生成。...每个像素都使用专家系统单独分类为水/非水,并将结果整理成整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2019年),用于变化检测。...这个月度历史记录以月为单位保存了整个水检测历史。该合集包含430张图片,1984年3月至2019年12月期间每个月一张。...0: No data 1: Not water 2: Water Name Type Description month Double Month year Double Year 数据使用

    8100

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_3MonthlyHistory数据观测数据

    数据包含1984年至2020年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取Landsat 5、7和84453,989个场景生成。...数据可用性 1984-03-16T00:00:00 - 2021-01-01T00:00:00 数据提供者 EC JRC / Google 采集片段复制 ee.ImageCollection...1984年至2020年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面范围和变化统计数据。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取Landsat 5、7和84453,989个场景生成

    16810

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1MonthlyHistory数据观测数据

    数据包含1984年至2018年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取Landsat 5、7和83,865,618个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2018)变化检测。 该测绘层产品由1张包含7个波段图像组成。...它绘制了过去35年中地表水空间和时间分布不同方面。从未检测到水区域被掩盖了。...0: No data 1: Not water 2: Water 影像属性: Name Type Description month Double Month year Double Year 数据使用

    17510

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2Metadata数据观测数据

    数据包含1984年至2019年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2019年12月31日期间获取Landsat 5、7和84,185,439个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2019)变化检测。 该产品包含计算全球地表水数据观测数据数据。...从未检测到水区域被掩盖了。...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

    12810

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1YearlyHistory数据观测数据

    数据包含1984年至2018年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取Landsat 5、7和83,865,618个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2018),用于变化检测。...这个年度季节性分类包含了根据全年检测到发生对水季节性进行逐年分类。...#99d9ea Seasonal water 3 #0000ff Permanent water 影像属性: Name Type Description year Double Year 数据使用

    14410

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1MonthlyRecurrence数据观测数据

    数据包含1984年至2018年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取Landsat 5、7和83,865,618个场景生成。...每个像素都使用专家系统单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2018年),用于变化检测。...月度复现包含12张图片:根据历年在该月检测到发生,每月衡量水季节性。...observations 1: At least 1 valid observation was available 影像属性: Name Type Description month Double Month 数据使用

    15010

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_3Metadata数据观测数据

    数据包含1984年至2020年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取Landsat 5、7和84453,989个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2020年),用于变化检测。 该产品包含计算全球地表水数据观测数据数据。...从未检测到水区域被掩盖了。...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

    11710

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_3GlobalSurfaceWater数据观测数据

    数据包含1984年至2020年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取Landsat 5、7和84453,989个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2020年),用于变化检测。 这个测绘层产品包括一个包含7个波段图像。...它描绘了过去35年中地表水空间和时间分布不同方面。从未检测到水区域被掩盖了。...permanent 8 #ffc90e Permanent to seasonal 9 #7f7f7f Ephemeral permanent 10 #c3c3c3 Ephemeral seasonal 数据使用

    16210

    NASA数据——GOES-16卫星高级图像和地球观测数据

    这个产品是由GOES-16(也称为GOES-East)卫星先进基线/全球地球观测系统(ABI)仪器生成。STAR代表科学技术高级研究所,L2P代表Level 2产品,v2.70表示版本号。...这个数据产品包含了来自GOES-16卫星高级图像和地球观测数据,用于气象预报、气候研究等领域。...回归是根据 NOAA iQuam 系统(Xu 和 Ignatov,2014 年)中漂流浮标和热带系泊浮标的原地海温质量控制数据进行调整。...在整理后 L2P 中,只报告晴空水域像素(定义为海洋、海域、湖泊或河流,最远为内陆 5 公里) SST 和 BT ,其他地方则为填充值。...根据 GDS2 规范,每个像还会报告两个额外传感器特定误差统计层(SSES 偏差和标准偏差)。

    23210

    Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_2GlobalSurfaceWater数据观测数据

    数据包含1984年至2019年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2019年12月31日期间获取Landsat 5、7和84,185,439个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2019)变化检测。 该测绘层产品由1张包含7个波段图像组成。...它绘制了过去35年中地表水空间和时间分布不同侧面。从未检测到水区域被掩盖了。...permanent 8 #ffc90e Permanent to seasonal 9 #7f7f7f Ephemeral permanent 10 #c3c3c3 Ephemeral seasonal 数据使用

    16110

    NASA数据:多视角观测改进对沿海和内陆水域遥感观测

    为了便于收集全球数据,根据 NASA 研究公告 NRA-96 和 NRA-99,利用 SIMBIOS 计划参与者收集海洋和大气数据对 SeaBASS 进行了扩充,这在最大限度地减少空间偏差和最大限度地提高数据采集率方面提供了很大帮助...不过,由于图像是在与太阳不同位置拍摄,因此有时会出现非常大误差。事实上,当两个光学传感器测量来自同一目标的向上光束时,它们测量到辐射会因在目标周围位置不同而不同。...例如,以水面为目标的卫星辐射计除了能观测来自水面的光和大气散射光之外,还能观测到太阳光束直接反射到水面所产生光,这就是所谓太阳光。...AQUALOOKS 项目旨在通过多视角观测改进对沿海和内陆水域遥感观测。如今,在浑浊水域中,校正遥感观测数据空气-水界面 BRDF(即天光和日光)或水 BRDF 仍然是一项挑战。...例如,使用搜索查找包含 MATLAB SeaBASS 文件阅读器文章或包含高光谱 Rrs 测量示例小型数据

    11510

    eBay是如何进行大数据数据发现

    在大型数据上执行运行时聚合(例如应用程序在特定时间范围内记录唯一主机名),需要非常巨大计算能力,并且可能非常慢。...介绍 我们在内部实现了一个数据存储,可以保证实时发现大量来自不同监控信号源所有唯一属性(或数据)。它主要依赖于后端Elasticsearch和RocksDB。...我们提供了三种监控信号源数据发现:指标、日志和事件。...我们支持发现指标名称和带有维度map名称空间。 日志 日志是来自各种应用程序或软件/硬件基础设施日志行。 我们用以下格式表示日志: 日志对用例(也称为名称空间)来说总是可发现。...不同监控信号内部使用不同哈希。例如,我们使用基于名称空间+名称哈希来表示指标信号,而日志信号则使用了基于“名称空间+维度{K,V}”哈希

    1.1K30

    Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水位置和时间即地表水数据观测数据数据

    数据包含1984年至2015年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取Landsat 5、7和83,066,102个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2015年),用于变化检测。 该产品包含计算全球地表水数据观测数据数据。...从未检测到水区域被掩盖了。...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

    14210
    领券