在当今数据驱动的世界中，掌握数据分析技能已成为各行各业专业人士的必修课。Statistical Analysis System (SAS) 作为市场上最强大的数据分析软件套件之一，长期以来被广泛应用于金融、医疗和学术研究领域。尽管它通常被视为昂贵的专有软件，但为了帮助学习者和研究人员掌握这门核心技术，SAS 官方特别推出了 University Edition（大学版）。
这款免费版本不仅为我们提供了工业级 SAS 软件套件的所有基本功能，还囊括了用于探索性数据分析的 JupyterLab，是开启 SAS 编程之旅的完美起点。然而，对于初学者来说，SAS 的安装配置往往比编写代码本身更具挑战性，因为它涉及到虚拟化技术的使用。
在本文中，我们将作为你的技术向导，手把手带你完成整个安装和配置过程。我们将深入探讨每一个步骤背后的原理，分享实用的排错技巧，并最终帮你搭建一个稳定的本地数据分析环境。无论你是完全没有虚拟机经验的新手，还是希望迁移到本地环境的数据分析师，这篇文章都将为你提供详尽的解决方案。
为什么选择 SAS University Edition？
在我们开始下载和安装之前，值得花一点时间了解为什么我们要选择这个版本。
- 零成本：完全免费，无需昂贵的许可证费用，非常适合学生和个人学习者。
- 工业级标准：它不是“简化版”玩具，而是真正的 Base SAS、SAS/STAT 和 SAS/IML 等核心组件。
- 独立性：通过虚拟机运行，不会干扰你主机操作系统的环境。
第一步：准备工作与下载虚拟化平台
SAS University Edition 并不是像 Office 或 QQ 那样直接安装在 Windows 或 macOS 上的 INLINECODE7e591246 或 INLINECODE6ea8076a 文件，它运行在一个虚拟机（VM）内部。这意味着我们需要先搭建一个“虚拟电脑”。我们将使用 Oracle VM VirtualBox 作为我们的虚拟化软件，因为它是开源的、跨平台的，且与 SAS 大学版兼容性最好。
下载 VirtualBox
- 我们可以访问 Oracle 官方网站的 VirtualBox 下载页面。
- 在这里，选择与你主机操作系统（Windows, macOS, Linux 等）匹配的版本进行下载。
- 实用见解：下载后，请务必像安装普通软件一样运行安装程序。在安装过程中，安装程序可能会询问是否安装网络功能，请务必选择“是”或同意，这是虚拟机与主机通信的关键。
成功安装后，启动 VirtualBox，你将看到管理界面。这就好比我们刚刚空置了一个机房，现在准备放入服务器。
第二步：获取 SAS University Edition 虚拟机文件
我们需要下载 SAS 的虚拟机镜像文件（通常以 INLINECODE5edc1738 或 INLINECODE506b3e7d 结尾）。这是一个包含预配置好的 Linux 系统和 SAS 软件的“压缩包”。
- 访问下载门户：我们需要访问 SAS 的官方学术资源页面（通常称为 OnDemand for Academics 的下载区）。
- 注册账号：即使是免费版，SAS 也要求我们创建一个个人资料。点击下载链接时，页面会重定向到登录界面。如果你没有账号，请点击“注册”。只需提供基本的电子邮件和用户信息即可。
- 下载镜像：登录并同意许可条款后，你就可以开始下载虚拟机文件了。
注意：这个文件大约 1.7GB 到 2GB，取决于版本更新。如果你的网络较慢，可能需要一些时间。建议使用下载管理器以确保下载完整性。
第三步：设置工作目录（关键步骤）
在导入虚拟机之前，我们必须先规划好数据存储的位置。SAS Studio 运行在虚拟机内部，但我们需要处理的数据文件（如 CSV, Excel）通常存储在你的物理电脑上。为了实现两者的数据交互，我们需要建立一个共享文件夹。
让我们开始创建目录结构：
- 在你的物理电脑上（例如 D 盘或文档中），创建一个主文件夹，命名为
SASUniversityEdition。重要提示：文件夹名称中不要包含空格，这可能会导致 Linux 虚拟机无法识别路径。 - 进入刚才创建的文件夹，在其中再创建一个子文件夹，命名为
myfolders。
这个 myfolders 将成为我们后续所有数据分析和编程的“工作区”。
第四步：导入与配置 SAS 虚拟机
现在我们有了虚拟机软件和镜像文件，是时候组装它们了。
1. 导入 vApp
- 打开 Oracle VM VirtualBox。
- 点击菜单栏的 “管理” -> “导入虚拟电脑”（或直接点击界面上方的“导入”图标）。
- 浏览到你下载的
.ova文件，选中它并点击“打开”。 - 此时系统会显示导入设置。建议检查一下“虚拟系统设置”中的内存和 CPU。
* 内存建议：虽然默认通常是 2048MB (2GB)，但如果你主机内存充裕（8GB 以上），建议调整到 4096MB (4GB) 或更高。这将显著提高 SAS 处理大型数据集时的速度。
* CPU 建议：如果你的 CPU 是多核的，建议分配 2 个或更多处理器。
- 点击“导入”。等待几分钟，VirtualBox 会将文件解压并部署到其内部存储中。
2. 配置共享文件夹（数据桥梁）
这是最容易出现错误的步骤，请仔细跟随操作。我们需要告诉 VirtualBox，刚才创建的 myfolders 需要映射到虚拟机里。
- 在 VirtualBox 管理界面左侧列表中，选中刚刚导入的 SAS University Edition vApp。
- 点击 “设置” 图标。
- 在弹出的窗口中，选择 “共享文件夹” 选项卡。
- 点击右侧的 “添加共享文件夹” 图标（通常是一个带加号的文件夹图标）。
