SAS数据挖掘简介

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本课程指导您使用SAS编程方法读写和操作Hadoop数据。涵盖的基础SAS方法包括：使用DATA步骤读写原始数据、管理Hadoop文件系统，以及通过HADOOP过程从SAS执行Map-Reduce和Pig代码。此外，本课程还包括SAS/ACCESS Interface to Hadoop方法，该方法允许LIBNAME访问和SQL直通技术，以读写Hadoop HIVE或Cloudera Impala表结构。虽然没有详细介绍，但本课程还简要概述了额外的SAS和Hadoop技术，包括DS2、高性能分析、SAS LASR Server和内存统计，以及支持这些技术的计算基础设施和数据访问方法。本课程包含在Expert Exchange on Hadoop：使用SAS/ACCESS服务配置SAS/ACCESS Interface to Hadoop或SAS/ACCESS Interface to Impala以配合您的Hadoop环境。

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。

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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。

SAS数据挖掘白皮书是由美国SAS软件研究所编写的，探讨数据挖掘技术的最新发展。中文版已经发布。

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。

这篇文章详细介绍了数据挖掘的基本概念和应用，特别适合初学者阅读和学习。希望读者能够充分利用这些信息。