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Mostrando entradas de julio, 2014

Trabajando con el diccionario/metadata de SAS

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En un post anterior vimos la utilidad de las tablas del diccionario de SAS. A continuación incluímos una sencilla macro que puede ser de utilidad para hacer búsquedas en la metadata.



A menudo, nos encontramos con el problema de conocer qué tablas contienen determinado campo. La siguiente macro resuelve este problema de forma rápida, por si no disponemos en nuestra interfaz de desarrollo de una utilidad equivalente.

%macro tabla_columnas(tabla_resultado, lib_busqueda, columna_busqueda);
 /*
 tabla_resultado: tabla en la que guarda la salida de la búsqueda
 lib_busqueda: librería sobre la que realiza la búsqueda
 columna_busqueda: columna que estamos buscando
 */

 proc sql;

 create table &tabla_resultado as
 (SELECT distinct libname as libreria, memname as tabla
 FROM dictionary.columns WHERE upcase(libname)= upcase("&lib_busqueda")
 AND memtype = 'DATA' and upcase(name)=upcase("&columna_busqueda") );
 quit;

%mend tabla_columnas;

%let lib = work;
proc print data…

Mapas en R

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Existen numerosas librerías que permiten realizar de forma ágil mapas con R.
Mencionamos algunas de las más conocidas:maps, mapproj, mapdata, maptools, ggmap y rworldmap.
En este post vamos a realizar un sencillo ejemplo con la librería rworldmap.

Aprovechando la cercanía del último Mundial de fútbol, creamos un mapa en el que mostramos sobre un mapa del Mundo, aquellos países que han ganado un Mundial y el número de ellos.



library(rworldmap)

paises <- c("ESP", "Germany", "FRA", "ITA", "BRA",
            "ARG", "URY", "GBR")

mundiales <- c(1,4,1,4,5,2,2,1)

#Creamos la tabla de datos
paises_mund <- data.frame(paises, mundiales)
names(paises_mund) <- c("pais", "mundiales")

# Enlazamos los datos con el mapa po país, creando el mapa: map1
map1 <- joinCountryData2Map(paises_mund,
                          joinCode="NAME",                        
                          nameJoin…

Formación a medida en R y SAS

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Un grupo de profesionales especializados en Business Intelligence estamos preparando cursos de formación a medida a impartir en Madrid  para usuarios que quieran iniciarse en análisis de información con las herramientas R y SAS.




El curso está adaptado a la gran variedad de perfiles que pueden estar interesados en conocer R y SAS para su actividad profesional: informáticos, matemáticos, estadísticos, sociólogos, economistas, su empleo en investigación: biología, química, medio ambiente, etc..

Igualmente disponemos de un curso de adaptación para usuarios que conozcan otras herramientas similares como pueden ser SPSS ayudándoles a realizar la transición.

El curso de R se basa en la solución R studio y el de SAS en el módulo BASE de la SAS University Edition , versión gratuita recientemente distribuida por SAS

El objetivo es que los cursos sean muy prácticos, muy orientados y muy económicos.

Los interesados pueden escribir para recibir más info a:  cursos_a_medida_r@yahoo.es
o bien dejar un com…

Ejemplos de componentes para tratamiento de datos en SAS, SPSS y R. Equivalencias entre herramientas (III)

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Incluímos el último post de la serie, en la que estamos mostrando componentes de manipulación de datos codificados en SAS, SPSS y R.


Ejemplo 13. Tratamiento de fechas:
SAS:
data fechas; infile cards ; input fecha_inicio : MMDDYY10. fecha_fin : MMDDYY10.; dias=fecha_fin-fecha_inicio; cards; 3/01/2014 4/06/2014 3/02/2014 4/06/2014 3/06/2014 4/06/2014 ; run;
SPSS:
DATA LIST LIST /fecha_inicio (ADATE12) fecha_fin (ADATE12) BEGIN DATA 3/01/2014 4/06/2014 3/02/2014 4/06/2014 3/06/2014 4/06/2014 END DATA. COMPUTE dias = CTIME.DAYS(fecha_fin – fecha_inicio). EXECUTE. SAVE OUTFILE = 'C:\temp\fechas.sav'.
R:
fecha_ini <- c(as.Date('03/01/2014',format='%d/%m/%Y'),as.Date('03/02/2014',format='%d/%m/%Y'),as.Date('03/06/2014',format='%d/%m/%Y')) fecha_fin <- c(as.Date('04/06/2014',format='%d/%m/%Y'),as.Date('04/06/2014',format='%d/%m/%Y'),as.Date('04/06/2014',format='%d/%m/%Y')) tabla_fecha <- data.frame(fecha_ini…