SAS数据挖掘基础教程：从入门到实践

"sas数据挖掘中文教程" 本教程是由李保坤博士编著，来自西南财经大学商务数据挖掘中心和统计学院，旨在帮助中文学习者深入理解并掌握SAS数据挖掘技术。书中详细介绍了数据挖掘的基本概念、核心过程以及实际应用。 在第一章中，作者阐述了数据挖掘的定义，它是指从大量数据中发现有价值信息的过程，适用于商业智能、市场分析、风险控制等多个领域。数据挖掘起源于数据库和人工智能的交叉，涉及多个术语和概念，如数据集合的组织结构。此外，书中还讨论了推动数据挖掘迅速发展的各种因素。 第二章主要介绍了数据挖掘的整体流程，包括核心思想和关键步骤。数据挖掘主要分为有约束学习和无约束学习两大类，前者如分类和预测，后者如关联分析、数据精简和数据探索。SEMMA（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）是数据挖掘的一个常用方法论，涵盖从样本选择到模型评估的整个过程。在预备阶段，作者强调了数据预处理的重要性，如数据库采样、数据清理，以及处理变量选择、过分拟合、异常值、缺损值和数据正规化的问题。 第三章集中讨论有约束学习，特别是分类和预测。通过实例和贝叶斯最小误差法则，讲解了如何评估分类效果，如何处理不对称错误分类代价，以及如何运用分层采样来应对实际问题。书中还引入了提升图的概念，并以波士顿住房数据为例，展示了分类方法的应用。 第四章深入探讨了多元线性回归，这是数据分析中常用的一种预测模型。作者首先回顾了多元线性回归的基本原理，包括其用途、模型构建和假设检验。接着，通过实例演示了回归分析的过程，并讲解了如何在众多自变量中进行选择，如删除无关变量、系数值很小的变量，以及运用前向选择、后向删除和逐步回归等自变量子集选择算法。 这本SAS数据挖掘中文教程涵盖了数据挖掘的基础理论和实践操作，对于希望掌握SAS在数据挖掘领域应用的学习者来说，是一份非常有价值的参考资料。通过学习本书，读者可以了解数据挖掘的基本流程，掌握数据预处理技巧，理解分类与预测的原理，以及在实际问题中运用多元线性回归分析。