在当今竞争激烈的数据分析领域，至少掌握一种编程语言是构建竞争力档案的必要条件。然而，仅掌握一种语言可能不足以使成为市场上的热门人选。即使不是这三种语言的专家，也需要了解这三种语言各自的优势领域。
在一些先前文章中，涵盖了R和SAS的面试问题，以及如何训练大脑进行分析性思考和构建结构化思考框架。本文收集了几个问题，用以评估对这三种语言的掌握程度。分数和结果仅作为方向性指导，并非对技能集的全面视图。
本测试包含每种语言5个问题，每个问题答对得2分，没有答错扣分。需要计算三个部分的总分以及得分最高的部分。以下表格供参考解释分数：
以下是需要遵循的一些指导方针（以使分数更具洞察力）：
问题1）提交了以下程序。
data WORK.TEST;
input Name $ Age;
datalines;
John +35
;
run;
在输出数据集中存储了哪些值？
姓名 年龄
--------------------
John 35
姓名 年龄
--------------------
John （缺失值）
姓名 年龄
--------------------
（缺失值） （缺失值）
DATA步骤因数据错误而失败执行。
问题2）有两组数据集，它们之间存在多对一映射。尝试使用Data-Merge语句（在关键字段排序后）合并这两个数据集。输出将是什么：
A. 数据错误
B. 错误合并的表格
C. 合并正常进行，得到了正确合并的表格
问题3）数据集A有3行，所有ID都是“1”，2行是“2”。数据集B有2行，所有ID都是“1”，3行是“2”。如果合并这两个表格，结果表格将有多少行？
A. 4
B. 5
C. 6
D. 3
问题4）提交了以下SAS程序：
data WORK.LOOP;
X = 0;
do Index = 1 to 5 by 2;
X = Index;
end;
run;
执行完成后，SAS数据集名为WORK.LOOP中的变量X和Index的值是多少？
X = 3, Index = 5
X = 5, Index = 5
X = 5, Index = 6
X = 5, Index = 7
问题5）提交了以下SAS程序：
data WORK.TEMP;
Char1='0123456789';
Char2=substr(Char1, 3, 4);
run;
Char2的值是什么？
23
34
345
2345