SAS数据挖掘实战：从入门到精通

在《SAS数据挖掘实战1》中，作者深入浅出地介绍了数据挖掘这一重要领域。第一章首先对数据挖掘进行了概述，强调了其产生的背景，即随着大数据时代的来临，企业对数据价值发掘的需求日益增长。数据挖掘不仅仅是收集和整理数据，而是通过对大量数据进行深入分析，发现其中隐藏的模式、关系和趋势，以支持决策制定和业务优化。 1.2数据挖掘概念中，阐述了数据挖掘涉及的关键要素，包括理解数据、发现规律、预测未来行为等。它涵盖了多个技术手段，如关联规则分析、聚类分析和预测模型等，旨在从海量数据中提取有价值的信息。 第二章重点介绍了SAS Enterprise Miner（SEM），一个强大的数据挖掘工具，其挖掘过程、节点功能等内容为后续章节的基础。SAS EM提供了用户友好的界面，使得非专业人员也能进行数据挖掘操作。 第三章关注数据管理，涵盖了数据读取、预处理（如清洗、转换、缺失值处理等）、数据导出以及SAS宏处理，这些是任何数据挖掘项目的基础环节。 在关联规则挖掘部分，章节详细解释了关联规则的起源、基本思想，并深入剖析了Apriori算法，包括其原理、步骤和可能的优化方法。通过实例展示，读者可以了解如何在SAS中应用这些规则。 聚类分析在第五章被讨论，包括基本概念、k-means和层次聚类算法，以及它们在实际问题中的应用。通过案例学习，读者能掌握如何利用SAS进行数据分类和群体划分。 第六章深入到预测模型的构建，介绍了logistic回归、决策树、神经网络等方法，以及如何在SAS Enterprise Miner中整合这些模型进行预测。实战性很强，有助于读者提升建模能力。 最后，第七章探讨了SAS的可视化技术，如gplot和gchart，它们在数据分析结果呈现方面的重要性。附录则提供了实用的快捷键、错误解决方案和SAS使用技巧，帮助读者提高工作效率。 《SAS数据挖掘实战1》不仅适合希望深入了解数据挖掘技术的专业人士，也适合希望提升数据分析技能的业务人员，通过丰富的案例和实战演示，让读者能够在实践中掌握SAS这个强大工具。