简单说就是：根据自己实际的需求所在的领域（工作或者学习），进行具体的工作。如果只是以学习为目的，那就找自己感兴趣的领域。数据和问题越真实越具体越好。
数据方面：绝大多数情况下你会发现所在的具体领域对于数据的处理和整合的方法相对固定。也会渐渐地掌握相关方法中自己最得心应手的方式。比如缺失的数据如何处理，如何选出并且去除极端值，如何选择随机的数据进行快速的分析和测试。这些方法在SAS上实现或许你已经掌握，但是不同领域的具体设定肯定略有不同。
至于Proc的各种应用工具也是类似，80%的工作可能集中在20%的proc上面。（比如可能Proc SQL就解决了大半的问题）。
除此之外，具体的数据和问题会让你遇到完全意想不到的问题，比如算力不足或者运行时间过长。在实际的工作中，对于运算时间肯定有一个相关的要求。对于模型的精度也是如此。这些问题可能在技术上已经不是问题，但是只有涉及到具体的问题时才有具体的经验可以掌握。
而且，在具体的项目中肯定也会有SAS不能解决或者不擅长解决的问题。如何能让SAS和Excel，数据库以及R等其他工具在一起协同工作，也是值得深入探索的一个领域。
综上：如果学会了开车，到底去哪里练车呢？这个完全看你是想做个卡车司机还是F1赛车手了……
