SAS编程数据挖掘学习与帮助文档-5

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SAS编程基础..

TANGJIE
2 35 169.2 60.8
GAOJUN
2 24 176.0 73.3
SUNHONG 2 27 158.3 49.9
;
PROC MEANS;
CLASS SEX;
VAR HEIGHT WEIGHT;
RUN;
❖ DATA STEP(数据步)
以DATA语句开始将数据读入SAS系统，建立SAS数据集
INPUT NAME $ V1 V2 V3 V4 V5 V6;
可以写成：
INPUT NAME $ V1-V6;
注意: 字符型变量NAME不包含在这个缩写清单中。这些变量要求类型相同，或全是数值型的或全是字符型的。
v1 1-2 v2 3-4 v3 5-6 可表示为（v1-v3）(3*2.) 或（v1-v3）(2.2.2.) 表示共有三个变量，每个变量有两位数据
观测(Observation，OBS)
描述被观测对象的单一整体（如一个人、一个实验动物等）某些所研究特性的一系列数据值称为一个观测，又称观察。在SAS数据集中每一行数据是一个观测。
变量(Variable)
变量指定了数据的某一特性。在SAS数据集中，每一个观测是由各个变量的数据值组成。在数据集中每一列数据是一个变量。
三、SAS语句
SAS语句是由SAS关键词<操作数><选择项> 组成，以分号（;）结束 1、语句格式：关键词<操作数><选择项> 例： data one two (keep=x);
2、SAS语句的类型可执行语句（X）例：PUT，IF，BY等定位语句（P）例：DATA等说明语句（D）例：LABEL等
回到程序编辑窗口，修改源程序，再执行如果程序编辑窗口没有显示刚刚执行的程序，

学习使用SAS进行数据分析的基础教程

学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。

它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。

在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。

在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。

安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。

二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。

在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。

常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。

DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。

2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。

它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。

通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。

使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。

三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。

在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。

2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。

在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。

可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。

四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。

在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。

如何利用SAS进行数据挖掘

如何利用SAS进行数据挖掘数据挖掘是通过运用各种统计分析工具和算法来发现数据中隐藏的模式和关联性的过程。

SAS是一个强大的数据分析工具，它提供了广泛的数据挖掘功能，能够从大规模数据中提取有价值的信息和知识。

本文将介绍如何利用SAS进行数据挖掘，并按类划分为数据预处理、数据探索和建模三个章节。

第一章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

1.1 数据清洗数据清洗是通过检测和纠正数据中的错误、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。

在SAS中，可以使用数据步骤来进行数据清洗，例如使用PROC FREQ统计缺失值的情况，并使用PROC MEANS或PROC UNIVARIATE统计异常值。

此外，SAS还提供了丰富的数据清洗函数和技术，例如使用IF语句删除异常值或使用FORMAT语句将缺失值替换为指定值。

1.2 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据融合到一个数据集中的过程。

SAS提供了PROC APPEND和DATA步骤等方法来实现数据集成。

可以使用PROC SQL语句来合并两个或多个数据集，也可以使用DATA步骤中的SET语句将多个数据集合并。

1.3 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式，例如将连续数据离散化、对数据进行标准化、归一化等。

SAS提供了多种数据转换函数和过程，例如使用PROC TRANSPOSE将行数据转化为列数据、使用PROC RANK将连续变量分为等级等。

1.4 数据规约数据规约是通过选择部分数据或提取其中有用的信息来减少数据量，并保持数据挖掘任务的效果不变。

SAS提供了PROC SURVEYSELECT和PROC SAMPLING等过程来进行数据规约，可以通过随机抽样、分层抽样等方法来选择子集。

第二章：数据探索数据探索旨在发现数据中的潜在模式、规律和关联关系，为后续的建模过程提供指导。

2.1 数据可视化数据可视化是数据探索的关键环节，它通过图表、统计图形等方式直观地展示数据的特征和分布情况。

sas数据仓库与数据挖掘

SAS数据仓库与数据挖掘介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种常用于数据分析和数据挖掘的软件。

它包含一系列模块，其中包括了强大的数据仓库和数据挖掘工具。

本文将介绍SAS数据仓库和数据挖掘的概念、特点和应用场景，并提供一些使用SAS进行数据仓库和数据挖掘的示例。

数据仓库数据仓库是存储和管理大量数据的集中式数据库系统。

它具有以下特点：•集成性：数据仓库从不同的数据源中收集、组织和储存数据，实现了数据的集成。

•主题性：数据仓库按照特定的主题进行组织，例如客户、销售、库存等，方便用户进行针对性的分析。

•时态性：数据仓库储存的数据是历史数据，可以追溯到不同的时间点，用户可以进行历史数据的分析和比较。

•稳定性：数据仓库的数据一般是只读的，不会频繁更新，保证了数据的稳定性和一致性。

•冗余性：数据仓库通过冗余存储数据，提高了查询和分析的效率。

SAS数据仓库通过SAS软件来构建和管理。

用户可以使用SAS的数据集和库来组织数据，并使用SAS的数据整理和转换工具来处理数据。

SAS还提供了丰富的数据分析和报告工具，方便用户从数据仓库中获取需要的信息。

数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式、规律和知识的过程。

它结合了统计学、、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘可以帮助用户发现数据中的趋势、关联规则、异常点等，并预测未来的趋势和行为。