- 配置路径：
* 文件夹路径：点击下拉箭头，选择“其他”，然后浏览到我们在第三步创建的 myfolders 文件夹。
* 文件夹名称：系统通常会自动填充，请确保它显示为 myfolders（或与路径相关）。这是虚拟机内部看到的名称。
* 关键选项：务必取消勾选“只读”。如果不取消，SAS Studio 将无法保存你的程序或修改数据集。
* 自动挂载：建议勾选“自动挂载”，这能确保虚拟机启动时自动连接该文件夹。
- 点击“确定”保存设置。
第五步：启动 SAS 环境
配置完成后，我们终于可以启动系统了。
- 选中虚拟机，点击绿色的 “启动” 按钮。
- 一个新的窗口会出现，显示 Linux 系统的启动过程（你会看到很多滚动文字）。这就像服务器在开机自检。
- 不要关闭这个黑框窗口！ 虚然机必须保持运行状态，我们才能访问 SAS。如果你想把它最小化，请注意不要直接关闭。
连接到 SAS Studio
虽然虚拟机启动了，但我们不能直接在那个黑框里写代码。我们需要通过浏览器来操作。
- 启动你喜欢的现代浏览器（Chrome, Edge, Firefox 等）。
- 在地址栏输入：
http://localhost:10080（如果 10080 端口被占用，请尝试 1080 或 8080）。 - 如果一切顺利，你将看到 SAS Studio 的登录界面。点击“Sign In”（通常不需要输入密码，或者点击默认登录）。
深入实战：编写与运行第一个程序
进入 SAS Studio 后，你会发现界面非常友好，类似于 Jupyter Notebook。让我们通过一个经典的例子来验证我们的环境是否工作正常，并学习一些 SAS 编程的基础逻辑。
#### 示例 1：Hello World 与数据集创建
SAS 的强大之处在于其“数据步”和“过程步”。让我们先创建一个简单的员工数据集。
/* 定义数据步，创建一个名为 work.employees 的数据集 */
data work.employees;
/* 输入变量定义：ID是数字，Name是字符（$代表字符型），Salary是数字 */
input ID Name $ Salary;
/* 计算新变量：根据Salary计算年度奖金（假设为10%） */
Bonus = Salary * 0.10;
/* 数据行开始 */
datalines;
101 张三 15000
102 李四 12000
103 王五 18000
;
/* 打印数据集内容到结果窗口 */
run;
proc print data=work.employees;
run;
代码解析：
-
data语句告诉 SAS 我们要开始处理数据了。 - INLINECODE69b465bf 定义了数据结构。注意 INLINECODEf9b6a1fa 符号，这在 SAS 中非常重要，漏掉它会导致数据读取错误。
- INLINECODE242d8eac 是 SAS 特有的标记，表示接下来的行是实际数据，直到遇到分号 INLINECODEf4f425de 结束。
-
proc print是一个过程步，用于将结果显示在“结果”选项卡中。
#### 示例 2：导入外部数据（实战应用）
在真实场景中，我们通常读取 CSV 文件。让我们验证一下“共享文件夹”是否配置成功。
- 在你的物理电脑的 INLINECODEcdbff056 文件夹中，创建一个名为 INLINECODE01cbba4b 的文件，内容如下：
Date,Product,Amount
2023-10-01,A,100
2023-10-02,B,200
2023-10-03,A,150
sales.csv。如果你看不到，说明共享文件夹配置有问题，请检查虚拟机设置。现在，让我们编写代码来导入它。
/* 设置引用逻辑库，将我的共享文件夹映射到 SAS 逻辑库 ‘mylib‘ */
libname mylib ‘/folders/myfolders‘;
/* 使用导入过程读取 CSV 文件 */
proc import datafile=‘/folders/myfolders/sales.csv‘
out=mylib.sales_data
dbms=csv
replace;
getnames=yes; /* 自动使用第一行作为变量名 */
run;
/* 查看导入的数据 */
proc contents data=mylib.sales_data;
run;
/* 计算总销售额 */
proc means data=mylib.sales_data sum;
var Amount;
run;
代码深度解析：
- INLINECODEaef284f0 语句是 SAS 的核心概念之一。它就像在电脑上创建一个快捷方式，让 SAS 能找到 INLINECODE8cb91c0d 这个物理路径。注意路径在 Linux 虚拟机中的写法是正斜杠
/。 -
proc import非常智能，它能自动识别 CSV 的格式。
#### 示例 3：数据清洗与条件逻辑
在实际工作中，数据往往是脏的。让我们看看如何处理缺失值或异常值。
假设我们要过滤掉销售额低于 150 的记录，并标记它们。
“INLINECODE602eca86`INLINECODE24566ca1foldersINLINECODE5a3744caproc contentsINLINECODE169d2667PROC REGINLINECODE71b2a2f3PROC ANOVAINLINECODE633eddf7PROC SGPLOT`，它能生成比传统图表更精美的出版级图表。
祝你数据分析的学习之旅充满乐趣和收获！