"sas数据挖掘实战精简版"
本文档是关于SAS数据挖掘的实战教程，涵盖了数据挖掘的基础知识，SAS Enterprise Miner的使用，数据管理，关联规则挖掘，聚类分析，预测模型以及SAS的可视化技术。以下是详细的知识点解析：
### 第一章 数据挖掘概述
数据挖掘是对大量数据进行分析以发现有价值信息的过程。它源于管理和计算机技术的需求，随着信息技术的爆炸性增长，数据挖掘技术应运而生，旨在从海量复杂数据中提取知识。
### 第二章 SAS数据挖掘基础
SAS Enterprise Miner（SEM）是SAS公司的数据挖掘工具，提供了从数据准备到建模再到评估的全面工作流程。SEM包括各种节点，如数据源节点、预处理节点、挖掘模型节点等，用于构建数据挖掘流程图。
### 第三章 SAS数据管理
1. **数据读取**：SAS可以读取多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。
2. **数据预处理**：包括清洗、转换、缺失值处理和异常值检测等，为后续分析提供高质量数据。
3. **数据导出**：将处理后的数据导出到不同格式，便于分享和进一步分析。
4. **SAS宏处理**：通过宏语言实现自动化和定制化任务，提高工作效率。
### 第四章 SAS关联规则挖掘
关联规则挖掘用于发现数据中的频繁模式，如购物篮分析。Apriori算法是最著名的关联规则挖掘算法，包括三个步骤：生成候选项集、计算支持度和生成规则。SAS提供工具实现这些算法，并在实际案例中应用。
### 第五章 SAS聚类分析
1. **聚类分析**：根据相似性将数据分为不同的群体或类别，分为K-means和层次聚类两种主要方法。
- **K-means**：基于距离的迭代算法，寻找最佳划分。
- **层次聚类**：创建一个层次结构，分为自底向上（凝聚）和自顶向下（分裂）两种策略。
2. SAS提供聚类分析案例，展示如何使用SAS进行聚类操作。
### 第六章 SAS预测模型
本章介绍了不同类型的预测模型：
1. **Logistic回归**：适用于二分类问题，预测事件发生的概率。
2. **决策树**：通过树状结构进行预测，易于理解和解释。
3. **神经网络**：模拟人脑神经元结构，用于复杂问题的预测。
### 第七章 SAS可视化技术
1. **SAS gplot**：用于创建二维图形，如散点图、直方图等，便于数据可视化。
2. **SAS gchart**：提供更复杂的图表，如饼图、柱状图，帮助用户更好地理解数据分布和关系。
### 附录
包含常用快捷键、错误解决方案和SAS使用技巧，方便用户提高工作效率。
通过以上内容，读者不仅可以了解数据挖掘的基本概念，还能掌握SAS在数据挖掘领域的具体应用，包括数据预处理、模型构建和结果可视化等关键环节。这份资料对于学习和提升SAS数据挖掘技能非常有帮助。
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