SAS提供了丰富的数据挖掘工具和算法，帮助用户进行数据挖掘分析。

例如，SAS Enterprise Miner是一个常用的数据挖掘工具，提供了多种算法和模型，包括聚类、分类、回归、关联规则等。

用户可以使用SAS Enterprise Miner来构建数据挖掘流程，并对数据集进行挖掘和分析。

SAS数据仓库与数据挖掘的应用场景SAS数据仓库和数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：零售业零售业可以使用SAS数据仓库来集成和分析各种销售数据、库存数据、客户数据等。

掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法

掌握使用SAS软件进行统计分析和数据挖掘的技巧与方法第一章：SAS软件简介SAS（Statistical Analysis System）软件是一款功能强大的统计分析和数据挖掘工具。

它提供了丰富的功能模块和强大的数据处理能力，广泛应用于各个行业中的数据分析领域。

本章将介绍SAS软件的基本特点、应用领域以及安装和配置方法。

第二章：数据导入和预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，首先需要将原始数据导入SAS软件，并进行一系列的预处理操作。

本章将介绍如何使用SAS软件导入各种数据文件（如CSV、Excel、数据库等），并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理工作。

第三章：基本统计分析SAS软件提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。

本章将介绍如何使用SAS软件进行基本的统计分析，包括计算各种统计指标、进行假设检验、分析方差源等。

第四章：数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策的过程。

SAS软件提供了多种数据挖掘算法和工具，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

本章将介绍如何使用SAS软件进行数据挖掘，包括选择合适的算法、调整参数、评估模型效果等。

第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法，SAS软件还提供了一些高级的统计分析工具，如因子分析、主成分分析、判别分析等。

这些方法可以帮助用户更好地理解数据和变量之间的关系，挖掘潜在的因素和结构。

本章将介绍如何使用SAS软件进行高级的统计分析，并提供一些案例来说明其应用。

第六章：可视化展示数据可视化是将数据以直观的图表形式展现，有助于用户更好地理解数据之间的关系和趋势。

SAS软件提供了丰富的可视化工具和图形语法，可以方便快捷地生成各种图表。

本章将介绍如何使用SAS软件进行数据可视化，并提供一些实例来说明不同图表的应用场景。

第七章：自动化和批处理对于大规模的数据分析和处理任务，手动操作无疑是非常耗时和繁琐的。

如何使用SAS进行数据挖掘与分析

如何使用SAS进行数据挖掘与分析引言随着大数据时代的来临，SAS（Statistical Analysis System）作为一种强大的数据分析工具逐渐受到人们的重视。

本文将介绍如何使用SAS进行数据挖掘与分析。

文章将分为以下几个章节：数据预处理、特征工程、模型构建与评估、模型优化与调试。

1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘与分析中不可或缺的第一步。

合理的数据预处理可以在很大程度上提高后续分析的准确度和效率。

在SAS中，可以使用多种方法实现数据预处理，以下是几种常用的预处理技术：1.1 缺失值处理在数据中，经常会出现一些缺失值，这会给后续的分析带来困扰。

SAS提供了多种处理缺失值的方法，比如使用均值、中值或插值法来填补缺失值，或者根据其他变量的值进行填补等。

1.2 异常值处理异常值可能会对数据分析的结果产生较大的影响。

SAS提供了多种方法来检测和处理异常值，比如基于统计学的方法，如箱线图等。

1.3 数据平滑数据平滑是指通过一些方法将原始数据中的噪声消除或减小，使数据更加规整。

SAS提供了多种数据平滑方法，如移动平均、指数平滑等。

2. 特征工程特征工程是SAS数据挖掘与分析的关键环节之一。

通过对数据进行特征选择、特征变换和特征生成等操作，可以有效地提取出数据的有效信息。

以下是几种常见的特征工程技术：2.1 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征选择的方法，如相关系数、方差选择、递归特征消除等。

2.2 特征变换特征变换是将原始数据转换为更具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征变换的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

2.3 特征生成特征生成是指根据已有的特征生成新的特征。

SAS提供了多种特征生成的方法，比如多项式特征生成、交互特征生成等。

3. 模型构建与评估在进行数据挖掘与分析时，模型的选择和构建是关键步骤。

SAS提供了多种经典的数据挖掘与分析模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

使用SAS进行数据挖掘与统计分析技巧

使用SAS进行数据挖掘与统计分析技巧第一章：介绍SAS软件及其应用领域SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于数据挖掘、数据处理和统计分析等领域。

