AS Datasets এর ধারণা

SAS (Statistical Analysis System) একটি শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম, যা মূলত ডেটা ম্যানিপুলেশন, বিশ্লেষণ, এবং রিপোর্ট তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। SAS এর ডেটাসেট (Datasets) একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং এটি SAS সফটওয়্যার ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ, পরিচালনা, এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। SAS ডেটাসেট একটি বিশেষ ধরনের টেবিল ডেটা স্ট্রাকচার যা বিভিন্ন রেকর্ড (Rows) এবং ভেরিয়েবল (Columns) ধারণ করে।

AS Datasets এর পরিচিতি

SAS-এ AS Datasets বলতে মূলত সেই ডেটাসেটগুলোকে বোঝানো হয় যা এক্সটার্নাল ডেটা সোর্স থেকে SAS পরিবেশে লোড করা হয় এবং সেখানে বিশ্লেষণ করা হয়। "AS" এর মাধ্যমে এখানে আমরা সেই ডেটাসেটগুলিকে নির্দেশ করছি যা অন্য কোনও সোর্স যেমন Excel ফাইল, CSV ফাইল, বা SQL ডেটাবেস থেকে সোজা SAS-এ ইম্পোর্ট করা হয়।

AS Datasets এর মৌলিক ধারণা:

• ডেটাসেট লোড: AS Datasets মূলত বাইরের ফাইল বা ডেটাবেস থেকে SAS পরিবেশে ডেটা ইম্পোর্ট করার প্রক্রিয়া। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি CSV ফাইল বা SQL ডেটাবেস টেবিল থেকে ডেটা লোড করে একটি SAS ডেটাসেট তৈরি করতে পারেন।
• ডেটাসেট সংরক্ষণ: একবার ডেটা লোড হয়ে গেলে, এটি একটি SAS ডেটাসেট হিসেবে সংরক্ষিত হয়, যা পরবর্তীতে বিশ্লেষণ এবং প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• SAS ডেটাসেট স্ট্রাকচার: একটি SAS ডেটাসেট সাধারনত দুটি অংশে বিভক্ত থাকে — রেকর্ড (Rows) এবং ভেরিয়েবল (Columns)। প্রতিটি রেকর্ড একটি ইউনিট তথ্য উপস্থাপন করে এবং প্রতিটি ভেরিয়েবল একটি নির্দিষ্ট তথ্যের ধরন বা ক্যাটাগরি উপস্থাপন করে।

AS Datasets তৈরি করা

SAS-এ AS Datasets তৈরি করা বেশ সহজ। নিচে এর একটি উদাহরণ দেওয়া হলো, যেখানে আমরা একটি CSV ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করছি এবং সেটি একটি SAS ডেটাসেটে সংরক্ষণ করছি।

উদাহরণ:

libname mydata 'C:\path_to_your_folder'; 

/* CSV ফাইল থেকে ডেটা লোড করা */
proc import datafile='C:\path_to_your_file\data.csv'
    out=mydata.imported_data
    dbms=csv
    replace;
run;

এখানে:

• libname স্টেটমেন্টটি একটি লাইব্রেরি তৈরি করে যেখানে আমাদের ডেটাসেটটি সেভ হবে।
• proc import কমান্ডটি সিএসভি ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করে এবং mydata.imported_data নামে একটি SAS ডেটাসেট তৈরি করে।
• dbms=csv সেটিংটি নিশ্চিত করে যে ডেটাটি সিএসভি ফরম্যাট থেকে ইম্পোর্ট করা হচ্ছে।
• replace নির্দেশটি আগের কোনো ডেটাসেট থাকলে সেটি রিপ্লেস করবে।

AS Datasets এর ব্যবহার

SAS-এ AS Datasets এর ব্যবহার অনেক বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পৃক্ত:

ডেটা ম্যানিপুলেশন:

একবার ডেটা লোড হয়ে গেলে, সেই ডেটার উপর বিভিন্ন ম্যানিপুলেশন করা সম্ভব। যেমন:

• ডেটা ক্লিনিং: মিসিং ভ্যালু ফিল করা, ডুপ্লিকেট রেকর্ড মুছে ফেলা।
• ভেরিয়েবল তৈরি: নতুন ভেরিয়েবল বা কোলাম তৈরি করা।
• ফিল্টারিং: নির্দিষ্ট শর্তে ডেটা সিলেক্ট করা।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ:

ডেটাসেট লোড করার পর, সেগুলি বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:

• PROC MEANS: গড়, সেন্ট্রাল টেনডেন্সি এবং স্প্রেড মাপার জন্য।
• PROC FREQ: ক্যাটাগরিক্যাল ডেটার ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল তৈরি করতে।

রিপোর্ট এবং গ্রাফ তৈরি:

এসব ডেটাসেট থেকে রিপোর্ট এবং গ্রাফ তৈরি করতে PROC PRINT, PROC CHART, এবং অন্যান্য রিপোর্টিং টুলস ব্যবহার করা হয়।

উপসংহার

SAS-এ AS Datasets হল একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ ধারণা, যা বাইরের সোর্স থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করার সুবিধা প্রদান করে। এটি ডেটা ম্যানিপুলেশন, বিশ্লেষণ, এবং রিপোর্ট তৈরি করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি প্রদান করে। AS Datasets ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা নিয়ে, সেটি SAS পরিবেশে প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

SAS Dataset হল একটি বিশেষ ধরনের ডেটা স্টোরেজ ফরম্যাট যা SAS সফটওয়্যার দ্বারা ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত সচ্চিদ্র বা টেবিল ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে রো (row) এবং কলাম (column) থাকে। প্রতিটি রো একটি নির্দিষ্ট অবজেক্ট বা একক রেকর্ডকে উপস্থাপন করে, এবং প্রতিটি কলাম সেই রেকর্ডের বৈশিষ্ট্য বা ভেরিয়েবল (variable)।

SAS Dataset ব্যবহৃত হয় বিশাল ডেটা সেটগুলি পরিচালনা করার জন্য, এবং এটি SAS এর ডেটা স্টেপ এবং প্রসেস স্টেপের মধ্যে তথ্য পরিচালনা, বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশন করতে সহায়তা করে। এটি SAS এর মধ্যে ডেটা আদান প্রদান এবং বিশ্লেষণের মূল মাধ্যম।

SAS Dataset এর গঠন

SAS Dataset এর গঠন মূলত দুটি অংশে বিভক্ত:

1. ডেটা ভ্যালুজ (Data Values): এখানে ডেটার আসল মান (যেমন নাম, বয়স, উচ্চতা ইত্যাদি) রাখা হয়। এটি টেবিলের রো এবং কলামের মধ্যে থাকে।
2. মেটাডেটা (Metadata): এটি dataset এর তথ্য সংক্রান্ত তথ্য প্রদান করে, যেমন:
   • ভেরিয়েবলের নাম, ধরন (type), এবং দৈর্ঘ্য (length)
   • ডেটার উৎস
   • অন্যান্য প্রক্রিয়া বা নিয়মাবলী যা dataset এ প্রযোজ্য।

SAS Dataset কে সাধারণত .sas7bdat এক্সটেনশন দিয়ে সেভ করা হয়।

SAS Dataset এর উদাহরণ

নিচে একটি সাধারণ SAS Dataset এর উদাহরণ দেওয়া হলো, যেখানে কিছু ছাত্রের তথ্য রয়েছে:

এটি একটি SAS Dataset এ নিম্নরূপ দেখতে পারে:

data work.student_info;
   input Name $ Age Height;
   datalines;
   John 25 5.9
   Sara 30 5.5
   Mike 22 5.8
   ;
run;

এখানে:

• data নির্দেশক দ্বারা ডেটাসেট তৈরি হচ্ছে।
• input নির্দেশক দ্বারা ডেটার ভেরিয়েবল গুলি (Name, Age, Height) নির্ধারণ করা হচ্ছে।
• datalines নির্দেশক দ্বারা ডেটা প্রদান করা হচ্ছে।

SAS Dataset কিভাবে কাজ করে?

SAS Dataset কাজ করার জন্য বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ কার্যপ্রণালী থাকে। এগুলোর মধ্যে কিছু প্রধান কার্যপ্রণালী হল:

১. ডেটা ইনপুট এবং ম্যানিপুলেশন

SAS Dataset এ ডেটা ইনপুট এবং ম্যানিপুলেশন করা খুবই সহজ। ডেটা স্টেপ ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ, ফিল্টার এবং ম্যানিপুলেট করা হয়।

data work.new_data;
   set work.student_info;
   if Age > 23;
run;

এই কোডটি student_info ডেটাসেট থেকে শুধু ২৩ বছরের বেশি বয়সের ছাত্রদের নির্বাচন করবে এবং তাদের একটি নতুন ডেটাসেটে সংরক্ষণ করবে।

