SAS Enterprise Miner4 数据挖掘实例
SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例目录1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2)2.EM工具具体使用说明 (2)3.定义商业问题 (3)4.创建一个工程 (4)4.1调用EM (4)4.2新建一个工程 (5)4.3应用工作空间中的节点 (6)5.数据挖掘工作流程 (6)5.1定义数据源 (6)5.2探索数据 (8)5.2.1设置Insight节点 (8)5.2.2察看Insight节点输出结果 (9)5.3准备建模数据 (11)5.3.1建立目标变量 (11)5.3.2设置目标变量 (13)5.3.3数据分割 (21)5.3.4替换缺失值 (22)5.4建模 (23)5.4.1回归模型 (23)5.4.2决策树模型 (25)5.5评估模型 (28)5.6应用模型 (30)5.6.1抽取打分程序 (30)5.6.2引入原始数据源 (31)5.6.3查看结果 (32)6.参考文献： (34)1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
[1]一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。
大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。
SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。
数据挖掘案例分析
数据挖掘案例分析数据挖掘（Data Mining）指的是从大量数据中发现隐含的、之前未知的、有价值的信息或模式。
它是数据分析的一种方法，通过使用统计分析、机器学习、模式识别等技术，从结构化或非结构化的数据中提取知识和信息。
在企业和组织中，数据挖掘可以帮助决策者快速获取有价值的信息，为企业的决策制定提供支持。
以下是一个关于销售数据挖掘的案例分析。
背景介绍：电商平台希望通过数据挖掘了解其产品的销售情况，并根据相关的数据分析结果来优化其供应链管理和市场推广策略。
该平台销售各种类型的商品，包括数码产品、家居用品、服装配饰等。
数据采集：该电商平台有一套完整的销售数据记录系统，可以获取到产品的销售数据、用户的购买行为数据、用户的评价数据以及其他相关信息。
该平台以月为单位，可以提供近三年的销售数据。
数据分析目标：通过对销售数据的挖掘，电商平台希望回答以下问题：1.各个产品类别的销售情况如何，哪些产品类别的销售额较高？2.哪些产品具有较高的用户评价，哪些产品的用户评价较差？3.用户购买行为有什么特点，比如用户购买的时间、地点、金额等方面的特征？4.哪些因素会对产品的销售额产生影响，比如产品的价格、促销活动等？5.如何利用数据分析结果来改进供应链管理和市场推广策略？数据挖掘过程：1.数据清洗和预处理：对从电商平台获取的原始数据进行清洗和预处理，包括去掉重复、缺失或异常的数据，并进行数据格式转换和标准化等操作。
2.数据探索和可视化：对清洗和预处理后的数据进行探索，使用统计分析和可视化工具来揭示数据的基本特征和潜在的模式。
3.数据建模：根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，比如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，来寻找数据中的模式和规律。
4.模型评估和优化：对建模结果进行评估和优化，包括模型的准确性、稳定性、可解释性等方面的评估，同时根据评估结果对模型进行优化。
5.结果解释和应用：根据分析结果，回答上述的问题，并给出相应的建议和改进措施。
学习如何使用SAS进行数据挖掘和统计分析
学习如何使用SAS进行数据挖掘和统计分析数据挖掘和统计分析在当今信息时代中变得愈发重要。
它们提供了对海量数据的深入分析和洞察，帮助企业以及个人做出更好的决策。
在数据处理和分析软件中，SAS（Statistical Analysis System）被广泛应用于数据挖掘和统计分析领域。
今天，我们来学习如何使用SAS进行数据挖掘和统计分析。
首先，要开始使用SAS，需要掌握其基本操作。
SAS的界面有点类似于文本编辑器，可以通过编写代码来完成数据处理和分析的任务。
在SAS中，我们可以通过导入数据集开始分析。
使用“import”命令可以轻松导入不同类型的文件，如CSV、Excel等。
导入数据后，我们就可以开始探索这些数据，发现其中的规律和趋势。
在进行数据挖掘之前，需要先了解数据的基本情况。
通过使用SAS的“describe”命令，可以快速查看数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失值等。
这些信息对于后续分析非常重要，可以为我们选择适当的分析方法提供参考。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘和统计分析的重要环节，可以清洗数据、处理缺失值、对数据进行转换等操作。
SAS提供了丰富的数据处理函数和工具，可以帮助我们高效地完成这些任务。