本章将介绍SAS软件的概述、应用领域以及一些常用的SAS功能。

第二章：SAS基本操作及数据准备在使用SAS进行数据挖掘和统计分析之前，首先需要了解SAS 的基本操作和数据准备工作。

本章将介绍如何运行SAS软件、创建和管理数据集、导入和导出数据、数据清洗和缺失值处理等相关技巧。

第三章：数据预处理与变量选择数据预处理是进行数据挖掘和统计分析的重要步骤。

本章将介绍如何进行数据缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准化等预处理技术。

同时，还将探讨如何进行变量选择，以提高模型的准确性和可解释性。

第四章：常用的数据挖掘技术SAS提供了丰富的数据挖掘技术，能够帮助分析人员从大量数据中挖掘出有价值的信息。

本章将介绍常用的数据挖掘技术，包括分类和回归分析、聚类分析、关联规则挖掘以及文本挖掘等，并结合实例演示如何使用SAS实现这些技术。

第五章：统计分析方法及应用统计分析是了解数据分布、发现规律和得出结论的重要手段。

本章将介绍常用的统计分析方法，包括假设检验、方差分析、卡方检验和回归分析等，并结合实例演示如何使用SAS进行统计分析，并解读分析结果。

第六章：SAS与其他数据挖掘工具的整合除了SAS软件本身提供的功能外，还可以将SAS与其他数据挖掘工具进行整合，以扩展分析的能力和应用范围。

本章将介绍如何使用SAS进行数据交互和整合，包括使用SAS与R、Python 和Excel等工具进行数据交互和集成分析。

第七章：高级技术与应用实例在掌握了SAS的基本操作和常用技巧后，我们可以进一步学习一些高级技术和实际应用案例，以解决更复杂的问题。

本章将介绍SAS的高级数据处理技术，如宏语言编程、SQL查询和图形分析等，并结合实例演示其应用。

使用SAS进行数据挖掘和统计分析的入门教程

使用SAS进行数据挖掘和统计分析的入门教程一、简介SAS（Statistical Analysis System）是全球最为流行的商业智能和数据分析软件之一。

它提供了一套完整的解决方案，用于数据挖掘、统计分析、预测建模和报告生成等领域。

本教程将带你入门使用SAS进行数据挖掘和统计分析。

二、安装与配置在开始使用SAS之前，首先需要进行安装和配置。

SAS提供了不同版本的软件，可以根据自己的需要选择合适的版本。

安装完成后，还需要进行相应的许可证注册和配置，以确保软件正常运行。

三、数据准备进行数据挖掘和统计分析之前，首先需要准备好相应的数据。

数据可以来自不同的来源，如Excel文件、数据库或者其他外部文件。

在SAS中，可以使用PROC IMPORT命令导入数据，将其转化为SAS数据集的形式。

同时，还需要进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。

四、数据探索与描述性统计分析在进行数据挖掘和统计分析之前，可以先进行数据的探索和描述性统计分析，以了解数据的基本情况。

SAS提供了多种统计过程和过程步骤，可用于计算变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，生成频数表和交叉表等。

利用这些过程，可以对数据的分布情况和变量之间的关系进行初步的了解和分析。

五、建立预测模型数据挖掘的一大应用就是建立预测模型。

在SAS中，可以使用PROC REG或PROC GLM等过程来进行回归分析，通过寻找变量之间的关系，建立线性回归模型。

同时，SAS还提供了其他的预测建模过程，如PROC LOGISTIC用于逻辑回归分析，PROC ARIMA用于时间序列分析等。

通过这些过程，可根据实际需求，选择合适的模型进行建模并进行模型评估。

六、数据挖掘技术应用除了传统的统计分析方法，SAS还提供了多种数据挖掘技术，用于探索隐藏在数据背后的模式和规律。

其中，最为常用的技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。

通过使用这些技术，可以从数据中发现潜在的价值和信息，为决策提供支持和参考。

sas数据挖掘实例

SAS数据挖掘实例介绍数据挖掘是指通过分析大量的数据，从中发现隐藏的模式、关系和规律，以提取有用的信息和知识的过程。

SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析、报告编制和决策支持的软件工具。

本文将介绍一个关于SAS数据挖掘的实例，帮助读者深入了解SAS在大数据分析中的应用。

环境准备在进行SAS数据挖掘实例之前，我们需要准备以下环境：1.安装SAS软件。

SAS提供了各种版本的软件，根据自己的需求选择合适的版本进行安装。

2.准备数据集。

数据集是进行数据挖掘的基础，可以从各种渠道获取或自己生成。

数据探索与数据预处理在进行数据挖掘前，我们需要对数据进行探索和预处理，以了解数据的基本情况，并对数据进行清洗、变换、缺失值处理等操作。

数据导入与查看通过SAS软件的数据导入功能，我们可以将数据集导入到SAS的工作环境中。

使用SAS的数据探索功能，可以查看数据的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失值等。

数据清洗数据清洗是指对数据进行去重、处理异常值、填充缺失值等操作，以提高数据质量和准确性。

在SAS中，我们可以使用相关函数和操作符来进行数据清洗，并使用数据集选项来处理异常值和缺失值。

数据变换是指对原始数据进行转换，以便于进行数据分析和挖掘。

在SAS中，我们可以使用函数和操作符对数据进行变换，如对数变换、标准化等。

数据集划分为了进行模型的训练和验证，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

在SAS中，我们可以使用数据集选项和相关函数来进行数据集的划分。

数据挖掘建模数据挖掘建模是指使用统计学和机器学习的方法，通过对数据进行建模和训练，得到预测模型和规则。

特征选择特征选择是指从大量的特征中选择出对目标变量有预测能力的特征。

在SAS中，我们可以使用相关性分析、信息增益、主成分分析等方法进行特征选择。

模型选择与训练在选择模型之前，我们需要对目标变量和自变量之间的关系进行分析和确定。

在SAS中，我们可以使用回归分析、决策树、神经网络等方法进行模型的选择和训练。

SAS从数据中挖掘价值-SAS数据挖掘解决方案课件 (一)

SAS从数据中挖掘价值-SAS数据挖掘解决方案课件 (一)SAS从数据中挖掘价值-SAS数据挖掘解决方案课件数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息的过程。