২. ডেটা বিশ্লেষণ

SAS Dataset এর মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণ করতে SAS এর বিভিন্ন প্রসেস স্টেপ ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, proc means বা proc freq কমান্ড দিয়ে ডেটার সারাংশ বা পরিসংখ্যান তৈরি করা যায়।

proc means data=work.student_info;
   var Age Height;
run;

এই কোডটি student_info ডেটাসেট থেকে Age এবং Height ভেরিয়েবলগুলোর গড়, সর্বনিম্ন, সর্বোচ্চ এবং অন্যান্য পরিসংখ্যান প্রাপ্ত করবে।

৩. ডেটা আউটপুট তৈরি

SAS Dataset ব্যবহার করে ডেটার উপর বিশ্লেষণ করে রিপোর্ট বা আউটপুট তৈরি করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, proc print ব্যবহার করে টেবিল আকারে আউটপুট তৈরি করা যায়।

proc print data=work.student_info;
run;

এই কোডটি student_info ডেটাসেটের একটি প্রিন্ট আউট তৈরি করবে, যা স্ক্রীনে প্রদর্শিত হবে।

SAS Dataset এর সুবিধা

• বৃহৎ ডেটা সেট পরিচালনা: SAS Dataset বৃহৎ পরিমাণ ডেটা পরিচালনা এবং প্রক্রিয়া করার জন্য উপযোগী।
• দ্রুত কর্মক্ষমতা: SAS Dataset ফাইল ফরম্যাট খুব দ্রুত প্রক্রিয়া করে এবং বড় ডেটাসেটের উপর কাজ করার সময় কার্যক্ষমতা উন্নত হয়।
• মেটাডেটা সংরক্ষণ: SAS Dataset এর মধ্যে ডেটা সম্পর্কিত মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা ডেটা বিশ্লেষণে সহায়তা করে।

SAS Dataset একটি অত্যন্ত শক্তিশালী এবং দক্ষ ডেটা ফরম্যাট যা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশন সহজতর করতে সহায়তা করে। এর গঠন এবং কার্যপ্রণালী বুঝে, ব্যবহারকারীরা SAS-এর শক্তিশালী ফিচারগুলি ব্যবহার করতে পারেন এবং ডেটা সেটের উপর বিভিন্ন বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে পারেন।

SAS এর DATA Step একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যার মাধ্যমে আপনি নতুন ডেটাসেট তৈরি করতে, ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং তা ম্যানিপুলেট করতে পারেন। এটি ব্যবহার করে আপনি ডেটা তৈরি করতে পারেন, ডেটার মান পরিবর্তন করতে পারেন, বা শর্তসাপেক্ষ বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে পারেন।

DATA Step এর পরিচিতি

DATA Step হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে SAS ব্যবহারকারীরা ডেটাসেট তৈরি এবং পরিবর্তন করতে পারেন। এটি এক ধরনের প্রোগ্রামিং ভাষা, যা ডেটার ইনপুট এবং আউটপুট ব্যবস্থাপনা করে।

সাধারণ সিনট্যাক্স:

DATA dataset_name;
   /* ডেটা স্টেটমেন্ট */
   INPUT variable1 variable2 ...;
   /* ডেটার প্রসেসিং */
   DATALINES;
   /* ডেটা ইনপুট */
   ;
RUN;

• DATA : এটি ডেটাসেট তৈরি করার প্রাথমিক কমান্ড।
• dataset_name : এটি তৈরি করা ডেটাসেটের নাম।
• INPUT : ডেটা ইনপুট করার জন্য ফিল্ডগুলি উল্লেখ করা হয়।
• DATALINES : এখানে ডেটা লিখতে হবে।

DATA Step এর মাধ্যমে Dataset তৈরি করার ধাপ

১. নতুন Dataset তৈরি করা

নতুন ডেটাসেট তৈরি করতে DATA স্টেটমেন্ট ব্যবহার করা হয়। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো:

DATA student_data;
   INPUT Name $ Age Gender $;
   DATALINES;
John 15 M
Alice 14 F
Bob 16 M
;
RUN;

এখানে:

• student_data হল নতুন ডেটাসেটের নাম।
• Name, Age, এবং Gender ডেটাসেটের ভেরিয়েবল।
• DATALINES স্টেটমেন্টের মাধ্যমে ডেটা ইনপুট দেওয়া হচ্ছে।

এই কোডটি রান করার পর একটি নতুন ডেটাসেট তৈরি হবে, যার মধ্যে তিনটি রেকর্ড থাকবে: John, Alice, এবং Bob।

