SAS数据挖掘工具实战精简版(数据挖掘概念与技术pdf)

SAS数据挖掘是一种在数据中寻找模式和建立预测模型的方法，它通过统计学、人工智能和机器学习等技术，

从数据中挖掘出有价值的信息和知识。以下是SAS数据挖掘实战的一些详细大纲内容：

一. 数据预处理

数据清洗

数据清洗是数据挖掘的第一步，它包括数据去重、缺失值填充、异常值处理、数据变换等方法，以确保数据的质量和可用性。

特征选择

特征选择是选择对目标变量具有预测能力的特征，以降低维度和减少冗余信息。常用的特征选择方法包括卡方检验、信息增益、相关系数、L1正则化等。

二. 数据建模

分类模型

分类模型用于预测离散型目标变量，常用的分类模型包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。

回归模型

回归模型用于预测连续型目标变量，常用的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归、lasso回归等。

聚类分析

聚类分析是将相似的数据对象分为若干组或簇的方法，常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。

三. 模型评估

训练集和测试集划分

为了评估模型的泛化能力，需要将数据集划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。

交叉验证

交叉验证是一种模型评估的方法，它将数据集划分为多个子集，每个子集轮流作为测试集，其余子集作为训练集，以减小模型评估的偏差和方差。

四. 模型优化

参数调优

模型参数的设置对模型性能影响很大，需要通过网格搜索、随机搜索等方法进行参数调优，以寻找最优的模型参数。

特征工程

特征工程是利用领域知识和数据分析技术构造新的特征或选择更好的特征，以提高模型性能和泛化能力。

五. 数据可视化

数据可视化是一种将数据和模型结果以图形化的形式展示出来的方法，它可以帮助分析师更好地理解数据、探索数据规律，

以及展示模型预测结果。SAS提供了多种数据可视化工具，如SAS Visual Analytics、SAS Visual Statistics、SAS Visual Data Mining and Machine Learning等。

六. 模型部署

模型部署是将数据挖掘模型应用于实际业务场景的过程，它包括将模型转换为代码或脚本、与业务系统集成、部署到生产环境等步骤。

SAS提供了多种模型部署工具，如SAS Enterprise Miner、SAS Viya等。

七. 模型解释

模型解释是分析模型预测结果的原因和机制的过程，它可以帮助分析师更好地理解模型如何作出预测和推荐，并为决策提供支持和解释。

SAS提供了多种模型解释工具，如SAS Model Studio、SAS Visual Data Mining and Machine Learning等。

SAS数据挖掘实战是一项广泛应用于数据分析、商业决策等领域的技术和方法，它通过预处理、建模、评估、优化、可视化、部署和解释等步骤，

从数据中挖掘有价值的信息和知识。通过掌握SAS数据挖掘实战的技能和方法，可以更好地理解数据、分析业务问题、提高决策效率，以及创造更大的商业价值。

下面是《SAS数据挖掘实战》教材目录：

第一章数据挖掘概述

1数据挖掘简介

1.1数据挖掘的产生

1.2数据挖掘概念

2数据挖掘原理

2.1数据挖掘技术

2.2数据挖掘过程

3数据挖掘应用

3.1数据挖掘工具

3.2数据挖掘应用场景

第二章SAS数据挖掘基

1SAS Enterprise Miner介绍

2SAS EM挖掘过程

3SAS EM结点介绍

第三章SAS数据管理

1数据读取

2数据预处理

3数据导出

4SAS宏处理,

第四章SAS关联规则挖掘

1关联规则

1.1起源

1.2基本思想

2Apriori算法

2.1算法原理

2.2算法步

2.3算法分析与改进

3SAS关联规则案例

第五章SAS聚类分析

1聚类分析介绍

1.1基本概念

1.2算法概述

1.3聚类应用

2.1基本思想

2.2算法步骤

2.3算法分析

3层次聚类算法

3.1基本思想

3.2算法步骤

4SAS聚类分析案例

第六章SAS预测模型

6.1预测模型介绍

6.3决策树

6.4神经网络

6.5SAS EM数据挖掘---预测模型

第七章SAS可视化技术

1 SAS 

2 SAS .eh

附录

1常用快捷键

2常见错误解决.

3SAS小技巧

参考文献

教材内容部分展示：