例如，可以使用SAS的数据转换函数对数据进行标准化，从而消除不同变量之间的度量单位差异。
在预处理完成后，我们可以开始应用各种数据挖掘和统计分析技术。
SAS提供了多种分析过程和函数，覆盖了从简单的描述统计到复杂的预测模型等多个领域。
例如，我们可以使用SAS的聚类分析过程将数据集中的观察值划分为不同的群组，进而发现群组内的相似性和群组间的差异。
此外，SAS还提供了回归分析、因子分析、关联规则挖掘等功能，帮助我们深入挖掘数据的价值。
随着数据量的不断增大，SAS也提供了高效的处理大数据的能力。
通过并行计算和分布式处理，SAS可以有效地处理大容量的数据集，提高数据挖掘和统计分析的效率。
sas数据挖掘实例
sas数据挖掘实例数据挖掘是从大数据中获取有价值的信息的过程。
SAS作为业内领先的数据分析软件，具有强大的数据挖掘功能。
本文将通过一个SAS数据挖掘实例，来介绍SAS数据挖掘的相关知识和技术。
实例简述本次实例选取了一个经典的数据集：鸢尾花数据集(Iris Dataset)。
该数据集是由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年收集而来，由三种不同的鸢尾花，每种鸢尾花各50个样本，共计150个样本。
每个样本都有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
我们的目标是使用SAS对该数据集进行数据挖掘，从中分析出不同鸢尾花的数据模式和特征。
数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对原始数据进行处理，使其符合数据挖掘的要求。
首先，我们需要将数据导入到SAS软件中。
SAS支持导入多种类型的数据，如CSV、Excel、TXT等。
由于我们的鸢尾花数据集为CSV格式，因此我们可以使用以下代码将其导入SAS：```SASproc import datafile='iris.csv'out=irisdbms=csv;getnames=yes;run;```代码中，我们使用了`proc import`命令，将CSV格式的`iris`文件导入到SAS中，并将其保存为SAS数据集`iris`。
同时，我们使用了`getnames=yes`参数，表示将文件的第一行作为变量名导入。
接下来，我们需要查看数据集的基本信息。
SAS提供了多种查看数据集信息的方法，此处我们使用`proc contents`命令可以查看数据集的变量名、变量类型、样本数等信息。
```SASproc contents data=iris;run;```运行后，SAS会在日志窗口输出数据集的基本信息。
我们发现该数据集共有150个样本，每个样本有四个连续型变量：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
数据可视化在进行数据挖掘之前，我们还可以使用SAS提供的可视化工具对数据集进行探索分析。
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。
SAS EM实例进阶
SAS EM实例进阶Created by：Ning Gang****************HP GDCC GAPSE2008-12-29 1.SAS Enterprise Miner简介1.1. 数据挖掘简介数据仓库的发展，为分析人员提供了在各种层次上、历史回溯的数据信息。
对未来的信息要进行预测，这就演化出来数据挖掘技术。
数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
目前数据挖掘应用于很多行业中，来解决众多的商业问题，如数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。
1.2. EM简介SAS Enterprise Miner简称EM，它把统计分析系统和图形用户界面（GUI）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、使用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。
SAS定义了数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、建模（Model）、评价（Assess）。
以下SEMMA方法从SAS Help文档中拷贝，不再翻译以求理解准确。