২. বিভিন্ন ধরণের ভেরিয়েবল ব্যবহৃত করা

আপনি ডেটাসেটে বিভিন্ন ধরণের ভেরিয়েবল যেমন ক্যারেক্টার (character) এবং নিউমেরিক (numeric) ব্যবহার করতে পারেন।

DATA sales_data;
   INPUT Product $ Sales Revenue;
   DATALINES;
Laptop 1200 15000
Phone 800 9000
Tablet 500 6000
;
RUN;

এখানে:

• Product একটি ক্যারেক্টার ভেরিয়েবল।
• Sales এবং Revenue হল নিউমেরিক ভেরিয়েবল।

৩. শর্তসাপেক্ষ ডেটা প্রসেসিং

DATA Step এর মাধ্যমে আপনি শর্তসাপেক্ষ ডেটা প্রসেসিংও করতে পারেন। যেমন, আপনি নির্দিষ্ট শর্তে কিছু পরিবর্তন করতে পারেন।

DATA filtered_data;
   SET student_data;
   IF Age > 14 THEN Status = 'Senior';
   ELSE Status = 'Junior';
RUN;

এখানে:

• SET স্টেটমেন্টের মাধ্যমে পূর্বে তৈরি করা student_data ডেটাসেট থেকে ডেটা আনা হচ্ছে।
• IF স্টেটমেন্টের মাধ্যমে বয়সের ওপর ভিত্তি করে Status ভেরিয়েবল নির্ধারণ করা হচ্ছে।

৪. ডেটাসেটে নতুন ভেরিয়েবল যোগ করা

আপনি ডেটাসেটে নতুন ভেরিয়েবলও তৈরি করতে পারেন। নিচে এর উদাহরণ দেওয়া হলো:

DATA updated_sales;
   SET sales_data;
   Profit = Revenue - Sales;
RUN;

এখানে:

• Profit একটি নতুন ভেরিয়েবল, যা Revenue থেকে Sales বিয়োগ করার মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে।

৫. ডেটাসেটের মধ্যে ডেটা সম্পাদনা

DATA Step ব্যবহার করে আপনি ডেটা সম্পাদনা, মুছতে বা পরিবর্তন করতে পারেন।

DATA modified_data;
   SET sales_data;
   IF Product = 'Phone' THEN Revenue = 9500; /* Update Phone's Revenue */
RUN;

এখানে:

• Product ভেরিয়েবলের মান যদি ‘Phone’ হয়, তবে Revenue আপডেট করা হচ্ছে।

DATA Step এর মাধ্যমে Dataset তৈরি করার সুবিধা

• ডেটা প্রসেসিং: DATA Step আপনাকে ডেটা রিড, ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।
• কাস্টমাইজেশন: এটি আপনাকে ডেটাসেটের বিভিন্ন ভেরিয়েবল কাস্টমাইজ করতে এবং নতুন ভেরিয়েবল তৈরি করতে সক্ষম করে।
• শর্তসাপেক্ষ বিশ্লেষণ: DATA Step আপনাকে শর্তসাপেক্ষ ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে সাহায্য করে, যেমন ‘if-then’ শর্ত দিয়ে ডেটা পরিবর্তন করা।

SAS এর DATA Step একটি গুরুত্বপূর্ণ টুল, যা ডেটাসেট তৈরি এবং পরিবর্তন করার জন্য অত্যন্ত কার্যকরী। এর মাধ্যমে আপনি আপনার প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং ডেটাকে প্রয়োজনীয় ফর্ম্যাটে প্রক্রিয়া করতে পারেন।

SAS-এ ডেটা ম্যানিপুলেশন করার সময়, variables (ভেরিয়েবল), observations (অবজারভেশন) এবং data types (ডেটা টাইপ) অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এগুলি সঠিকভাবে বোঝা এবং ব্যবহার করা SAS প্রোগ্রামিং এর প্রাথমিক ভিত্তি। চলুন, এগুলি সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করা যাক।

Variables (ভেরিয়েবল)

SAS-এ variable হলো ডেটা সেটের একটি কলাম, যা বিভিন্ন ধরণের ডেটা ধারণ করতে পারে। ভেরিয়েবলগুলি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ এগুলির মাধ্যমে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য বা তথ্য সংগৃহীত হয়।

