SAS数据挖掘技术详解

深入探讨了数据挖掘技术及其在SAS软件中的应用。这篇文章由美国SAS软件研究所撰写，详细解释了数据挖掘的原理和SAS软件的优势。

在当前数据驱动的世界中，数据挖掘作为至关重要的技能，广泛应用于商业、科研和政府等多个领域，帮助揭示大数据背后的有价值信息。SAS（Statistical Analysis System）作为强大的统计分析软件，其数据挖掘模块，特别是SAS Enterprise Miner，为用户提供全面的数据挖掘工具和方法，极大地简化了复杂数据分析的过程。SAS Enterprise Miner支持多种技术，如预测建模、聚类分析、关联规则发现和变量选择，适用于各种数据集。数据挖掘的SEMMA流程（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）在SAS Enterprise Miner中得到充分支持，帮助用户完成从数据采样到模型评估的全过程。数据预处理在SAS Enterprise Miner中尤为重要，通过一系列节点操作，用户能够轻松进行数据清洗、集成、转换和规约。预测建模作为核心任务之一，基于历史数据预测未来趋势，SAS Enterprise Miner提供了丰富的模型选择和参数调整功能。

将以简明易懂的方式介绍SAS数据挖掘的基本概念和应用。数据挖掘是利用SAS软件进行数据分析和模式识别的过程，通过这一过程，可以发现隐藏在大数据中的有价值信息。SAS数据挖掘工具的使用能够帮助用户从复杂数据中提取关键见解，从而支持业务决策和战略制定。

分享一些 SAS 和数据挖掘相关的实用资源，助力大家提升技能！

SAS/EM的数据筛选工具能够有效地从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按需排除。这种数据筛选使得样本更符合数据挖掘的需求。

详细介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据预处理、分类与预测算法、聚类方法、关联分析以及序列模式挖掘。此外，还探讨了常用的数据挖掘软件及其应用场景。

这是一份凝练SAS数据挖掘实践精华的资源，助您深入掌握数据挖掘技术，并将其应用于解决实际问题。

想要深入学习SAS数据挖掘？这本书绝对是你的不二之选！它对相关理论进行了深入透彻的讲解，无论你是想要入门还是进阶，都能从中获益匪浅。当然，具备一定的统计学基础会让你学习起来更加轻松！

这份 SAS 数据挖掘实战教程凝聚了众多前辈的心血，几经修改，最终传递到我手中。为了不让这份宝贵的知识失传，我决定将它无偿分享给大家，希望能够帮助大家更好地学习和掌握数据挖掘技术。