∙Sample the data by creating one or more data tables. The sample should be large enough to contain the significant information, yet smallenough to process.∙Explore the data by searching for anticipated relationships, unanticipated trends, and anomalies in order to gain understanding and ideas.∙Modify the data by creating, selecting, and transforming the variables to focus the model selection process.∙Model the data by using the analytical tools to search for a combination of the data that reliably predicts a desired outcome.Assess the data by evaluating the usefulness and reliability of the findings from the data mining process.EM建立分析流程中，不必包含SEMMA方法每一步，同时其中的步骤可以重复出现。
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。
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。
SAS数据挖掘实战篇
2013-11-12数据分析联盟数据分析联盟1数据挖掘简介1.1数据挖掘的产生需求是一切技术之母，管理和计算机技术的发展，促使数据挖掘技术的诞生。
随着世界信息技术的迅猛发展，信息量也呈几何指数增长，如何从巨量、复杂的数据中获取有用的信息，成为了信息技术研究领域的一道新课题。
在这样的背景下，数据挖掘技术诞生并成为了近年来的研究热点。
机器学习、数据库技术和数理统计是数据挖掘的三个技术支柱。
今天，这些技术已经相当成熟，加上高性能关系数据库引擎和广泛的数据集成，让数据挖掘技术得到了广泛的实际应用。
目前数据挖掘相关研究文献越来越多、可用技术也层出不穷，数据挖掘的理论体系正在形成，相信很快就会成为一种主流信息技术。
当然，数据挖掘面向应用领域要做的事还很多，比如需要开发更多数据挖掘系统和产品，需要建立行业内的数据标准和通用挖掘平台，需要建立可交换信息和共享知识的通用数据仓库等。
应该说，数据挖掘包含的内容很多，值得研究的方向也很多。
但是，我们也注意到，就目前而言，注重多种策略和技术的集成，以及各个学科之间的相互渗透是目前的研究热点。
传统机器学习技术一般使用研究者按照条件和结论事先组织好的数据，但是数据挖掘却需要面对现实的数据，通常具有不完整、带有噪音、数量大、甚至还不断增加等特点，因此传统机器学习方法需要改进后才能用于数据挖掘。
所以，目前数据挖掘的研究重点应该是针对应用实践，综合借鉴交叉学科中的技术和方法，互相渗透，发现新的方法或进行多种策略和技术的集成。
1.2数据挖掘概念数据挖掘，顾名思义就是指从大量的数据中提取人们所感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程，并且把这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，从而解决信息时代的“数据过量，知识不足” 的矛盾。
数据挖掘技术是从数据库中的知识发现KDD（Knowledge Discovery in Database）的研究起步的，KDD是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据，挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。
应用SASEM进行数据挖掘
成本较高：由于SAS EM是商业软件，其价格相对较高，可能不适合 小型企业和个人用户。
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开放性不足：与其他开源工具相比，SAS EM的开放性较低，限制了 用户对其进行定制和扩展的能力。
SAS EM的未来发展前景
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持续优化与升级
随着技术的不断发展，SAS EM将继续优化算法 和界面，提高数据挖掘的效率和准确性。
案例三：销售预测
总结词
利用SAS EM进行销售预测，通过分析历 史销售数据和市场趋势，预测未来的销 售情况，帮助企业制定合理的生产和销 售计划。
VS
详细描述
在销售预测中，SAS EM通过时间序列分 析方法，分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况。通过对不同产品、 地区、销售渠道的销售数据进行整合和分 析，SAS EM能够发现销售规律和市场变 化趋势，为企业制定合理的生产和销售计 划提供依据，提高企业的市场竞争力。
应用SAS EM进行数据挖掘
目录
• SAS EM简介 • 数据挖掘流程在SAS EM中的实现 • 案例分析 • SAS EM与其他数据挖掘工具的比较 • 结论
01
SAS EM简介
SAS EM是什么
SAS Enterprise Miner（EM）是SAS公司开发的一款数据挖掘 软件，它提供了一套完整的数据挖掘解决方案，包括数据预处 理、模型构建、模型评估和部署等。
它基于图形化界面，用户可以通过拖放节点的方式进行数据 挖掘任务的构建，无需编写复杂的代码，大大降低了数据挖 掘的门槛。
SAS EM的特点与优势