SAS数据挖掘解决方案（SAS Data Mining Solution）是一个强大而全面的数据挖掘软件，它能够为用户提供强大的挖掘工具和分析能力，帮助用户从海量数据中挖掘出有价值的信息。

一、SAS数据挖掘解决方案的特点1.强大的数据分析和挖掘能力：SAS数据挖掘解决方案是一个集数据清洗、数据挖掘、模型评估和部署于一体的解决方案，具有强大的数据分析和挖掘能力。

2.多种算法支持：SAS数据挖掘解决方案集成了许多经典的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

3.灵活性和可扩展性：SAS数据挖掘解决方案提供了灵活的脚本语言和易于使用的图形用户界面，可以快速实现算法的开发和测试。

同时，该解决方案还提供了与其他软件和数据源的接口，方便快捷地获取数据。

二、SAS数据挖掘解决方案的应用场景1.金融行业：SAS数据挖掘解决方案可用于预测股票价格、评估信用风险、欺诈检测和客户细分等。

2.营销和广告：SAS数据挖掘解决方案可以用于开发吸引人的广告宣传策略、预测销售量、分析客户行为和喜好等。

3.医药和生物科技：SAS数据挖掘解决方案可以用于基因表达、药物发现、疾病预测等。

三、SAS数据挖掘解决方案的优势1.卓越的性能和可扩展性：SAS数据挖掘解决方案具有高性能和可扩展性。

2.可靠性和稳定性：SAS数据挖掘解决方案拥有严格的稳定性测试，确保数据挖掘模型的可靠性和稳定性。

3.易用性和可视化：SAS数据挖掘解决方案提供直观的用户界面和易于使用的工具，方便用户进行各种数据挖掘分析。

四、结语SAS数据挖掘解决方案是一个功能强大和多功能的数据挖掘软件，不仅提供了多种数据挖掘算法，还提供了灵活的脚本语言与易用的图形用户界面，可以快速地挖掘出数据中的信息，为用户的业务决策提供有力的支持。

sas数据挖掘实例

sas数据挖掘实例SAS数据挖掘实例SAS是一款强大的数据分析软件，具有广泛的应用领域和丰富的功能。

其中，数据挖掘是其重要的应用之一。

本文将介绍几个基于SAS的数据挖掘实例，旨在帮助读者更好地理解和应用SAS进行数据挖掘。

一、背景介绍1.1 数据挖掘概述数据挖掘是指从大量的数据中自动发现有价值信息和知识的过程。

它涉及到多个学科领域，如统计学、人工智能、机器学习等。

通过对数据进行分析和建模，可以为企业决策提供支持，发现潜在商机等。

1.2 SAS软件介绍SAS（Statistical Analysis System）是由美国SAS公司开发的一款统计分析软件。

它具有丰富的功能和广泛的应用领域，在金融、医疗、制造业等领域得到了广泛应用。

二、实例介绍2.1 基于SAS进行客户流失预测客户流失预测是企业管理中非常重要的一个环节。

通过对客户行为进行分析，可以预测哪些客户可能会离开企业，从而采取相应的措施进行挽留。

本实例将介绍如何使用SAS进行客户流失预测。

2.1.1 数据准备首先，需要准备相关的数据。

一般来说，客户流失预测需要包含以下几个方面的数据：（1）客户基本信息：包括性别、年龄、职业等信息。

（2）消费行为：包括购买记录、消费金额等信息。

（3）服务反馈：包括投诉次数、满意度等信息。

在SAS中，可以使用PROC IMPORT命令将Excel表格导入到SAS 中，并使用DATA命令对数据进行清洗和处理。

2.1.2 数据分析接下来，需要对数据进行分析。

主要包括以下几个步骤：（1）变量选择：根据实际情况选择合适的变量。

一般来说，可以使用相关性分析和主成分分析等方法进行变量选择。

（2）建模方法选择：根据实际情况选择合适的建模方法。

常用的方法有逻辑回归、决策树等。

（3）模型构建：根据所选的建模方法构建模型，并使用训练集进行训练。

在SAS中，可以使用PROC LOGISTIC命令进行逻辑回归建模，并使用ROC曲线和AUC值等指标评估模型的预测能力。

使用SAS进行统计分析与数据挖掘的入门教程

使用SAS进行统计分析与数据挖掘的入门教程第一章：SAS软件的介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析和数据挖掘软件，被广泛应用于各个行业。

