En ocasiones necesitamos listar los archivos de un directorio. En SAS se puede hacer así. Creamos una tabla en WORK con los nombres de los archivos y subcarpetas de un directorio: /* PONE ARCHIVOS DE UN DIRECTORIO EN TABLA SAS */ %macro archivos(directorio); data archivos; rc = filename('dir', "&directorio."); dirid = dopen('dir'); numarchivos = dnum(dirid); do i = 1 to numarchivos; nombrearchivos = dread(dirid, i); output; end; rc = dclose(dirid); drop rc i; run; %mend archivos; /* EJEMPLO SI QUEREMOS QUE NOS LISTE LAS TABLAS SAS DEL WORK */ proc sql noprint; select path into :ub_work from sashelp.vlibnam where libname = "WORK"; quit; %archivos(&ub_work.); data archivos_sas; set archivos; where index(lowcase(nombrearchivos), "sas7bdat") > 1; run; Puede sernos de gran utilidad cuando deseemos importar un gran número de ficheros de texto o si necesitamos manejarnos con archivos y shell; empleamos las funciones de “archivo” de SAS (en breve pondré un artículo sobre las funciones SAS). El programa se puede sofisticar empleando extensiones, eliminando carpetas… Espero vuestros comentarios y mejoras sobre el uso de esta macro. ...

En esta nueva entrega del manual introductorio a la programación en R comenzaremos a familiarizarnos con las contribuciones que se realizan en el mundo a esta herramienta. La intención es cargar un paquete que contenga una funcionalidad en R que nos permita leer orígenes de datos ODBC para que, en sucesivas entregas, podamos leer datos de Access, Excel… Los paquetes de R son contribuciones de programadores de todo el mundo para la creación de funcionalidades de R que contienen funciones que permiten que día a día R mejore y adquiera un mayor potencial. Estos paquetes se encuentran en el Comprehensive R Archive Network (CRAN), que es una red de FTP y servidores donde nos podemos descargar R o las contribuciones de los programadores de R de todo el mundo. En este caso, para España, tenemos la red CRAN espejo España. En ella tenemos todos los paquetes disponibles por orden alfabético. ...

In el anterior capítulo creábamos vectores y matrices con las funciones c() y matrix(), pero in R disponemos de otros medios para leer o introducir datos. Empezamos con la entrada manual de datos: # Entrada manual de datos ej.3.1 <- scan() 1: 1 2 3: 4 5 5: 6 7 7: Read 6 items ej.3.1 [1] 1 2 4 5 6 7 Para introducir manualmente datos in R, disponemos de la función scan() e introduciremos los datos manualmente separando las entradas con un espacio; para finalizar, empleamos Intro in una línea sin datos. R nos indicará los registros leídos. La función scan() también puede leer ficheros de texto planos si le pasamos el fichero como parámetro: ...

En esta nueva entrega del curso comenzamos a trabajar con R. Ya nos hemos descargado e instalado la herramienta y es momento de conocer a grandes rasgos cómo funciona R. Si abrimos una sesión, nos encontramos con la siguiente pantalla: El interfaz de R no es visual: trabajamos sobre una línea de comandos; no hay ventanas, sólo código y una gran comunidad de programadores que crean sus funciones y sus paquetes de utilidades. Para empezar a manejar R, lo principal es conocer sus elementos principales: objetos y funciones. ...

Si queréis conocer qué es R, debéis visitar http://www.r-project.org/, la web que recoge uno de los proyectos GNU más interesantes que hay in el mundo. In ella podréis entender cómo nace una de las más potentes herramientas informáticas para la estadística. Con ella podremos realizar multitud de modelos multivariables, análisis y gráficos, y su código es libre. Además, disponemos de una extensa comunidad de programadores y colaboradores siempre dispuestos a compartir sus conocimientos con nosotros. ...

En las próximas fechas iré colgando un manual introductorio de R. Con él quiero dar a conocer una potente y excepcional herramienta para la estadística cuya difusión es libre. En este pequeño curso o manual de R, iré contando desde la instalación hasta la familiarización con el entorno de la herramienta; también realizaré ejemplos de regresión lineal, análisis de agrupamiento, muestreo y remuestreo, técnicas de análisis de la varianza… En función del interés que despierten los distintos mensajes que exponga, variaré el contenido. ...

Nace un nuevo proyecto en la web. Profesionales con amplia experiencia en la gestión de la información se unen para compartir conocimientos. Aprender y transmitir lo aprendido: ése es el objetivo de Análisis y Decisión. Saludos.

Qué son los datos Los datos están in boca de todos, «la nueva revolución industrial», «el nuevo petróleo», «el nuevo plutonio»… pero ¿qué son los datos? Si nos dirigimos al diccionario de la Real Academia, tenemos: m. Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho. A este problema le faltan datos numéricos. m. Documento, testimonio, fundamento. m. Inform. Información dispuesta de manera adecuada para el tratamiento por una computadora. Base de datos: Conjunto de datos organizado de tal modo que permita obtener con rapidez diversos tipos de información. Parece que la tercera acepción es la correcta, pero los datos no son información: nos van a permitir obtener información; esta se obtiene mediante un análisis estadístico. Disponer datos de forma organizada no es información. Es la estadística, a través de un análisis descriptivo, a través de un modelo o a través de un algoritmo, la que obtiene la información. Un científico de datos es un gestor: coge datos y los transforma in información a través de análisis estadísticos más o menos complejos. ...