易用性
高效性
SAS EM提供了直观的图形化界面，用户可 以通过简单的拖放操作完成数据挖掘流程 的构建，无需具备深厚的编程基础。
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数据挖掘流程
SAS数据挖掘流程SAS数据挖掘的流程一、数据挖掘的一般流程数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的,有效的,可实用的信息,并使用这些信息做出决策或丰富知识. 数据挖掘过程图如下所示，它描述了数据挖掘的基本过程和主要步骤图1.数据挖掘过程图数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下1. 确定业务对象清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.2. 数据准备1) 数据的选择搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.2) 数据的预处理研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型.3) 数据的转换将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.3. 数据挖掘对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.4. 结果分析解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.5. 知识的同化将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.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。
1.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。
企业数据挖掘实践案例分析
企业数据挖掘实践案例分析数据挖掘是当今企业发展中不可或缺的一项技术。
通过分析海量数据，企业可以发现隐藏在数据背后的有价值信息，从而为决策提供更多依据。
本文将通过一个实际的企业数据挖掘案例，详细讲解数据挖掘在企业中的应用和实践。
案例背景：某电商企业某电商企业是一家大型互联网公司，每天有海量的用户活动数据产生。
为了更好地了解用户行为和需求，该企业决定利用数据挖掘技术，挖掘用户行为数据中的潜在规律，提高用户满意度和销售额。
1. 数据收集和整理该企业首先收集了用户在网站上的浏览、搜索、购买等活动数据。
然后对这些数据进行整理和清洗，去除重复和缺失的数据，确保数据质量和完整性。
2. 用户分群在数据清洗完毕后，企业通过聚类分析对用户进行分类。
该企业采用了K-means算法将用户分为不同的群组，每个群组代表一类用户，如高价值用户、新用户、沉默用户等。
这样的分群可以帮助企业更好地了解不同类型用户的行为特征和需求，从而制定有针对性的营销策略。
3. 关联规则挖掘企业还利用关联规则挖掘技术分析用户购买行为。
通过挖掘用户购买的关联产品，企业可以了解用户的购买习惯和购买决策过程。
例如，如果发现用户购买手机的同时也经常购买手机壳，企业可以根据这个规律推荐相应的产品，提高交叉销售率。
4. 用户流失预测为了提早发现并挽留有流失风险的用户，该企业还使用了用户流失预测模型。
通过训练机器学习模型，该企业可以根据用户的历史行为和特征来预测其是否会流失。
一旦预测到潜在流失用户，企业可以采取相应的措施，如给予优惠券、提供个性化推荐等，以留住这部分用户。
5. 市场营销优化最后，企业利用数据挖掘技术对市场营销策略进行优化。
通过分析用户的购买路径和购买决策过程，企业可以了解哪些渠道对用户购买意愿影响最大，然后调整和优化投放营销资源的策略。
这种个性化的营销方式可以提高销售转化率，并减少对广告等营销方式的浪费。
综上所述，数据挖掘在企业中的应用是多方面的。
第四范式平台在数据挖掘中的应用实例
第四范式平台在数据挖掘中的应用实例随着互联网的快速发展，大数据时代已经来临。
海量的数据蕴含着无限的价值，如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为了许多企业和研究机构关注的焦点。
而第四范式平台作为一种新兴的数据挖掘工具，正在逐渐受到人们的关注和应用。
第四范式平台是一种基于人工智能和大数据技术的数据挖掘工具，它能够帮助用户从大数据中发现隐藏的规律和模式。
它的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、零售等各个领域。
下面将以金融领域为例，介绍第四范式平台在数据挖掘中的应用实例。
在金融领域，数据挖掘的应用非常广泛。
例如，银行可以利用第四范式平台对客户的消费行为进行分析，从而预测客户的信用风险。
通过对客户的消费记录、还款情况等数据进行挖掘，可以建立一个客户信用评级模型，帮助银行更好地评估客户的信用状况，从而减少坏账风险。
此外，第四范式平台还可以帮助金融机构进行欺诈检测。
通过对大量的交易数据进行挖掘，可以发现异常的交易模式，从而及时发现潜在的欺诈行为。
