SAS数据挖掘教程：掌握SAS/EM进行智能数据分析

资源摘要信息:"SAS数据挖掘技术" 1. SAS概述 SAS（Statistical Analysis System）是一套高级的、功能齐全的集成软件系统，它以统计分析功能而闻名，广泛应用于数据管理、分析、商业智能、预测分析、数据挖掘等领域。SAS系统由多个不同功能的模块组成，包括数据访问、数据整理、数据分析和报告等。 2. 数据挖掘技术 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程。这个过程通常包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表达等步骤。数据挖掘的目标是发现数据中的模式和关系，从而预测未来趋势和行为，支持决策制定。 3. SAS/EM介绍 SAS/EM（SAS Enterprise Miner）是SAS公司提供的一个集成数据挖掘工作流工具，它支持SEMMA（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）的数据挖掘方法论。SEMMA是一种被广泛采用的数据挖掘步骤，帮助用户从大量数据中提取有价值的信息和知识。 - Sample（抽样）：从庞大的数据集中抽取代表性样本，以便于进行更有效的分析。 - Explore（探索）：对抽取的数据进行可视化探索，了解数据分布和潜在的异常值。 - Modify（修改）：对数据进行预处理，包括变量变换、创建新变量、处理缺失值等。 - Model（建模）：采用统计和机器学习技术对数据进行分析和模型构建，识别数据中有趣的关系。 - Assess（评估）：评估模型的有效性和预测准确性，确定模型是否满足业务需求。 4. SAS/EM图形化界面和可视化操作 SAS/EM提供了一个图形化的用户界面，使用户能够通过点击和拖拽的方式来构建数据挖掘流程，无需编写复杂的代码。这种可视化的操作界面大大降低了数据挖掘的门槛，即使是没有多少数理统计经验的用户也可以通过图形化界面成功地进行数据挖掘。 5. SAS数据挖掘实现 在SAS/EM中，用户首先将数据输入到工具中，然后根据SEMMA原则进行相应的步骤操作。SAS/EM提供了丰富的数据挖掘算法和工具节点，用户可以创建复杂的数据流来处理数据、建立模型并进行评估。SAS/EM支持多种模型算法，包括决策树、神经网络、聚类、关联规则、文本挖掘等。 6. 专家操作与分析过程调整 有经验的数据挖掘专家可以利用SAS/EM提供的高级功能进行深入的数据分析。专家可以通过修改数据流中的节点参数和数据处理步骤来优化分析结果，也可以在建模之前对数据进行更复杂的变换和处理，以提高模型的准确性和可靠性。 7. 应用场景 SAS/EM广泛应用于金融、电信、零售、制造、政府、科研等多个行业和领域，为各类组织提供业务洞察力，帮助他们提升业务效率、降低风险、发现新的商业机会以及提升客户满意度。 8. SAS/EM与其他工具的比较 虽然市场上有许多其他的数据挖掘工具，如R语言、Python的scikit-learn、IBM SPSS Modeler等，但SAS/EM以其成熟的工业标准和稳定的性能、丰富的模型算法以及良好的用户支持而被许多企业级用户所青睐。SAS/EM的强项在于其商业智能和企业级应用，尤其适合那些需要处理大量数据并要求高可用性的企业。 9. 学习资源 对于初学者来说，SAS提供了丰富的学习资源，包括在线课程、官方文档、论坛和案例研究等。SAS社区也为用户提供了交流和学习的平台，用户可以通过阅读他人经验来解决自己在使用SAS/EM中遇到的问题。 10. 结语 SAS/EM作为一个智能型的数据挖掘集成工具，能够引导用户通过可视化的操作高效地进行数据挖掘工作。无论用户的经验水平如何，SAS/EM都能够提供相应的支持，帮助他们从数据中提取出有价值的信息，实现业务上的洞察和增长。