它提供了丰富的功能和强大的分析工具，能够帮助用户处理和分析各种类型的数据。

SAS软件可以在Windows、UNIX和Linux等操作系统上运行，它具有良好的跨平台性，使得用户可以在不同的操作系统下进行数据处理和分析工作。

第二章：SAS的安装和配置在开始使用SAS软件之前，首先需要进行安装和配置。

用户可以从SAS官方网站上下载软件安装包，然后按照安装向导进行操作。

在安装完成后，需要进行一些配置工作，如设置SAS程序的路径、指定默认工作目录等。

这些配置可通过修改SAS配置文件来完成。

第三章：SAS基础知识与语法SAS的语法与其他编程语言略有不同，但基本上符合一般的编程规则。

在使用SAS进行统计分析和数据挖掘之前，需要掌握一些基本的SAS语法知识。

SAS语言中最基本的单位是数据集（Dataset），它是由多个数据变量（Variable）组成的二维表格。

用户可以通过SAS语言对数据集进行读取、修改和保存等操作。

第四章：数据清洗与预处理在进行统计分析和数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和可用性。

SAS提供了多种数据清洗和预处理的函数和过程，如缺失值处理、异常值处理、数据变换和离散化等。

通过这些功能，用户可以对数据进行必要的处理和转换，使得数据更加适合进行后续的分析工作。

第五章：统计分析SAS提供了丰富的统计分析方法和工具，可以对数据进行各种常见的统计分析，如描述统计、假设检验、方差分析和回归分析等。

用户可以通过SAS语言中的统计过程（Proc）来实现这些统计分析方法。

例如，使用Proc Univariate可以进行一维描述统计分析，使用Proc Ttest可以进行双样本t检验。

第六章：数据挖掘除了传统的统计分析方法，SAS还提供了强大的数据挖掘功能。

学习使用SAS进行数据挖掘和建模

学习使用SAS进行数据挖掘和建模数据挖掘和建模是当今信息时代中非常重要的技能。

对于数据科学家和数据分析师来说，掌握数据挖掘和建模技术可以帮助他们从庞大的数据集中发现有用的信息，并为企业决策提供有力的支持。

在数据挖掘和建模领域中，SAS（统计分析系统）是一个极具影响力和广泛应用的工具。

SAS是一种非常强大的数据分析软件，它提供了一套完整的工具集，可以用于数据清洗、处理、建模和预测分析。

对于初学者来说，学习和掌握SAS需要一定的时间和精力，但是一旦掌握了这项技能，将会给自己带来巨大的竞争优势。

要学习使用SAS进行数据挖掘和建模，首先需要了解SAS的基本概念和语法。

SAS的语法是一种类似于英语的数据处理语言，并且它具有很高的灵活性和可扩展性。

通过掌握SAS的语法规则，我们可以实现各种各样的数据处理和分析任务。

在学习SAS的过程中，建议初学者可以使用SAS自带的教程和示例数据集进行练习。

这些教程和示例可以帮助我们更好地理解SAS的功能和用法。

另外，还可以参考一些相关的书籍和在线教程，深入学习SAS的高级特性和应用场景。

在掌握基本的SAS语法后，我们可以开始进行数据挖掘和建模的实践。

数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式的过程，而建模是根据这些信息和模式构建数学模型，并用于预测和决策分析。

在进行数据挖掘和建模之前，我们需要先对数据进行清洗和预处理。

这包括去除异常值、填补缺失值、进行数据转换等。

SAS提供了丰富的数据处理和清洗函数，可以帮助我们高效地完成这些任务。

完成数据预处理后，我们可以选择合适的数据分析和建模方法。

SAS提供了多种统计和机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

根据具体问题的需求，我们可以选择相应的算法进行建模和分析。

在建模和分析过程中，我们还需要对模型进行评估和验证。

SAS提供了各种模型评估指标和绘图函数，可以帮助我们对模型的准确性和稳定性进行评估。

通过不断优化和调整模型，我们可以获得更好的预测效果并提高决策的准确性。

如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析

如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析第一章：SAS软件简介与基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据分析和统计建模软件，被广泛应用于各个行业的数据挖掘和统计分析工作中。

本章将介绍SAS软件的基本操作，包括安装与配置、数据导入与导出、文件管理等内容。

1.1 安装与配置SAS软件首先需要下载SAS软件的安装包，并按照安装向导的提示进行安装。

安装完成后，还需要进行一些配置工作，如设置SAS软件的工作目录、语言选项等。

1.2 数据导入与导出SAS软件支持多种数据格式，包括文本文件、Excel文件、数据库等。

可以通过SAS的数据步（DATA）和过程步（PROC）来完成数据导入与导出的操作。

数据导入时，需要明确数据的格式、变量类型等信息；数据导出时，可以选择导出的文件格式和目标路径。

1.3 文件管理在SAS的工作环境中，可以创建和管理多个工作文件，包括数据集、程序文件等。

可以使用SAS的文件步（FILE）和命令行（X）来进行文件操作，如创建、复制、删除等。

第二章：数据预处理与数据转换数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤。

本章将介绍利用SAS进行数据预处理与数据转换的方法。

2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。

在SAS中，可以使用DATA步的WHERE子句和DELETE语句来实现数据清洗的功能。

2.2 数据集成数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的统计分析和挖掘工作。

SAS提供了多种数据合并和连接的方法，包括DATA步的MERGE和SET语句、SQL过程的JOIN操作等。

2.3 数据变换数据变换是指对原始数据进行转换、归一化或标准化等操作，以便更好地满足建模和分析的需求。

在SAS中，可以使用DATA步的计算变量和变量转换函数来实现数据变换的功能。

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《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之五(2013-07-31 20:39:22)转载▼标签：分类：SAS编程sas数据挖掘应用案例学习笔记merge语句六：merge语句的使用(一个指针，一个pdv)merge语句是横向合并数据集，合并前必须两个数据集都要按照合并变量进行排序；proc sort data=chapt3.merge_a;by x;run;proc sort data=chapt3.merge_b;by bx;run;data ed;merge chapt3.merge_a(in=a) chapt3.merge_b(rename=(bx=x) in=b);by x;Ina=a;inb=b;run;以两个数据集的x变量为关键表链两个表相连，由于两个表中都有一个y变量，由于同名b表中的y会覆盖对应匹配到的a中的y的值；七：update语句(一个指针，一个pdv)update在横向合并两个数据集时的方式和merge相似，都是用更新数据集修改主数据集。

