SAS数据集处理XML文件嵌套的解决方案

资源摘要信息:"本资源提供了如何在MATLAB中导入Excel数据的代码，同时还涉及到了将XML文件嵌套到SAS数据集中的高级操作。资源中提到了多种技术关键字，包括但不限于SAS、SQL、数据分析、宏、Oracle、Teradata、MySQL、AI、Python、R、Java、Javascript、WPS、Matlab、SPSS、Scala、Perl、C#、Excel、MS Access、JSON、图形映射、NLP（自然语言处理）、机器学习、igraph、DOSUBL、DOW循环等。这些关键字表明资源内容涵盖了数据导入与转换、编程语言、数据分析平台、数据库操作、人工智能算法、统计分析、开源系统、图数据处理等广泛的IT知识领域。 资源详细介绍了如何使用SAS社区和stackoverflow获取帮助，以及如何在SAS/IML、R语言、WPS/PROC中嵌套XML文件到SAS数据集的方法。具体到两种解决方案：一是直接输出R语言的list结构，二是在Python中解析list数据结构。同时，资源链接到了一个GitHub仓库（***），提供了更多关于如何在R和Perl中实现嵌套XML文件到SAS数据集的示例代码和讨论。 关键词： - MATLAB：一种用于数值计算、可视化以及编程的高级技术计算语言和交互式环境。 - Excel：Microsoft开发的电子表格程序，广泛用于数据存储、处理和分析。 - XML（可扩展标记语言）：一种标记语言，用于存储和传输数据，具有自我描述性和可扩展性。 - SAS（统计分析系统）：一种广泛用于高级数据分析的软件。 - 数据集：在SAS中，数据集指的是存储了数据的文件。 - SQL（结构化查询语言）：用于管理和操作关系数据库的标准编程语言。 - 数据库：存储数据的系统，如Oracle、MySQL和Teradata。 - 宏：在SAS中，宏是一种简化重复性任务的工具。 - 开源：资源中提到的系统开源，意味着相关的源代码或资源对公众是可访问和可修改的。 - GitHub：一个用于存储和分享代码的平台，通常是开源项目的主要托管地。 资源中涉及到的技术和工具表明，该资源适合具备一定IT背景知识的用户，尤其是那些需要处理和分析大量数据的专业人士。资源强调了在不同技术平台间进行数据转换和处理的能力，以及使用开源社区资源解决问题的重要性。对于有兴趣学习如何在各种编程语言和软件环境中操作XML和Excel数据的专业人员来说，这是一份宝贵的资源。"