例如，如果一个客户在短时间内进行了多笔大额交易，而且与其平常的交易模式不符合，那么就有可能存在欺诈行为。
通过第四范式平台的数据挖掘技术，可以对这些异常交易进行实时监测和预警，提高金融机构对欺诈行为的识别能力。
除了风险管理和欺诈检测，第四范式平台还可以帮助金融机构进行市场营销。
通过对客户的消费行为和偏好进行挖掘，可以建立一个客户画像模型，帮助金融机构更好地了解客户的需求，从而提供个性化的产品和服务。
例如，通过对客户的消费记录和网上搜索行为进行挖掘，可以发现客户的购买偏好和兴趣爱好，从而向其推荐相关的产品和服务，提高销售转化率。
此外，第四范式平台还可以帮助金融机构进行投资决策。
通过对金融市场的大数据进行挖掘，可以发现市场的趋势和规律，从而指导投资决策。
例如，通过对股票市场的历史数据进行挖掘，可以发现某些股票的价格和市盈率之间存在一定的关联性，从而帮助投资者判断股票的价值和风险。
SAS Enterprise Miner 企业级的数据挖掘工具
®-SAS® Enterprise MinerTMSAS Enterprise MinerSAS?SAS® Enterprise MinerTMSASSAS® Enterprise MinerTMSAS® Enterprise MinerTMSAS Enterprise Miner SAS Analytics SAS Enterprise Intelligence Platform SAS Enterprise Intelligence PlatformSAS Enterprise Miner SAS SAS ging IT boosting Web SAS Enterprise Miner bag-GUI Web SAS Enterprise Miner SAS Text Miner SAS Enterprise Miner 5.3 SAS SAS Enterprise Miner GUI GUI SAS Enterprise Miner SAS SASSAS EnSAS (SEMMA) SEMMA terprise MinerSAS ? Web SAS Enterprise Miner SAS SAS Marketing Automation SAS Model Manager SAS Real-Time Decision ManagerROI""(Cutoff) SAS Enterprise Miner Extension SAS terprise Miner SASSAS Enterprise Miner Web SAS Enprise Miner UNIX PC SAS EnterWindowsSAS Metadata ServerWebSAS XML SASJava SAS Enterprise Miner SAS C Java PMML/SAS® Enterprise MinerTMSAS XMLSAS( .1)SAS Enterprise MinerGUI50 AS Library Explorer signment. Library As. :n( SAS Metadata Server SAS Data Integration Studio SAS Enterprise Guide SAS Enterprise Miner SAS Enterprise Miner2)NSAS(3)nssion BuilderExpreSAS(4)Mn ( 5) 3D Graphics ExploreGraphics Explorer Create titles and footnotes. Apply a WHERE clause. X n logworth SAS Enterprise MinerGraphics ExploreGIF Results / K /TIF3DPMML Nadaraya-Watson Kohonen SOM(6)R2R2SAS SAS SAS SAS Enterprise MinerSAS OutputSAS LOG(7)SASSASAIC SBC ROC Gini KS Kolmogorov-Smirnov/Double Dogleg Dmine ( 8)PMMLCHAID boosting (profit)baggingK-F Gini( / /9)13ARBORETUM PMML10(10)SAS Enterprise MinerPMML DMMangasarian Musicant Lagrangian SVM( 11) prise MinerSAS Enter-K( 12) bagging boostingLiftROCbagging boostingCutoff KSReporter SAS Output Delivery System PDF RTF SAS En Resultsterprise Miner PackagesSAS Enterprise Miner SAS C Java SAS C Java ( 13) Model Comparison PMMLSAS Metadata Server SAS Enterprise Miner . SAS Model ManagerSAS Enterprise Miner