proc sort data=chapt3.merge_a;by x;run;proc sort data=chapt3.merge_b;by bx;run;data ed;Update chapt3.merge_a chapt3.merge_b(rename=(bx=x));by x;run;update语句一定要和by语句一起；这个by语句给出了主数据集和更新数据集共有的变量；update语句必须先对数据集按照by后面的变量进行排序；主数据集中by后面指定的变量对应的观测值最好是唯一的，因为如果不唯一，则只会替代第一个记录；更新数据集存在的缺失值处理是通过updatemode来完成的，updatemode=missingcheck，则检查修改数据集，若存在缺失值，则保留主数据集中相应数据，该选项为默认值；Updatemode=nomissingcheck，不检查修改数据集，主数据集中相应值一概被替换《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之六(2013-07-31 23:59:59)转载▼分类：SAS编程标签：sas数据挖掘modify语句学习笔记八：modify语句（(一个指针，两个pdv)）merge语句和update语句对数据集横向合并的主要功能还只能体现在匹配访问上，如通过by语句，对每个by组中的匹配数据集进行修改或更新，对于非常庞大的数据集需要定期更新，并且每次更新的观测对象是动态的时候，merge和update会消耗更多的资源，而是用modify可以通过高效的访问机制来实现这个需求。

SAS编程数据挖掘学习笔记(原创)

1.数据集永久（可以自己建立逻辑库，也可以放sasuser逻辑库中）在和临时（work逻辑库中）；2．建立数据集（1）建立永久数据集，必须先用LIBNAME语句定义一个逻辑库名。

e.g.libname mylib 'D:\软件新\SAS2015-2014.3\SASLX';data mylib.test;input x y;datalines;1 22 43 64 8;Proc print;Run;(2)从外部文本数据文件中读入数据A．从建议的数据集中读入数据：set；e.g. data ex3;set mylib.test;a=x+y;proc print;run;B．proc import 过程实现外部数据的导入(txt和xls都可以)proc import datafile='D:\软件新\SAS2015-2014.3\SASLX\data1.txt'out=sasuser.test2 replace;getname=yes;run;proc print data=sasuser.test2;run;proc import datafile='D:\软件新\SAS2015-2014.3\SASLX\fit.xlsx'out=work.fit1t (where=(Sex='M')) replace;*getname=yes;可以省略run;proc print data=work.fit1t;run;proc import datafile='D:\软件新\SAS2015-2014.3\SASLX\fit.xlsx'out=work.fit3t replace;sheet="sheet2";*getname=yes;run;proc print data=work.fit3t;run;3.keep语句保留变量只有Keep语句中出现的变量被写入新数据集中。

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《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之一(2013-07-31 07:25:36)转载▼标签：分类：SAS编程sas数据挖掘索引笔记知识点今天有空看到一本挺不错的书，仔细阅读，发现很多有用的知识点，于是认真研读起来，以下是初步的要点笔记。

切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7；切换至编辑器窗口快捷键是F5；F3，F8是提交sas程序；CTRL+E是清除窗口中的内容一.查看数据集属性，类似于oracle里面对表的viewproc contents data=fvr.test1;二.创建索引的几种形式--data步创建索引Data idx(index=(x));Input x y z;Cards;1 2 3;Run;--sql创建索引Proc sql;Create idx y on idx(y);Create idx yz on idx(y,z);Quit;注意：索引创建后不能再进行排序；单一索引创建的索引名必须与变量同名，符合索引必须与变量名不同；--datasets过程创建索引Proc datasets lib=work;Modify idx;Index create z/nomiss unique;Index create xyz=(x y z)/nomiss unique;Quit;三.连续变量的简化处理对于有后缀的变量，比如X1,x2,x3,x4X1-x3 表示x1-x3之间所有的变量对于没有后缀无规律的变量XA XB YX MZ KNXA--MZ 表示这两个变量之间的所有的变量XA-character-MZ表示两个变量之间的所有的字符型变量XA-numberic-MZ表示两个变量之间的所有的数字型变量-character- 所有字符型变量《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之二(2013-07-31 10:40:59)转载▼标签：分类：SAS编程sas数据库学习笔记数据挖掘案例继续之前的读书笔记，废话少说，直奔主题。

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《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之九(2013-08-07 07:41:14)转载▼标签：分类：SAS编程sasinfile语句数据挖掘数据分析sas编程继续之前的读书笔记，废话少说，直奔主题。

本文重点在infile语句。

十一：infile语句Dsd 规定一个数据集可以包含分隔符，但是要用引号括起来，两个连续分隔符之间的数作为缺失值处理，默认分隔符为逗号Firstobs= 规定从该记录行开始读入Obs=规定要读入的记录数Length= virable 把当前行的数据长度赋值给临时变量variable Missover 阻止input语句从下一数据行读入数据，为赋值的变量设置为缺失eg：filename file 'f:\data_model\book_data\chapt3\utf.txt';data unicode;infile file encoding="utf-8";input name $ weight;run;导入指定编码格式的文件eg：data num;infile datalines dsd dlm='';input x y z;datalines;2 34 5 67 9;run;对于有缺失值时，利用dsd和dlm一起可以解决eg：data weather;infile datalines missover;input temp1-temp5;datalines;97.9 98.1 98.398.6 99.2 99.1 98.5 97.596.2 97.3 98.3 97.6 96.5;run;第一行后面两个数据缺失，此时用missover强制数据指针必须读完每一行对应的所有输入变量的值《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之十(2013-08-07 12:57:22)转载▼分类：SAS编程标签：sas数据分析retain语句keep语句array语句继续之前的读书笔记，本次讲解sas主要的变量操作，包括基本赋值语句、累加语句、keep语句、retain语句、array语句、rename语句、length语句。

