SAS企业矿工数据挖掘实战：第二版

"Data Mining Using SAS Enterprise Miner: A Case Study Approach, Second Edition 是一本关于使用SAS企业矿工进行数据挖掘的实战指南。本书由SAS Institute Inc.于2003年出版，版权受保护，适用于美国政府受限权利规定。本书主要介绍了如何利用SAS Enterprise Miner软件进行数据挖掘，并通过案例研究的方式帮助读者深入理解该工具的应用。" 本书详细阐述了SAS Enterprise Miner在数据挖掘中的应用方法，涵盖了从数据预处理、模型构建到结果评估的整个流程。SAS Enterprise Miner是一款强大的数据挖掘工具，它提供了一整套工作流，用于探索性数据分析、建模、预测和优化任务。以下是本书可能涵盖的一些关键知识点： 1. 数据预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换是数据挖掘前的重要步骤。SAS Enterprise Miner提供了各种工具来处理这些问题，如数据导入、数据转换和数据标准化。 2. 特征选择：在数据挖掘中，选择具有预测能力的特征至关重要。书中可能会介绍如何使用SAS Enterprise Miner进行特征工程，包括变量筛选、相关性分析和主成分分析等。 3. 数据挖掘技术：书中会涵盖多种数据挖掘方法，如决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机和贝叶斯网络等。每种方法的原理、适用场景和构建过程会在案例中得到详尽解释。 4. 模型构建与验证：SAS Enterprise Miner支持模型的构建和验证，包括交叉验证、K折验证等方法。读者将学习如何在软件中设定参数、训练模型并进行性能评估。 5. 预测与分类：对于预测性模型（如时间序列分析或回归模型）和分类模型（如逻辑回归或随机森林），书中会提供实例指导，展示如何在SAS Enterprise Miner中实现这些模型。 6. 结果解释与可视化：理解模型输出和解释结果是数据挖掘的重要部分。本书会讲解如何使用SAS Enterprise Miner的可视化工具来解读模型性能和预测结果。 7. 实战案例：书中的案例研究涵盖了不同行业和问题，如市场营销、信用风险评估、客户细分等，旨在让读者能够将理论知识应用于实际情境。 8. 项目管理与工作流：SAS Enterprise Miner的项目管理和工作流功能允许用户组织和重复使用分析流程。这部分内容将帮助读者掌握高效的工作流程。 通过阅读本书，无论是初学者还是经验丰富的数据分析师，都能提升对SAS Enterprise Miner的理解和应用能力，更好地利用这款强大的工具进行数据挖掘工作。此外，SAS Publishing还提供了其他辅助学习资源，如电子书和软件产品，以帮助用户充分发掘SAS软件的潜力。