Model ViewerSAS Enterprise Guide SAS Data Integration Studio SAS Enter?prise Guide Model Scoring Task SAS Data Integration Stu dio Mining Results Transformation ( 14) SAS Enterprise Guide Model Scoring Task Score SAS Enterprise Miner SAS Enterprise Miner SAS Enterprise GuideSAS® Enterprise MinerWindows (X86-32) Windows XP Professional Internet Explorer 5.5 6SAS® Model Registration (SASWeb)WebApache Tomcat WebDAVAIX Release 5.1 5.2 5.3 on POWER HP-UX Itanium Release 11i Version 1 2 3 Solaris on SPARC Version 8 9 10 Linux for x86 (x86-32) Red Hat Linux 8.0 RHAS 2.1 RHEL 3.0 4.0 SuSE SLES 8 9AIX Release 5.1 5.2 5.3 on POWER HP-UX PA-RISC Release 11i Version 1 2 3 HP-UX Itanium Release 11i Version 1 2 3Linux for x86 (x86-32) Red Hat Linux 8.0 RHAS 2.1 RHEL 3.0 4.0 SuSE SLES 8 9Base SAS SAS/STAT®SASSASSASSASSAS400 818 1081/offices/asiapacific/china/。
某SAS软件研究所公司SAS数据挖掘白皮书
某SAS软件研究所公司SAS数据挖掘白皮书美国SAS软件研究所公司2000年8 月目录第一章总括 (3)第二章SAS数据挖掘方法论─SEMMA (6)第三章深层统计分析与推测套件 (11)功能 (11)客户机/服务器方式 (14)扫瞄器/服务器方式 (16)第四章数据挖掘套件 (17)功能 (17)客户机/服务器方式 (21)扫瞄器/服务器方式 (21)第一章总括早期的运算机要紧确实是用来进行数据处理或称数值运算的。
后来随着运算机技术及其周边设备和通讯能力的进展，运算机更多地用于了大量纷杂事务的在线处理，生产设备的实时操纵等。
在此过程中，运算机系统积存了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。
到今天，即使是进展中的我们中国，在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的情况了。
企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财宝。
它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。
然而，面对堆积如〝山〞的数据，你可能并未看清企业运作的本质规律是什么，或者说你至少是未能全部看清晰。
面对猛烈竞争的市场经济，企业的经营和治理者任何不符合客观事物规律性的决策都会给企业带来缺失，甚至失败。
运用有力的工具，不断地探究企业成败、得失的原委，并以此不断完善企业运作，这是每一个成功的企业家必不可少的工作任务。
美国SAS软件从60年代在北卡洲立大学开创伊始就致力于运算机数据处理的研究。
几十年来许多的成功事例使人们推崇SAS为国际上标准的数理统计分析软件；进而，SAS的丰富数据采集、数据治理、数据分析和信息展现的能力，又使之成为决策支持的最好的工具；近几年，SAS又推出了套装的SAS/Enterprise Miner这一企业级的数据处理分析和决策支持软件包。
SAS系统的软件和这些软件运用的许多成功体会，一定能帮你从企业堆积如〝山〞的数据中〝挖掘〞出隐藏着的规律性，以支持你正确的经营决策。
SAS的数据挖掘软件集成了一系列有效的技术手段全面地支持你的工作。
应用SASEM进行数据挖掘
定义业务问题
考察业务情况 提出业务问题 考察数据可用性 制定业务计划 选择数据挖掘方法
系统环境评估
评估系统环境 评估企业准备情况 评估IT环境 选择软硬件环境 规划实施体系结构
数据准备
创建数据挖掘环境 检查和校验数据 准备数据
回顾与评价
回顾模型对企业生产的效果 回顾投资回报 回顾模型的性能
SAS/EM特色
支持广泛的平台包括各种UNIX，MVS，OS/390，Linux 可访问的数据源多达50多种，和数据库，数据仓库很好的集成 Client/Server结构。 SEMMA方法论引导，将数据挖掘功能模块组成处理流程图，可视
化，图形化，拖拽式操作界面，适用于业务和技术人员
模型实施
设计模型集成的体系结构 生成管理和业务报告 清理数据使其可用 把模型应用于生产
Copyright © 2003, SAS Institute Inc. All rights reserved.