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《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之十七(2013-08-09 21:29:50)转载▼标签：分类：SAS编程sas数据挖掘sqlsas编程join语句继续读书笔记，本次重点sas sql语句，由于sql内容多且复杂，本文只介绍商业应用中常用的并且容易出错的地方，内容包括：单表操作、多表关联、子查询以及merge和join的区别1.单表操作eg1：Proc sqloutobs=10；*可选项，功能类似于data步中的obs数据集选项create table class asSelect name,case when sex eq 'M' then "1" when sex eq 'F' then "2" else "3"end as sex_tran label="sextrans", *输出数据集中作为sex_trans的中文标签sum((weight-20)) as new1 format=16.2, *sas查询特有的形式sum((height-10)) as new2 format=16.2,(calculated new1 - calculated new2) as new, *calculated是sas在sql中特有的语句，用于对产生的新变量再操作From sashelp.class(where=(height between 50 and 70))Group by name,calculated sex_tran;eg2：proc sql;create table test1 asselectid,max (txn_seq) as txn_seq,sum (amount) as sum_amtfrom chap11.having1group by idhaving calculated sum_amt ge 70;quit;注：having语句出现在group by后面，如果没哟group by语句，系统默认having语句和where语句效果相同proc sql;create table test2 asselectid,txn_seq,amountfrom chap11.having1group by idhaving txn_seq= max (txn_seq);quit;注：having语句和group by语句同时出现时，select后面不一定需要汇总函数如sum等，上例中，按照每一个id取最大的txn_seqproc sql;create table test3 asselectid,txn_seq,amountfrom chap11.having2group by idhaving txn_seq = max (txn_seq);quit;having语句和max或min结合使用时，一定要注意having后面的变量在每一个id中的唯一性。

SAS数据挖掘方法

SAS 数据挖掘的方法一、基本概念那么什么是数据挖掘呢？简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。

对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果。

从这个意义上讲，知识是力量，数据挖掘是财富。

二、SAS 数据挖掘的方法(SEMMA) 作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM 的图形化界面、可视化操作可引导用户(即使是数理统计经验不太多的用户)按SEMMA 原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM 运行，即可得到一些分析结果。

有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。

SAS/EM 可实现同数据仓库和数据集市、商务智能及报表工具的无缝集成，它内含完整的数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程以及数据挖掘评价工具。

「Sample ---- 数据取样当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。

通过数据取样，要把好数据的质量关，一定要保证取样的代表性、真实性、完整性和有效性。

这样才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。

2. Explore 据特征探索、分析和予处理当我们拿到了一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求；其中有没有什么明显的规律和趋势；有没有出现你所从未设想过的数据状态；因素之间有什么相关性；它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。

进行数据特征的探索、分析，最好是能进行可视化的操作，如SAS 的SAS/INSIGHT 和SAS/SPECTRAVIEW 。

这两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。

它们不仅能做各种不同类型统计分析显示，而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。

应用这两个工具对样本数据进行预分析、推测主要的数据、异常趋势和规律性。

3. Modify ——问题明确化、数据调整和技术选择通过Sample 和explore 两步之后，对原来要解决的问题可能会有了进一步的明确，这时要尽可能对问题解决的要求能进一步的量化。

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2.多表关联左联接在join变量是一对一的情况下，如果where在表的外面，则where 条件是先关联表，后筛选数据，如果where在表中，则是先筛选数据后关联表，and也是先筛选数据后关联表；因而表内写where和表外写and 是完全一样的。

以下程序，2和3完全一样，但是1和后面两个不一样eg：proc sql;create table leftjoin1 asselectcasewhen b.rmb_id eq . then a.idelse b.rmb_idend as all_rmb,a.id,b.rmb_id,d_idfrom chap11.left_join_1 as aleft join chap11.left_join_2 as bon a.id=d_idwhere rmb_id le 4;quit;proc sql;create table leftjoin2 asselectcasewhen b.rmb_id eq . then a.id else b.rmb_idend as all_rmb,a.id,b.rmb_id,d_idfromchap11.left_join_1 as aleft join chap11.left_join_2 (where=(rmb_id le 4)) as bon a.id=d_id;quit;proc sql;create table leftjoin3 asselectcasewhen b.rmb_id eq . then a.idelse b.rmb_idend as all_rmb,a.id,b.rmb_id,d_idfrom chap11.left_join_1 as aleft join chap11.left_join_2 as bon a.id=d_idand rmb_id le 4;quit;3.子查询in子查询效率比join低很多，而exist子查询效率更低；4.merge和sql的比较在“一对一”和“多对一”的情况下，效果完全相同，但是在“多对多”情况下，则完全不同。

