### SAS数据挖掘教程知识点概述

一、SAS数据挖掘方法论——SEMMA

  • 定义：SEMMA 是SAS数据挖掘的核心方法论之一，代表五个关键步骤：Sample（采样）、Explore（探索）、Modify（修改）、Model（建模）和Assess（评估）。该方法论为用户提供一个系统化的数据挖掘流程。

  • Sample（采样）：数据采样通过分层采样、随机采样等方式选取具有代表性的数据子集，以确保样本能够有效反映整体数据特征。

  • Explore（探索）：通过初步的探索性分析理解数据的分布情况，常用技术包括描述性统计分析和数据可视化。

  • Modify（修改）：进行数据清洗、变量转换、缺失值处理等预处理操作，提升数据质量以满足后续分析需求。

  • Model（建模）：根据业务需求选择合适的模型（如回归分析、聚类分析、决策树等）进行训练和测试。

  • Assess（评估）：评估模型的有效性和实用性，根据结果调整模型或进一步优化。

二、深层统计分析与预测套件

  • 功能：
  • 支持多种统计方法，如回归分析、方差分析等，提供强大的统计分析工具。
  • 可进行时间序列分析、生存分析等预测。
  • 图形化界面使复杂分析过程直观，便于理解。

  • 高级数据可视化工具帮助用户更好地理解数据。

  • 部署方式：

  • 客户机/服务器方式：适用于大型企业，客户端可通过网络连接至远程服务器。
  • 浏览器/服务器方式：基于Web的访问方式，用户可直接在浏览器中使用，无需安装客户端软件。

三、SAS数据挖掘套件

  • 功能：
  • 集成了分类、聚类、关联规则挖掘等多种数据挖掘算法。
  • 支持自动化建模，减少手动操作，提高效率。
  • 提供灵活的数据准备工具，方便数据清洗与预处理。

  • 支持大规模数据处理，适合GB到TB级别数据集。

  • 部署方式：

  • 客户机/服务器方式：适用于需要高性能计算的应用场景。