反复挖掘数据 (SEMMA) 探索(E)
抽样(S)
调整(M)
评估(A)
建模(M)
国际标准的全方位的 统计分析和数据挖掘工具
(ratio)
time < 10
0.8
ratio < .39
0.6
ratio < 84
103
0.4
59%
Time < 13
0.2
yes
no
0
96
9
10
11
13 15 63%
7 0%
Time
Copyright © 2003, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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SAS Enterprise Miner 4 数据挖掘实例目录1. SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2)2. EM工具具体使用说明 (2)3. 定义商业问题 (3)4. 创建一个工程 (4)4.1 调用EM (4)4.2 新建一个工程 (5)4.3 应用工作空间中的节点 (5)5. 数据挖掘工作流程 (6)5.1 定义数据源 (6)5.2 探索数据 (8)5.2.1 设置Insight节点 (8)5.2.2 察看Insight节点输出结果 (9)5.3 准备建模数据 (11)5.3.1 建立目标变量 (11)5.3.2 设置目标变量 (13)5.3.3 数据分割 (21)5.3.4 替换缺失值 (22)5.4 建模 (23)5.4.1 回归模型 (23)5.4.2 决策树模型 (25)5.5 评估模型 (28)5.6 应用模型 (30)5.6.1 抽取打分程序 (30)5.6.2 引入原始数据源 (31)5.6.3 查看结果 (32)6. 参考文献： (34)1. SAS 8.2 Enterprise Miner简介数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
[1]一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。
大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。
SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS 协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。
Enterprise Miner简称EM，它的运行方式是通过在一个工作空间（workspace）中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相应的设置，最后运行整个工作流程(workflow)，便可以得到相应的结果。
2. EM工具具体使用说明EM中工具分为七类：Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data PartitionExplore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、Association、Variable Selection、Link Analysis（Exp.）Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、FilterOutliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、Time Series（Exp.）Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、Memory-Based Reasoning、Two Stage Model Assess类包括Assessment、ReporterScoring类包括Score、C*ScoreUtility类包括Group Processing、Data Mining Database、SASCode、Control point、Subdiagram每个节点的具体使用方法可以在EM打开界面，选择SAS主菜单中帮助子菜单中的“EM参考资料”选项，进一步查看各个节点的具体使用方法。
下面我们将以客户商品信息为例来建立如下的工作流程，从而引导我们学会使用EM（Enterprise Miner）。
3. 定义商业问题假设有一家目录服务公司每个月都要向发出一份服饰用品和家用器皿的商品目录。
为了更好的面对商品战，公司打算发出一张主要宣传厨房用品（dining），包括厨具（kitchenware）、器皿（dishes）和餐具（flatware）的目录。
由于对所有的客户发送目录的成本是公司无法承受的，所以公司需要把目标锁定在那些有购买倾向的客户。
我们可以通过EM来建立一个倾向模型来完成这个任务，从而得到一个邮寄对象列表。
要完成这个任务我们需要准备好关于客户购买产品记录的数据库表，表中应该包含近两年内客户是否购买了厨具（kitchenware）、器皿（dishes）和餐具（flatware）的数据，以及其他与客户购买倾向相关的变量。
我们这里根据客户购买的历史数据建立起来了数据集（数据库表）CUSTDET1，它包含了49个变量。
