用sas进行数据预处理: （1）转换分类变量（如“区域”）为数值形式。 （2）根据统计方法需要，考虑标准化/归一化连续型变量。

在SAS中进行数据预处理以准备分析，特别是涉及类别和数值变量时，可以按照以下步骤操作：

1. **转换分类变量**：
SAS中，对于分类变量（如"区域"），通常使用`proc format;`命令创建新的字符-数字格式。例如：

   proc format;
      value area_mapping '北方=1,南方=2,东部=3,西部=4';
   run;
   
   data your_data;
      set your_data;
      area_num = input(area, area_mapping.,.);
   run;

这里将"区域"从字符串转化为数值，每个类别对应一个数值。

2. **标准化/归一化连续型变量**：
- **Z-score标准化 (Standardization)**: 使用`proc stdize;`，假设你的连续变量是`var1`, `var2`等：

     proc stdize data = your_data out = new_data method = z mean = _mean_ sd = _stddev_;
       var var1 var2;
     run;

- **最小-最大规范化 (Min-Max Scaling)**: 如果你想保持原始尺度，可以使用`proc transpose;`配合数组范围：

     data scaled_var;
        array original_vars [nvars] var1-varN;
        do i = 1 to nobs;
          scaled_var = (original_vars[i] - min(original_vars)) / (max(original_vars) - min(original_vars));
          output;
        end;
     run;

根据需求选择合适的方法进行处理，并记得在使用前检查新变量的分布是否满足分析模型的要求。