ভেরিয়েবল এর বৈশিষ্ট্য

• নাম: ভেরিয়েবলগুলির একটি নির্দিষ্ট নাম থাকে, যা এক বা একাধিক অক্ষর দিয়ে গঠিত হয়। SAS-এ ভেরিয়েবল নামের প্রথম অক্ষরটি অক্ষর হতে হবে, তারপরে অক্ষর এবং ডিজিটের সংমিশ্রণ হতে পারে। তবে, ভেরিয়েবল নামের প্রথম অক্ষরটি সংখ্যা হতে পারে না।
• টাইপ: ভেরিয়েবলটি numeric (সংখ্যা) বা character (পাঠ্য) হতে পারে।
• সাইজ: প্রতিটি ভেরিয়েবলের একটি নির্দিষ্ট আকার থাকে, যা সেই ভেরিয়েবলের ধারণক্ষমতা নির্দেশ করে। সাসে, সঠিক আকার নির্ধারণের মাধ্যমে প্রোগ্রামের কার্যকারিতা বৃদ্ধি পায়।

Observations (অবজারভেশন)

SAS-এ observation হলো ডেটা সেটের একটি সারি, যা এক বা একাধিক ভেরিয়েবলের মান ধারণ করে। প্রতিটি অবজারভেশন একটি নির্দিষ্ট ডেটা এন্ট্রি, যেমন একজন ব্যক্তির তথ্য বা একটি পণ্যের বিক্রয় রেকর্ড।

অবজারভেশন এর বৈশিষ্ট্য

• একটি সারি: একটি অবজারভেশন একটি ডেটাসেটের একক সারি বা রেকর্ড হিসেবে বিবেচিত হয়। এই সারি ভেরিয়েবল অনুযায়ী বিভিন্ন ধরনের তথ্য ধারণ করতে পারে।
• বহু ভেরিয়েবল: প্রতিটি অবজারভেশন একাধিক ভেরিয়েবল ধারণ করে, এবং প্রতিটি ভেরিয়েবল সেই অবজারভেশনটির বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করে।
• সংখ্যা: ডেটাসেটে মোট অবজারভেশনের সংখ্যা হল, ডেটার সারির সংখ্যা।

Data Types (ডেটা টাইপ)

SAS-এ দুটি প্রধান ডেটা টাইপ রয়েছে: Numeric (সংখ্যাগত) এবং Character (পাঠ্য)। প্রতিটি ডেটা টাইপ ভিন্নভাবে কাজ করে এবং আলাদা আলাদা কার্যক্রমের জন্য ব্যবহৃত হয়।

১. Numeric (সংখ্যাগত)

Numeric ডেটা টাইপ এমন ধরনের ডেটা যা সংখ্যার মান ধারণ করে, যেমন বয়স, সেলস ভ্যালু, বা উচ্চতা। এই ধরনের ভেরিয়েবলগুলি গাণিতিক হিসাব এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

• যেমন: 10, 15.75, -23
• ব্যবহার: গাণিতিক অঙ্ক, গড়, গুনফল, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ।

২. Character (পাঠ্য)

Character ডেটা টাইপ এমন ধরনের ডেটা যা অক্ষর, শব্দ বা পাঠ্য হিসেবে থাকে, যেমন নাম, ঠিকানা, বা স্ট্যাটাস।

• যেমন: "John", "New York", "Active"
• ব্যবহার: টেক্সট ম্যানিপুলেশন, স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন, ক্যাটেগোরিক্যাল বিশ্লেষণ।

SAS-এ Variable Types নির্ধারণ

SAS-এ ভেরিয়েবলের ডেটা টাইপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারিত হয়। যদি ডেটা টাইপ পরিবর্তন করতে হয়, তবে INPUT এবং PUT ফাংশন ব্যবহার করে এটি করা যায়।

Numeric to Character (সংখ্যা থেকে পাঠ্য)

data example;
   input num_var : 8.;
   char_var = put(num_var, 8.);
   datalines;
   100
   200
   ;
run;

Character to Numeric (পাঠ্য থেকে সংখ্যা)

data example;
   input char_var $8.;
   num_var = input(char_var, 8.);
   datalines;
   "100"
   "200"
   ;
run;

সারাংশ

SAS-এ variables (ভেরিয়েবল), observations (অবজারভেশন) এবং data types (ডেটা টাইপ) হল ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের মূল উপাদান। ভেরিয়েবলগুলি ডেটার বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য ধারণ করে, অবজারভেশনগুলি একক রেকর্ড বা সারি হিসেবে কাজ করে, এবং ডেটা টাইপগুলি ডেটার ধরনের ভিত্তিতে বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণকে প্রভাবিত করে। SAS-এর শক্তিশালী ডেটা ম্যানিপুলেশন ক্ষমতার মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা এই উপাদানগুলির মাধ্যমে সহজেই কার্যকরী বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন।

