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최신 Programming Fundamentals A00-215 무료샘플문제 (Q18-Q23):

질문 # 18
You have a dataset 'EMPLOYEES' with variables 'EMPLOYEE ID', 'NAME', 'DEPARTMENT', 'SALARY', and 'JOIN DATE'. You need to sort the data by 'DEPARTMENT' in ascending order, then by 'SALARY' in descending order, and finally by 'JOIN DATE' in ascending order. Which PROC SORT statement will achieve this sorting?

정답：E

설명：
The correct answer is C. The BY statement with 'DEPARTMENT, 'DESCENDING SALARY, and 'ASCENDING JOIN_DATE' will sort the data in ascending order of 'DEPARTMENT, then by 'SALARY' in descending order within each 'DEPARTMENT', and finally by 'JOIN_DATE' in ascending order within each 'DEPARTMENT and 'SALARY group. Option A sorts 'JOIN_DATE' in descending order. Option B sorts 'JOIN_DATE' in descending order. Option D sorts 'SALARY in ascending order. Option E sorts by 'DEPARTMENT in descending order. Only option C achieves the desired sorting.

질문 # 19
You are creating a report with PROC REPORT. You want to add a specific footnote to a particular column that displays the average value of that column. How can you achieve this?

정답：E

설명：
The correct method is to use the COLUMN statement to specify the column and then use the FOOTNOTE option within it to define the footnote text You can use the MEAN function to calculate the average value and concatenate it with the desired text The other options either use incorrect syntax or apply methods not designed for column-specific footnotes.

질문 # 20
You are analyzing a SAS dataset with a variable 'Age' defined as a numeric variable. A record has a missing value for 'Age'. How is this missing value represented in the SAS dataset?

A. The value -1
B. A special missing value code, typically a period (.)
C. A blank space
D. The value 0
E. The value 999

정답：B

설명：
SAS represents missing values in numeric variables using a period (.). This is a special code that distinguishes missing values from actual numeric values. While 0, -1 , and 999 might be used in other systems or for specific data coding, they are not the standard way SAS handles missing values in numeric variables.

질문 # 21
You have a SAS dataset named 'TRANSACTIONS' with variables 'TRANSACTION D', 'PRODUCT ID', 'CUSTOMER ID', 'AMOUNT', and 'DATE'. You need to create a new dataset called 'HIGH TRANSACTIONS' containing only transactions with amounts greater than $1000, but only if the transaction occurred in the last three months. Which code snippet will achieve this?

정답：E

설명：
The correct code snippet is Option A. It utilizes the 'intnx' function to calculate the date three months ago from the current date ('date()') and then uses the 'if statement to check if the 'DATE variable is greater than or equal to this calculated date. Only transactions with 'AMOUNT greater than 1000 and dates within the last three months will be included in the 'HIGH_TRANSACTIONS' dataset Option B will process all transactions with an amount greater than 1000 and those that happened in the last 3 months, but not those transactions that fulfill both conditions. Option C has incorrect syntax. Option D utilizes 'where' statement which should be used for filtering observations before the data step, and Option E uses which will calculate a date three months ahead of the current date instead of three months before.

질문 # 22
You are working with a SAS dataset 'SALES' containing sales data for different products. The dataset has variables 'PRODUCT ID', 'SALES DATE', 'SALES AMOUNT', and 'REGION'. You need to create a new dataset named 'SALES QI' that includes only sales records for the first quarter (January, February, March) of the year and renames the 'SALES DATE' variable to 'SALES DATE QI'. Which code snippet correctly achieves this?

정답：C

설명：
Option C correctly combines the RENAME= option to change the variable name and the WHERE clause to filter the data for the first quarter. The RENAME: option is used within the SET statement to rename the SALES_DATE variable to SALES_DATE_QI. The WHERE clause filters the data by checking if the MONTH function applied to the SALES DATE variable is within the range of 1, 2, or 3, representing January February, and March, respectively. The other options are incorrect because they either do not rename the variable correctly use incorrect filtering logic, or try to use OBS= to limit the observations, which is not the right approach for this scenario.

질문 # 23
......

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