上表中的Total Dining (kitch+dish+flat)变量是我们新建的变量，它的值等于Kitchen Product、Dishes Purchase和Flatware Purchase三个变量的值的和，这个变量可以用来预示客户购买厨房用品（dining）的倾向，同时也是建模的基础。
当建立好这个数据集以后，相当于我们已经为我们的挖掘准备好了数据源，接下来我们就可以在EM的工作空间（workspace）里建立我们的挖掘工作流程（workflow）了。
4. 创建一个工程4.1 调用EM启动SAS系统后，有两种方式调用EM，一种是通过菜单调用，一种是通过在命令窗口输入命令调用。
菜单方式在SAS系统主菜单中选择“解决方案—〉分析—〉企业数据挖掘”命令方式在SAS命令窗口输入miner后按回车。
4.2 新建一个工程在EM窗口打开后，建立一个新数据挖掘工程的步骤如下：（1） 在SAS主菜单中选择“文件—〉新建—〉项目”，会出现建立新项目的对话框，在Create new project窗口中的Name域输入Dining List。
（2） 单击Create按钮后，Dining List工程名将显示在EM窗口的左侧，下面是默认的工作流的名称Untitled,单击Untitled输入新的工作流名称Propensity，如下图所示，则一个名为Propensity的工作流程就建立起来了。
4.3 应用工作空间中的节点EM中的挖掘程序需要通过设置相应的节点的方式实现，节点是EM的一个重要组成部分，在EM中的挖掘任务都是通过拖拽、右单击、双击节点等操作实现的。
在图3中单击左下方的tools标签，所有可以使用的带名称的节点分组列表显示。
部分工具也可以通过EM窗口顶部的菜单栏来选择，将鼠标在相应的节点上停留1-2秒钟可以显示节点的名称。
5. 数据挖掘工作流程EM工作流程主要包括六个环节：定义数据源（Input Data Source）、探索数据（Explore data）、为建模准备数据（Prepare data for modeling）、建立模型（Build model）、评价模型（Evaluate model）和应用模型（Apply model），每个环节可能由一个或多个节点来完成。
5.1 定义数据源EM定义数据源的工具是Input Data Source节点，利用Input Data Source 节点引入一个数据源的过程如下：（1） 在名为Input Data Source的节点上按住鼠标左键，将其拖拽到EM窗口右侧的空白工作区中释放，则工作区中会出现一个新的Input DataSource节点。
双击该节点会出现Input Data Source窗口（2） 单击select按钮，会出现SAS Data Set窗口，其中SASUSER为默认数据集库。
tables下面是SASUSER库中所有可以选择的数据集，这里我们选择CUSTDET1作为我们的数据源。
（3） 选择CUSTDET1后单击OK按钮可以返回到Input Data Source窗口可以看到当选择完数据源以后，EM会自动创建节点输出数据和元数据样本。
元数据样本的默认容量（size）是2000，当数据源的记录小于2000时，元数据容量会等于数据源的大小。
如果需要改动元数据样本大小可以通过单击change按钮实现。
（4） 选择完数据源后关闭Input Data Source会弹出对话框，（5） 单击“是”按钮保存修改返回到EM工作区，EM会自动将Input Data Source节点名称改为所选数据集的名称。
5.2 探索数据数据源中的缺失值、边界值、不规则分布都可能会影响到挖掘得建模甚至歪曲挖掘得结果。
所以，清楚的了解数据源的内容和结构对于建立一个数据挖掘项目来说是非常重要的。
5.2.1 设置Insight节点EM实现探索数据的步骤如下：（1） 将Insight节点拖拽到工作区中方在名为SASUSER.CUSTDET1的Input Data Source节点下方。
（2） 连接Input Data Source节点和Insight节点：A．单击空白工作区B．将鼠标箭头移动到Input Data Source 节点边缘，使鼠标箭头变为十字形状C．按住鼠标左键滑动到Insight节点后释放，单击空白工作D．出现从Input Data Source到Insight的一个箭头（3） 双击Insight节点，出现Insight Settings窗口由于不同的数据源的数据量可能不同，而且有些数据源的数据量可能是非常巨大的，所以Insight节点默认抽取2000条数据记录来探索数据源，当数据源的记录数小于2000时，可以选择Insight Based On设置中的Entire data set来改变探索数据的样本数量。
（4） 单击Entire data set后关闭Insight Settings窗口，在弹出对话框中单击“是”保存设置5.2.2 察看Insight节点输出结果当设置完Insight节点之后，通过运行该节点可以查看探索数据的结果，其过程如下：（1） 右单击Insight节点，在弹出菜单中选择Run运行该节点，运行过程中节点的四周会变成绿色，运行完毕会有运行结果的提示对话框（2） 单击“是”可以察看运行结果。
Insight运行结果将数据源以二维表视图的形式显示（3） 单击SAS主菜单中的“分析”，选择下拉菜单中的“分布”，将弹出选择察看分布的变量的窗口（4） 单击第一个变量PURCHASE后将滚动条拖到最后一个变量，按住Shift键单击最后一个变量SEX，当所有的变量都被选择上后单击“Y”按钮，然后确定，会出现所有变量的分布窗口。