2.6 用好SAS Help的秘诀
很多SAS初学者抱怨SAS的帮助文档太复杂，难以读懂。其实，真正说起来，SAS Help文档才是这世界上学习SAS最好的教材，对比R软件包的Help文档，SAS的文档可以让我们感动到流泪。
→2.6.1 SAS Help知多少
SAS的帮助文档（SAS Help），窃以为，是市面上所有统计软件里做得最有诚意的作品。SAS Help是SAS公司投入大量的精力打造的体系最为完整，措辞最为规范，获得最为方便，知识最为权威的SAS教材。打开SAS Help的官方网站（http://support.sas.com/documentation/），如图2-16所示，我们可以感受下那份满满的诚意。
图2-16 SAS Help官网
我们以最新的9.4版本为例，官网上的Help文档都可以轻易获得，HTML或者PDF任挑（见图2-17），而且PDF文档的品质完全可以媲美精美的书籍（见图2-18），更重要的是，我们都可以免费下载。
图2-17 SAS 9.4官网帮助文档
图2-18 SAS ODS Graphics帮助文档PDF版
如果嫌弃HTML打开太麻烦，PDF也懒得去下载，那也没有关系。只要我们在本地安装了SAS，我们就可以随时在本地查看我们所购买的模块的帮助文档（见图2-19）。不过需要留意的是，只有购买、安装了某一模块，Help里才可以查到其相应的文档。
图2-19 SAS本地帮助文档
→2.6.2 看懂SAS Help的基本套路
SAS Help这么好的资源，通常被很多SAS教材给忽略了，他们绝口不提这档子事。当然也有一些SAS教材强调了多看帮助文档（SAS Help）在学SAS时的重要性，但往往另一问题又被忽略了：如何迈出第一步？怎样看懂SAS Help ？
SAS Help里会涉及一些元素和符号，还有一些特定的风格。了解其风格传统后我们再去阅读SAS Help，就会轻松很多。
比如我们看看以后我们将要用到的ODS画图过程PROC SGPLOT的Help，就会发现有大小写、有粗细、有斜体，还有<>，|，…等符号。所有这些，如何理解？
SAS Help的惯例体系，由四部分组成。
（1）语法成分：包括关键词和参数。关键词通常是语句的第一个单词或者头两个单词（如PROC语句、CALL列程语句），如SAS的过程名，语句名。参数是紧跟关键词后面或者等号后面的常量、变量或者表达式。
（2）风格惯例：SAS Help里有三种风格，大写粗体、大写以及小写斜体。具体可见图2-20。其中大写粗体用来标示过程、语句以及函数名称；大写用来标示参数为字符常量；小写斜体用来标示需要用户提供的参数或值。编程时，大写粗体、大写的文字必需原样照抄。
图2-20 PROC SGPLOT Help语法风格注释
（3）特殊字符：特殊字符包括<>、=、|、…、“ ”、；等。
● <>，可选用的参数或者选项。
● =，赋值语句。
● |，互斥参数或参数值，只能选择其一，不能同时选择。
● …，重复。
●“”，值必需放在引号中。
●；，语句结束。
（4）SAS库及外部文件的引用，libref以及fileref标示库和文件关联名，用SAS-library和fi le-specifi cation标示外部文件。
→2.6.3 检索SAS Help的小技巧
如果希望通读SAS Help，最合适的方式应该是下载PDF文件来阅读和做标记。不过更多的使用场景是，对于某个过程或是某个语句，我们记不太清它的语法规则了，这时，我们希望快速查找到其语法参考手册。在EG和Studio中，有自动语法补全的提示，在DMS下，我们可以通过Help菜单下的SAS Help and Documentation启动SAS Help然后进行检索。
比如说，我们在导入数据时，对PROC IMPORT的语法比较模糊，在检索框里输入PROC IMPORT，就可以看到如图2-21所示的界面。
图2-21 检索SAS Help
有时候，很多模块里都包含了检索的内容，需要我们留意下每条检索结果蓝色大写字的下面一行字，这行字给出的是这个链接是属于哪个模块里的语法参考说明。一般对于PROC步，我个人喜好选择带「Overview：」的那个链接，里面从语法、概览到示例都有，且比较详细（见图2-22）。此外，在检索时，选择合适的检索词有一定的讲究：检索过程步可以用“PROC ×××”“××× Procedure”；检索语句时可以用“××× Statement”，当然也可以直接用“×××”检索（×××表示关键词）。
图2-22 S AS Help检索结果——语法、概览、示例
→2.6.4 熟悉SASHelp下的数据集
为了配合SAS Help文档，SASHelp逻辑库下自带了很多数据集，熟悉这些数据集，有助于我们利用它们做一些简单测试。例如，本书就用了其中的三个常用的数据集，关于其他更多数据库的信息，可以参考帮助文档SAS Help Datasets。
（1）class数据集，学生数据集，里面包括了姓名、性别、年龄、身高、体重等信息。
（2）cars数据集，2004年各大品牌汽车基本情况及其售价，包括了品牌、型号、车型、产地、驱动类型、售价、车身情况、速度等信息。
（3）heart数据集，弗莱明翰心脏研究队列数据，包括生存状态、性别、年龄、身高、体重、吸烟、饮酒以及血压血脂等信息。