SAS数据挖掘实战指南：从基础到应用

"基于SAS软件的数据挖掘教程，包括SAS数据挖掘的实战精简版，内容详尽，适合初学者逐步学习。" SAS数据挖掘是数据分析领域的重要工具，尤其在商业智能和人工智能应用中占据重要地位。该文档详细介绍了SAS数据挖掘的基本概念、原理、应用以及具体操作步骤，旨在帮助读者从零开始掌握SAS数据挖掘技术。 首先，文档阐述了数据挖掘的概述，包括数据挖掘的产生背景和核心概念。数据挖掘源于对海量信息的处理需求，随着信息技术的进步，数据挖掘技术应运而生，成为处理复杂数据的关键方法。数据挖掘主要依赖于机器学习、数据库技术和数理统计这三大技术支柱。 在SAS数据挖掘基础部分，文档介绍了SAS Enterprise Miner（SEM）这一强大工具。SEM不仅提供了一个直观的图形用户界面，还支持各种数据挖掘过程，如预处理、建模和评估。通过SEM，用户可以构建和理解复杂的挖掘流程。 在数据管理章节，文档详细讲解了如何在SAS中进行数据读取、预处理和导出，以及如何利用SAS宏进行高效处理。数据预处理是数据挖掘中的关键步骤，包括清洗、转换和整合，为后续的分析做好准备。 关联规则挖掘章节深入浅出地解释了关联规则的起源、基本思想，并以Apriori算法为例，详细介绍了其原理、步骤和改进。通过SAS关联规则案例，读者能实践应用这些理论。 聚类分析部分涵盖了聚类的基本概念、k-means和层次聚类算法。聚类是无监督学习的一种，用于发现数据集中的自然群体。k-means算法因其简单高效而广泛应用，而层次聚类则提供了另一种层次化的视角来组织数据。 预测模型章节涵盖了多元统计分析中的重要模型，如逻辑回归、决策树和神经网络。这些模型在预测和分类问题中具有广泛的应用。SAS Enterprise Miner提供了构建和评估这些模型的工具。 SAS可视化技术部分介绍了SAS的图形生成工具gplot和gchart，它们可以帮助用户创建各种统计图表，以直观地呈现数据挖掘结果。 最后，文档提供了附录，包括常用快捷键、错误解决和SAS使用技巧，这些都是提高效率和解决问题的重要参考资料。 这份SAS数据挖掘实战指南是全面学习和掌握SAS数据挖掘技术的理想资料，无论对于初学者还是有一定经验的分析师，都能从中受益匪浅。