人类的眼睛是用来捕捉颜色和图案的。我们可以迅速地从绿色中识别出红色部分，或从方形中识别出圆形。在这个每天都会产生大量数据的时代，数据可视化有助于抓住我们的兴趣，让我们的主要注意力集中在信息上，从而做出数据驱动的决策。有许多数据可视化技术和工具，如图表、图形或地图，为识别数据中的趋势、异常值和模式提供了一种可利用的方式。另一种流行的数据表示技术是直方图，它表示对连续变量的分布概率的估计。在这篇文章中，我们将向你展示创建SAS直方图的两种不同方法。但首先，让我们看一下一些最常见的数据表示类型。

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数据表示法的类型

1.柱状图

柱状图在水平或垂直方向上将数据可视化，如数量和频率。它可以是单条或分组的条形图。条形图最常见的用途是用来比较不同的项目。通过观察图表中的所有条形图，很容易说出哪些类型的数据会影响其他数据。

SAS_Histogram_1

图：条形图（来源）

2.直方图

直方图与条形图的外观相似。然而，直方图和条形图之间有很大的区别。柱状图衡量的是分类数据（性别、月份、分数等）的频率，而直方图用于定量数据（关于分类变量的数据）。

SAS_Histogram_2.

图：柱状图（来源）

3.线形图

线形图使用线和点来表示时间的变化。它们可以用来表示世界人口的逐日增加，地球上剩下的动物数量，或数据数量的逐日增加，等等。它让你了解整个世界随着时间发生的变化。

SAS_Histogram_3.

图：速度与时间的关系图(来源)

4.饼图

饼图是一种用于表示数字比例的圆形统计图形。它们经常被用来显示整体的百分比和在某一时间点的百分比。然而，饼状图并不显示随时间的变化，与其他数据表示法不同。在大多数情况下，它可以被其他数据表示法所取代，如柱状图、箱形图、点状图等。

SAS_Histogram_4

图：以英语为母语的人的人口饼状图（来源）

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5.频数分布表

频数分布表可以帮助你总结图表中的数值和频率。它通常有两列或三列。第一列列出了所有各种结果的单独数值，而第二列则列出了数据中每种结果的频率。这种数据表示法给你一个数据的快照，帮助你识别模式。

级别	同意程度	数量
1	非常同意	23
2	有点同意	31
3	不确定	22
4	有点不同意	19
5	非常不同意	16

6.散点图

散点图是一种使用两个变量的值在笛卡尔平面上绘制的图或数学图。在点被编码的情况下，你可以显示一个额外的变量。数据被显示为一个点的集合--一个变量的值由横轴上的位置决定，另一个变量的值由纵轴上的位置决定。

SAS_Histogram_5

图：散点图（来源）

7.箱形图

箱形图是通过数字数据的四分位数来表示其位置性、扩散性和偏斜性的图形。除了箱形图上的方框外，箱形图还可能有从方框中垂直延伸出来的线或晶须，表示上下四分位数以外的变化情况。与数据集其他部分有明显差异的离群点可以被绘制成单独的点。

SAS_Histogram_6.

图：箱形图（来源）

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SAS直方图

SAS直方图通过显示连续变量的分布与值的类别来帮助你探索数据。它可以使用PROC UNIVARIATE、PROC CHART或PROC GCHART创建。

语法

在SAS中创建直方图的语法是。

PROC UNIVARIATE DATA = dataset;

HISTOGRAM变量。

运行。

其中 "DATASET "是使用的数据集的名称，"变量 "是用于绘制直方图的值。

简单直方图

通过指定变量的名称和对数值进行分组的范围，可以创建一个简单的直方图。在这个例子中，我们将采用变量 "马力 "的最小值和最大值以及50的范围。这些值将形成一个以50为单位的组。

proc univariate data = sashelp.cars;

直方图马力

/中点=176至350，50。

运行。

通过执行上面的代码，你将得到以下输出。

SAS_Histogram_7.

曲线拟合的直方图

我们还可以使用一些额外的选项将一些分布曲线拟合到SAS直方图中。例如，让我们用平均数和标准差值来拟合一条分布曲线，提到EST。这个选项使用参数的估计值。

proc univariate data = sashelp.cars noprint;

直方图马力

正态 (

mu = est

sigma = est

颜色 = 蓝色

w = 2.5

)

barlabel = 百分比

中点=70到550的50。

运行。

通过执行上面的代码，你将得到以下输出。

saS_Histogram_8

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对于数据科学领域的任何人来说，最重要的技能之一是数据可视化。在这篇文章中，我们已经讨论了最常见的数据表示类型和设计SAS直方图的两种不同方式。为了创建更好的直方图，SAS有一个文本样式、颜色和许多其他选项的资料库，可以添加到直方图中，以提高可读性。如果你想深入研究这个问题，你可以查看Simplilearn与IBM合作设计的数据科学家硕士课程。它有独家的IBM黑客活动、大师班、"问我什么 "会议、与从业者的现场互动、实用实验室和项目。今天就开始学习这个课程，加快您在数据科学领域的职业生涯。

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