통계프로그램 전처리 비교 (Proc sql, SAS, SPSS, R 프로그래밍, R Tidyverse, Python Pandas, Python Dfply)

통계프로그램 전처리 비교

(Proc sql, SAS, SPSS, R 프로그래밍,  R Tidyverse, Python Pandas, Python Dfply)

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- 데이터 획득

1. 예제 텍스트 파일

2. DATA EDITOR

3. 쉼표(,) 구분자 텍스트 파일 읽기

4. 프로그램 내에서 TEXT 데이터 읽기

5. 고정 길이 텍스트 파일 읽기 (한줄에 하나의 관측치)

6. 고정 길이 텍스트 파일 읽기 (두개의 행에 하나의 관측치존재)

7. IMPORTING DATA FROM SAS

8. IMPORTING DATA FROM SPSS

9. EXPORTING DATA TO SAS & SPSS DATA SETS

 

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- 변수와 관측치 선택

1. 변수 선택하기

2. 관측치 선택( WHERE, IF, SELECT IF )

3. 변수와 관측치를 동시에 선택.

4. 데이터 구조 변경

 

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- 데이터 관리

1. 변수 변환

2. 조건문에 의한 변환.

3. 결측값 할당을 위한 조건 변환

4. 다중 조건에 의한 변환.

5. 변수명 변경.

6. 관측값 포맷팅 & 관측값 일괄 변경하기

7. 변수 Keeping과 Dropping

8. By 또는 Split 파일 프로세싱.

9. Stacking / Concatenating / Adding Data Sets

10. Joining / Merging 데이터 프레임.

11. Aggregating Or Summarizing 데이터.

12. 변수를 관측치로 전치후 원상태로 복구

13. 데이터 프레임 소팅.

14. Value Labels Or Formats

15. 변수 라벨

16. Workspace Management

17. Graphics

18. 통계분석