SAS Enterprise Miner 4 数据挖掘实战指南

SAS Enterprise Miner 4 数据挖掘实例是一份详尽的指南，介绍了如何在SAS 8.2 Enterprise Miner这款强大的数据挖掘工具中进行实战操作。该教程旨在帮助用户理解和掌握数据挖掘的整个流程，从数据预处理到模型构建和评估，再到结果应用。 首先，SAS Enterprise Miner 8.2是业界认可的集成式数据挖掘平台，它整合了多种数据挖掘技术，如回归模型和决策树，使得用户能够灵活选择和比较不同方法。其特点在于它将统计分析功能与直观的图形用户界面相结合，通过SEMMA方法（抽样、探索、修改、建模和评估）提供了一个全面的数据挖掘工作框架。 在实际操作中，该教程分为多个步骤： 1. SAS 8.2 Enterprise Miner简介：介绍数据挖掘的基本概念，强调数据挖掘是发现数据集隐藏模式和关联性的过程，这对于数据拥有者来说具有重要的商业价值。 2. EM工具使用：详细说明了工具的使用流程，包括如何调用Enterprise Miner，创建新的数据挖掘项目，以及如何应用工作空间中的各种节点，如Insight节点，用于数据探索和可视化。 3. 商业问题定义：强调在开始数据挖掘前，需要明确商业目标，确定要解决的问题，这有助于指导后续的数据处理和建模步骤。 4. 创建工程及数据源管理： - 调用和新建工程：用户需了解如何初始化新项目，设置数据源和工作环境。 - 探索数据：涉及设置Insight节点参数，以获取对数据的初步洞察，并检查输出结果以了解数据分布和特征。 5. 数据预处理：关键步骤包括设置目标变量、数据分割（可能基于业务需求或模型性能优化）、处理缺失值，确保数据质量对建模的准确性至关重要。 6. 建模与评估： - 回归模型：介绍如何使用Enterprise Miner构建回归模型，以预测数值型结果。 - 决策树模型：同样展示如何创建决策树模型，适用于分类或预测任务。 - 模型评估：涵盖评估指标的选择和模型性能的检验，确保模型的有效性。 7. 模型应用：讲解如何将模型应用于实际业务场景，例如通过抽取打分程序将模型结果融入原始数据源，以及查看最终的结果和应用效果。 8. 参考资料：提供了SAS中文论坛网站和FTP站，供用户查询更多信息和获取社区支持。 通过这份实例，读者不仅能掌握SAS Enterprise Miner 4的数据挖掘技术，还能了解到如何将其转化为实际的商业洞察。这份教程对数据分析人员、数据科学家和希望提升数据驱动决策能力的企业来说都是一份宝贵的资源。