SAS/EM 数据挖掘实战指南:从入门到精通
"SAS-EM-数据挖掘" SAS EM,全称为SAS Enterprise Miner,是一款强大的数据挖掘工具,由SAS公司开发。本资源主要介绍SAS EM在数据挖掘中的应用及其工作流程,适用于数据分析领域的学习和交流。 在数据挖掘方法论中,数据分析主要分为两大领域:基于横向数据(Crosssection)的研究和基于纵向数据(Timeseries)及地理数据(Geographic Data)的研究。横向数据研究通常涉及一次或多次抽样数据,用于关联分析、客户画像和分类预测等任务。而纵向数据和地理数据则涉及到单个变量在时间序列上的连续变化,这类分析对统计理论基础要求较高,目前数据挖掘工具对此支持较少。 SAS EM遵循SEMMA(Sample, Explore, Modify, Model, Assess)流程,这是一个标准的数据挖掘过程。具体步骤包括: 1. 数据引入与数据准备:在此阶段,SAS EM处理各种数据类型,如二元(binary)、一元(unary)、名义(nominal)、顺序(ordinal)、区间(interval)以及分类(categorical)数据。同时,数据角色分为目标、输入和ID,定义了数据在模型构建中的作用。 2. 数据探索:这一阶段旨在了解数据质量,检查是否存在错误值、缺失值,以及特殊编码(如-99可能代表缺失值)。通过汇总节点可以清理数据,多式图节点用于查看变量分布、识别极端值、偏度和峰度,以进行后续的数据预处理。 3. 关联分析流:在数据探索之后,可以进行关联规则学习,寻找变量间的关联模式。例如,通过Apriori算法发现购物篮分析中的商品组合关联。 SAS EM的建模流程还包括模型选择、变量选择、模型评估等多个环节,这些步骤都是为了构建有效的预测模型并确保其在实际问题中的适用性。用户可以通过统计探索节点进一步了解输入变量与目标变量之间的相关性,为模型选择提供依据。 SAS EM提供了全面的数据挖掘功能,从数据导入、预处理到模型构建和评估,覆盖了数据挖掘的全过程。对于希望深入了解和应用数据挖掘的用户来说,这份资料提供了一个初步的学习框架和实践指导。虽然市场上关于SAS EM的资料相对较少,但这份文档作为基础参考资料,可以作为进一步学习和探讨SAS EM的起点。
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