SAS数据挖掘案例教程及实验手册

资源摘要信息: "本书是基于SAS软件的数据挖掘案例教程，涵盖了数据分析实务与案例以及实验教学练习。全书共分为59页，详细介绍了如何使用SAS软件进行数据挖掘和分析。 首先，本书详细介绍了SAS软件的基本操作和功能，包括数据输入、数据处理、数据输出等基本操作，以及SAS软件在数据挖掘和分析中的应用。 接着，本书通过具体案例，详细阐述了数据挖掘的整个流程，包括数据预处理、模型建立、模型评估和模型应用等关键步骤。通过这些案例，读者可以深入理解数据挖掘的过程，掌握数据挖掘的核心技能。 然后，本书还提供了实验教学练习，包括SAS软件的基本操作练习和数据挖掘的案例分析练习，帮助读者巩固学习成果，提高实际操作能力。 最后，本书还介绍了数据分析实务和案例，包括数据挖掘在不同领域的应用，如金融、医疗、市场营销等，帮助读者了解数据挖掘在实际生活中的应用。 总的来说，本书是一本全面、实用的数据挖掘教程，适合数据分析师、数据挖掘工程师、数据分析教师以及相关专业的学生学习和参考。" 知识点: 1. SAS软件介绍：SAS（Statistical Analysis System）是全球最大的私有软件公司SAS Institute Inc.开发的一套大型集成商业智能软件系统。它不仅包括数据管理、分析、报告、决策支持等功能，还涵盖数据挖掘等高级分析技术。 2. 数据挖掘概念：数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程，旨在发现数据中的模式和知识。数据挖掘常用于市场营销、欺诈检测、生物信息学等领域。 3. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行清洗和转换，包括处理缺失值、异常值、数据标准化、归一化等，确保数据质量。 4. 数据挖掘模型：构建数据挖掘模型包括选择合适的算法，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、回归分析等，来分析数据集并预测结果。 5. 模型评估：使用验证集、交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法来评估数据挖掘模型的性能和准确性。 6. 模型应用：在模型评估通过后，将其部署到实际的业务流程中，用于预测或分类新的数据实例。 7. 案例分析：通过具体行业或问题的实际数据进行数据挖掘，例如金融诈骗检测、疾病预测、消费者购买行为分析等。 8. 实验教学练习：通过练习加深对SAS软件操作的理解，并掌握数据挖掘的技能，练习可能包括数据导入导出、基本数据操作、统计分析、高级分析等。 9. 数据分析实务：了解在不同行业背景下，如何应用数据分析和数据挖掘技术解决实际问题，包括但不限于金融分析、医疗诊断、市场细分、社交网络分析等。 10. SAS在数据分析中的优势：SAS提供了强大的数据分析功能和高级统计分析能力，同时支持数据挖掘的全过程，其可视化和报告功能也非常强大，使其在数据分析领域应用广泛。