15 个月前，我以专门使用 R 大约 3 年的人的身份开始了现在的工作；我在我的第一个统计课上使用过 SAS，讨厌它，直到我从这里开始才再碰它。以下是对我有帮助和没有帮助的内容：

有帮助：

• 同事的代码。对我来说，这是唯一最有用的来源。有些是非常好的代码，有些是非常糟糕的代码，但所有这些都向我展示了如何在 SAS 中思考。
• 杉。尽管它们通常几乎是令人难以忍受的老​​生常谈，但互联网上仍有大量这些小操作指南文件。您无需寻找它们；只需谷歌，他们就会向您展示自己。
• O'Reilly SQL 袖珍指南，Gennick 着。通过使用 PROC SQL 进行数据操作和汇总，我避开了很多 SAS 编码。这是作弊，我不在乎。
• 本文解释格式和信息 (PDF)。毫无疑问，这对我来说是 SAS 最不直观的部分。
• UCLA 的学术技术服务的统计计算网站。UCLA 在这里有大量很棒的介绍性材料，在其 R 和 SAS 部分之间有很多平行材料（比如这些分析示例）。

没有帮助：

• 我读过的所有内容都是为在 R 和 SAS 之间转换的人准备的。我有来自 Kleinman 和 Horton 的“R 和 SAS”一书，我打开了两次却找不到我需要的答案。我在这里和那里阅读了其他一些指南。也许这只是我的学习方式，但这些东西都没有一直困扰着我，一旦我真正需要它，我不可避免地会在谷歌上搜索它。

不过你会没事的。只需阅读您同事的代码，在这里和 StackOverflow 上提问，并且 - 无论您做什么 - 不要试图绘制任何东西。

在@matt 所说的内容中添加几件事：

除了 SUGI（现更名为 SAS 全球论坛，将于今年在拉斯维加斯举行）之外，还有许多本地和区域 SAS 用户组。这些更小，更亲密，并且（通常）便宜得多。一些本地团体甚至是免费的。看这里

SAS-L。这是 SAS 问题的邮件列表。它非常友好，其中一些参与者是最好的 SAS 程序员。

Kleinman 和 Horton所著的SAS 和 R：数据管理、统计分析和图形一书。在 R 索引中查找您想要执行的操作，您也会发现如何在 SAS 中执行此操作。有点像跨语言词典。

除了 Matt Parkers 的优秀建议（特别是关于阅读同事代码），实际的 SAS 文档可能会非常有用（一旦你弄清楚了你想要的名称）：http: //support.sas.com/documentation/

全球论坛/SUGI 会议记录可在此处获得：http: //support.sas.com/events/sasglobalforum/previous/online.html