SAS SPSS数据挖掘实战：从入门到精通

"该资源是一份关于SAS 8.2 Enterprise Miner的数据挖掘实例教程，主要介绍了如何使用这款强大的统计分析软件进行数据挖掘的过程。内容涵盖EM的基本介绍、工作流程、数据源定义、数据探索、建模、模型评估以及模型应用等环节。" 在数据挖掘领域，SAS 8.2 Enterprise Miner (简称EM) 是一款广泛应用的工具，它整合了全面的数据分析功能，支持从数据预处理到模型构建和验证的全过程。EM的核心特点是其图形化的工作流程界面，使得用户可以通过添加和配置不同的节点来执行复杂的数据挖掘任务。 1. SAS 8.2 Enterprise Miner简介：EM不仅提供了数据挖掘所需的多种算法，如回归、决策树等，还与SEMMA（抽样、探索、修改、建模、评估）方法相结合，确保了数据分析的完整性和有效性。它适合各层次的用户，即使是不熟悉统计学的用户也能通过直观的界面进行操作。 2. EM工具使用说明：EM中的工具按功能划分为七大类，包括输入数据源（InputDataSource）、采样（Sampling）、数据处理（DataProcessing）、建模（Modeling）、评估（Assessment）、应用（Application）和输出（Output）。用户可以通过这些工具进行数据的选取、转换、清洗，以及构建和验证预测模型。 3. 数据挖掘工作流程：首先，定义数据源，这可能涉及从数据库、文件或其他系统导入数据。接着，探索数据以理解其结构和分布，这通常包括查看统计摘要和可视化图表。在准备建模数据阶段，会设定目标变量，处理缺失值，以及可能的数据分割。然后，选择适当的建模技术，如回归分析或决策树，构建预测模型。模型建立后，通过评估其性能来确定其预测能力。最后，将模型应用于新的数据集以产生预测结果。 4. 模型评估和应用：评估模型通常通过比较预测结果与实际值来进行，可以使用各种度量标准，如准确率、精确率、召回率等。一旦模型被验证有效，就可以将其部署，用于实际业务决策或预测。 5. 技术细节：例如，设置Insight节点用于数据探索，可以提供丰富的数据洞察；替换缺失值可能采用平均值、中位数或插值等方法；建模阶段可能包括多元线性回归、逻辑回归等统计模型，或者CART、C5.0等决策树模型。 这个教程通过详细的步骤和实例，帮助用户掌握SAS 8.2 Enterprise Miner在数据挖掘中的应用，对于想要提升数据分析技能或进行实际项目的人来说，是一份宝贵的参考资料。