SAS数据挖掘

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。

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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。

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SAS数据挖掘机器学习文档现代机器学习是一种真正的学习系统，专注于通过编程学习执行任务，不同于传统机器学习。它仍然是数据驱动的，但更依赖深度神经网络技术。