SAS (Statistical Analysis System) ব্যবহারকারীদের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণে সাহায্য করার জন্য দুটি ধরনের ডেটাসেট সরবরাহ করে: Temporary Datasets এবং Permanent Datasets। এই দুটি ডেটাসেটের মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল তাদের সংরক্ষণকাল এবং ব্যবহারের উদ্দেশ্য।

Temporary SAS Datasets

Temporary SAS Datasets হল সেই ডেটাসেট যেগুলি শুধুমাত্র একটি SAS সেশন (session) চলাকালীন সময়েই বিদ্যমান থাকে। সেশন শেষে এই ডেটাসেটগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুছে যায় এবং ডেটা সংরক্ষণ করা হয় না।

বৈশিষ্ট্য

• সেশন-ভিত্তিক: Temporary Datasets শুধুমাত্র বর্তমান SAS সেশনের মধ্যে থাকতে পারে এবং সেশন শেষ হওয়ার সাথে সাথে মুছে যায়।
• কাজের সুবিধা: এগুলি সাধারণত টেম্পোরারি কাজের জন্য ব্যবহার করা হয়, যেমন ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং প্রাথমিক বিশ্লেষণ।
• ডিফল্ট লোকেশন: SAS তে একটি Temp Library তৈরি করা হয়, যাকে WORK নামে পরিচিত, এবং এখানে Temporary Datasets সংরক্ষণ করা হয়। এটি একটি অস্থায়ী অবস্থান হিসেবে কাজ করে।

উদাহরণ

data work.mydata;
   set sashelp.class;
run;

এখানে work.mydata একটি Temporary Dataset, যা WORK লাইব্রেরিতে তৈরি হবে এবং SAS সেশন বন্ধ হলে এটি মুছে যাবে।

Permanent SAS Datasets

Permanent SAS Datasets হল সেই ডেটাসেট যেগুলি ব্যবহারকারী দ্বারা নির্দিষ্ট স্থানে সংরক্ষিত হয় এবং সেশন বন্ধ হলেও মুছে যায় না। এগুলি একটি নির্দিষ্ট ফোল্ডার বা ডিরেক্টরিতে সংরক্ষণ করা হয় এবং ভবিষ্যতেও ব্যবহৃত হতে পারে।

বৈশিষ্ট্য

• দীর্ঘমেয়াদী: Permanent Datasets সেশন বন্ধ হওয়ার পরও থাকে এবং ব্যবহারকারী এগুলিকে পরবর্তীতে পুনরায় অ্যাক্সেস করতে পারেন।
• ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত: এগুলি সাধারণত দীর্ঘমেয়াদী কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন ডেটা আর্কাইভিং বা গবেষণার জন্য।
• লোকেশন নির্ধারণ: Permanent Datasets একটি নির্দিষ্ট ডিরেক্টরিতে সংরক্ষিত হয়, যা ব্যবহারকারী নিজে নির্ধারণ করতে পারেন।

উদাহরণ

libname mylib 'C:\SASData';
data mylib.mydata;
   set sashelp.class;
run;

এখানে mylib.mydata একটি Permanent Dataset, যা C:\SASData ডিরেক্টরিতে সংরক্ষণ হবে এবং সেশন বন্ধ হওয়ার পরও এটি থাকবে।

Temporary এবং Permanent Datasets এর মধ্যে পার্থক্য

SAS Datasets এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

• Temporary Datasets: টেম্পোরারি বিশ্লেষণ, ফিল্টারিং, বা যেকোনো প্রক্রিয়া যা একক সেশন পর্যন্ত সীমাবদ্ধ থাকে, এর জন্য উপযুক্ত।
• Permanent Datasets: দীর্ঘমেয়াদী বিশ্লেষণ, রিপোর্টিং, এবং ডেটা সংরক্ষণ জন্য উপযুক্ত, যা ভবিষ্যতে আবার ব্যবহার করা হতে পারে।

SAS তে Temporary এবং Permanent Datasets ব্যবহারকারীদের প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং সংরক্ষণে সহায়তা করে, যেখানে Temporary Datasets সাধারণত অস্থায়ী কাজের জন্য এবং Permanent Datasets দীর্ঘমেয়াদী বিশ্লেষণ এবং সংরক্ষণে ব্যবহৃত হয়।