簡單說就是：根據自己實際的需求所在的領域（工作或者學習），進行具體的工作。如果只是以學習為目的，那就找自己感興趣的領域。資料和問題越真實越具體越好。

資料方面：絕大多數情況下你會發現所在的具體領域對於資料的處理和整合的方法相對固定。也會漸漸地掌握相關方法中自己最得心應手的方式。比如缺失的資料如何處理，如何選出並且去除極端值，如何選擇隨機的資料進行快速的分析和測試。這些方法在SAS上實現或許你已經掌握，但是不同領域的具體設定肯定略有不同。

至於Proc的各種應用工具也是類似，80%的工作可能集中在20%的proc上面。（比如可能Proc SQL就解決了大半的問題）。

除此之外，具體的資料和問題會讓你遇到完全意想不到的問題，比如算力不足或者執行時間過長。在實際的工作中，對於運算時間肯定有一個相關的要求。對於模型的精度也是如此。這些問題可能在技術上已經不是問題，但是隻有涉及到具體的問題時才有具體的經驗可以掌握。

而且，在具體的專案中肯定也會有SAS不能解決或者不擅長解決的問題。如何能讓SAS和Excel，資料庫以及R等其他工具在一起協同工作，也是值得深入探索的一個領域。

綜上：如果學會了開車，到底去哪裡練車呢？這個完全看你是想做個卡車司機還是F1賽車手了……