创建测试数据集eg1：求a1和a2的交集注：sql是通过内连接实现，merge通过if ina and inb实现eg2：用数据集a2来更新数据集a1注：sql通过左联接方式实现，merge通过if ina方式实现，等价于左联接eg3：用数据集a2来更新数据集a1，同时保留两个数据集所有观测注：sql通过全连接方式实现，需求中需要用a2所有变量更新a1，所以一定要把a2变量放在前面，被更新的数据集放在后面，但是对join的匹配变量，对这种顺序无要求；merge没有使用in=选项，等价于全连接；eg4：多对多注：sql形式会出现重复值，匹配到的数据会进行笛卡尔；而merge则因为if ina and inb的作用，避免了重复5.创建表复制已有的表属性proc sql;create table alike sashelp.class;describe table a;quit;6.行操作添加行操作最后注意：多表关联时，最好不要超过5个表，除非都是代码表，否则sql会产生很大的临时空间，从而降低程序性能除非必须，否则优先使用关联，而不要用子查询在使用set操作符时，如果set表没有重复行，则使用union all会提高性能如果有索引，尽可能用索引和where语句结合尽量避免多对多join《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之十八(2013-08-15 16:31:21)转载▼标签：分类：数据挖掘数据挖掘数据分析saslogistic建模接着以前的《SAS编程与数据挖掘商业案例》，之前全是sas的基础知识，现在开始进入数据挖掘方面笔记，本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向，并以logistic 回归为例说明。

一：数据挖掘综述衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标，为达到一个商业目标，有很多种方法，只有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法，即使是看似简单的方法，只要能高效解决商业目标，我们就认为是牛的方法；面对海量的数据，即使是使用了最先进的工具，最复杂的算法，但是如果挖掘出来的知识是无用的，或者挖掘的结果是无法解释的，那这种挖掘也是失败的。

很多人对数据挖掘都有一个误解，认为一定要使用复杂的工具和复杂的算法，其实是一种误导。

数据挖掘流程：商业理解、数据收集、数据清洗、数据特征化、数据建模、模型打分、模型验证、模型实施、模型优化描述分析：对已经发生的现象进行分析，主要分析技术有描述性分析、数据特征化、聚类分析、孤立点分析因果分析：寻找发生的原因，主要技术有联机分析、相关性分析、回归分析、关联分析、因子分析分类和预测：主要分类技术：决策树、判别分析、贝叶斯分类、logistic回归分析、神经网络、支持向量机等预测技术有：多元线性回归分析、广义线性回归分析、非线性回归分析、神经网络分析二：商业目标：1、评价活动的效果：比较分析通过开展工作组和控制组进行比对。

2.特征分析比如要分析高价值客户的特征，通过特征化数据（均值、方差、极值）、相关性度量（相关系数、卡方值、基尼系数、熵）、聚类分析、因子分析等发现表面的和潜在的数据特征。

3.市场细分市场细分由业务主导，而不是技术主导。

细分结果一定要以易于开展营销活动为目的。

4.响应提高某个营销活动的响应度5.风险风险控制指标通常包括：资产负债情况、信用记录、工作稳定性、收入、教育程度、家庭人口结构风险模型的建立在技术上类似于响应模型，但对于业务上有很大的区别，比如定义目标变量上，风险模型可能有很多因素决定，一个比较常见的定义：拖欠额度超过某一数值，并逾期超过3个月的客户作为风险客户（目标变量值为1，其余情况为0）6.流失重点在于流失目标变量的定义；7.提升销售和交叉销售数据挖掘商业应用的最高原则是：“效率、效果”3.需求文档需求文档包括三部分项目计划文档（ppt）商业目标、技术目标、计划内容、项目路线图、给出分析团队如何实施项目的明确时间表和每一阶段的任务资源：是每一个项目阶段所需要的参与项目人员方法论设计文档（word）是解决商业需求的技术文档，是一个解决方案，最核心的内容是组合不同的算法，并给出最终能达到的理论目标变量需求文档（excel）4.建模流程图5.logistic建模及结果详解商业应用领域，logistic回归是应用最广泛的预测模型，神经网络存在过度拟合的嫌疑，而决策树可能存在预测结果的不稳定性，并且在大数据的情况下决策树存在失灵现象，因此logistic回归相对于另外两个是一个适度的模型，再加上输出结果有很好的解释性，应用很广泛logistic变换：logit(p)=ln(p/1-p) 然后再与自变量进行线性拟合logistic回归中，因变量y服从二项分布或多项分布，而线性回归分析中y是服从正态分布logistic回归中不存在线性回归中的残差项，logistic回归采用MLE（最大似然估计），而线性回归分析采用的是LSE（最小二乘估计）LSE的原理是假设残差独立同分布，然后构造样本函数，使得因变量的观测值和模型估计值之间的离差平方和最小。

MLE的原理，是构造似然函数，对于二值型的logistic回归来说，服从二点分布，评价模型好坏的指标：1）拟合优度拟合优度是衡量预测值和观测值之间的总体一致性，但是在评价模型时，实际上测量的是预测值和观测值之间的差别，实际上是模型预测的“劣度”，即拟合不佳检验，常用的指标是HL(hosmer-lemeshow)和IM(information measures)HL是一种类似于皮尔逊-卡方统计量的指标，对应的统计假设H0是预测值概率和观测值之间无显著差异，因而如果HL有较大的P值，则接受原假设，说明统计结果不显著，因而，不能拒绝关于模型拟合数据很好的假设，即模型很好的拟合了数据。