功能定位差异
DATA步的核心功能是创建、修改和管理SAS数据集，支持通过直接输入、读取外部文件或操作现有数据集生成新数据集。其典型应用包括数据清洗、变量计算和条件筛选等基础数据处理任务。
PROC步则专注于对已存在数据集的分析处理，提供统计运算、报表生成和可视化等高级功能。常见操作包括数据汇总（PROC MEANS）、回归分析（PROC REG）和结果输出（PROC PRINT）。
语法结构对比
DATA步的基本结构包含以下要素：
- 以
DATA语句声明数据集名称 - 使用
INPUT定义变量类型及格式 - 通过
SET/MERGE操作现有数据集 - 以
RUN语句结束步骤
PROC步的典型结构包括：
- 以
PROC关键词指定过程名称 - 通过
DATA=选项调用数据集 - 使用过程专用语句（如
VAR、CLASS）配置参数 - 以
QUIT或RUN结束步骤
数据处理方式
DATA步采用逐行处理机制，对每条观测值执行完整的逻辑判断和变量计算。这种处理方式允许开发者通过编程逻辑实现复杂的数据转换。
PROC步采用批量处理模式，直接调用预编译算法对数据集进行整体分析。例如PROC SORT会对整个数据集执行排序算法，而非逐条处理观测值。
典型应用场景
| DATA步 | PROC步 |
|---|---|
| 构建ETL数据管道 | 执行统计假设检验 |
| 创建衍生变量 | 生成汇总报表 |
| 合并多个数据源 | 绘制数据可视化图表 |
实际项目中常采用DATA步进行数据准备，再通过PROC步完成分析任务。例如先使用DATA步合并多个数据库表，再通过PROC SQL进行关联查询。
DATA步与PROC步构成SAS编程的完整数据处理链路：前者提供灵活的数据操作能力，后者封装高效的分析算法。理解二者的功能边界和协作方式，是构建高效SAS程序的关键。
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