"SAS入门经典,涵盖了SAS Enterprise Miner 4的数据挖掘实例,详细介绍了从定义商业问题到应用模型的全过程,包括数据源定义、数据探索、数据预处理、建模、模型评估和应用。此外,还提供了SAS中文论坛的网址和FTP站信息作为学习资源。"
SAS(Statistical Analysis System)是一种强大的统计分析软件,广泛应用于数据挖掘、预测分析和商业智能等领域。SAS Enterprise Miner(简称EM)是SAS公司开发的一款专门的数据挖掘工具,适合专业人士进行复杂的数据分析。
1. SAS8.2 Enterprise Miner简介
SAS Enterprise Miner 4提供了全面的数据挖掘环境,它结合了各种数据挖掘技术和统计分析功能。该系统支持SEMMA(Sampling, Exploring, Modifying, Modeling, and Assessing)方法,这是一个迭代的过程,旨在从大量数据中发现有价值的模式和洞察。
2. 数据挖掘工作流程
- 定义数据源:确定分析所需的数据来源,这可能包括数据库、文件或在线系统。
- 探索数据:使用Insight节点进行初步分析,理解数据的分布、关联性和异常值。
- 准备建模数据:包括设置目标变量、处理缺失值、数据分割等预处理步骤。
- 建模:选择合适的模型进行训练,如回归模型和决策树模型。
- 评估模型:通过各种度量标准,如准确率、召回率等,评估模型的性能。
- 应用模型:将模型应用到新的数据集,进行预测或分类。
3. EM工具具体使用说明
在EM中,用户可以通过图形化界面连接和操作各种节点,比如用于数据清洗的节点、建模的节点以及结果展示的节点。每个节点都有特定的功能,用户可以根据需求组合这些节点来构建分析流程。
4. 数据预处理
- 创建目标变量:根据业务问题定义因变量。
- 设置目标变量:确定模型试图预测的变量。
- 数据分割:将数据分为训练集和测试集,以便评估模型的泛化能力。
- 替换缺失值:可以使用平均值、中位数或其他策略填充缺失值。
5. 建模与评估
- 回归模型:用于预测连续数值,例如线性回归或逻辑回归。
- 决策树模型:通过一系列规则进行分类,易于理解和解释。
- 评估模型:通过比较模型在训练集和测试集上的表现,判断模型的稳定性和预测能力。
6. 应用模型
- 抽取打分程序:将模型转化为可执行的代码,便于在其他系统中使用。
- 引入原始数据源:将新的未标记数据输入到模型中进行预测。
- 查看结果:分析模型的预测结果,理解模型在实际应用中的效果。
7. 学习资源
SAS中文论坛(http://www.mysas.net)和FTP站点(ftp://mysas.vicp.net)为用户提供了一个交流平台,可以获取更多SAS相关的教程、案例和讨论,有助于深化对SAS的理解和使用。
SAS Enterprise Miner 4是一个功能丰富的数据挖掘工具,它通过直观的工作流界面简化了复杂的数据分析过程,使得非编程背景的用户也能高效地进行数据挖掘项目。通过掌握上述知识和技能,用户能够更好地利用SAS解决实际的业务问题。