某SAS软件研究所公司SAS数据挖掘白皮书
sas案例集
sas案例集SAS案例集。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能，被广泛应用于各个领域。
在本文档中，我们将介绍一些实际的SAS案例，帮助读者更好地了解SAS的应用和功能。
案例一，销售数据分析。
某公司的销售数据存储在一个大型数据库中，包括产品销售额、客户信息、销售地区等。
公司希望利用这些数据进行分析，找出销售额的变化趋势，挖掘客户的购买习惯，并对不同地区的销售情况进行比较。
通过SAS的数据处理和统计分析功能，可以轻松实现这些目标。
首先，可以使用SAS连接数据库，提取所需的数据；然后利用SAS的统计函数和图表功能，对销售额进行趋势分析和客户购买习惯挖掘；最后，利用SAS的地理信息分析功能，对不同地区的销售情况进行可视化展示。
通过这些分析，公司可以更好地了解销售情况，制定更有效的营销策略。
案例二，医疗数据挖掘。
一家医院希望利用患者的病历数据进行挖掘，找出不同疾病之间的关联性，预测患者的病情发展趋势。
SAS的数据挖掘和机器学习功能可以帮助医院实现这一目标。
首先，可以利用SAS清洗和预处理病历数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的关联规则分析和聚类分析功能，找出不同疾病之间的关联性；最后，利用SAS的预测建模功能，预测患者的病情发展趋势。
通过这些分析，医院可以更好地了解患者的病情，提前采取有效的治疗措施。
案例三，金融风险分析。
一家银行希望利用客户的信用卡消费数据进行风险分析，找出不同客户之间的信用风险，预测客户的信用卡违约情况。
SAS的数据挖掘和风险建模功能可以帮助银行实现这一目标。
首先，可以利用SAS清洗和预处理信用卡消费数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的分类分析和回归分析功能，找出不同客户之间的信用风险；最后，利用SAS的风险建模功能，预测客户的信用卡违约情况。
通过这些分析，银行可以更好地了解客户的信用风险，采取相应的风险管理措施。
SAS深层数据分析与数据挖掘
1.查询及报表 查询及报表 (Query and Reporting) 2.OLAP分析 2.OLAP分析 3.深层数据分析 深层数据分析： 3.深层数据分析： 传统的统计分析 和数据挖掘
Da Brick 数据仓库存储
数据仓库应用
数据仓库的应用： 数据仓库的应用： 不同层次的数据分析及应用
谁需要数据挖掘
• 电信 • 银行业 • 零售业 • 咨询机构 • 保险业 • 医疗保健 • 任何使用数据仓库的人
SAS Solution 和数据挖掘
• Business Intelligence（商务智能） Intelligence（商务智能） • Collaborative Business Intelligence（协作式商务智能） Intelligence（协作式商务智能） • Customer Relationship Management（客户关系管理） Management（客户关系管理） • Supplier Relationship Management（供应关系管理） Management（供应关系管理） • E-intelligence（电子商务智能化） intelligence（电子商务智能化） • Risk Analysis/Management（风险分析/管理） Analysis/Management（风险分析/管理） • …
• 相互补充，而不是替代！ 相互补充，而不是替代！
SAS 数据分析的特点
• 在数据处理和数据分析领域，SAS 被誉为国际上 在数据处理和数据分析领域，
的标准软件 • SAS 既可由编程，也可用图形界面交互式地实现 既可由编程， 分析功能 • 方法全，功能更新快 方法全， • 即是Desktop分析工具软件，更是企业化的分析软 即是Desktop分析工具软件， Desktop分析工具软件 这是和其它Desktop Desktop分析软件的主要差别 件，这是和其它Desktop分析软件的主要差别
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。
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。
sas软件教程精华
机器学习算法
SAS支持多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策 树、随机森林等，用户可以根据自己的需求选择合适的算法。
06
sas应用场景
金融行业
风险管理
SAS提供强大的统计分析功能，帮助金融行业进行风险评估、模型 开发和管理，从而提高风险控制水平。
信贷评估
通过SAS的数据挖掘和机器学习算法，金融机构可以对客户进行精 准的信贷评估，降低信贷风险。
预测性分析在SAS中的实现
使用PROC REG过程进行线性回归分析；使用PROC ARIMA过程进行时间序列 分析。
04
可视化报告
图表类型
柱状图
用于比较不同类别的数据，直观展示各组之 间的差异。
折线图
用于展示数据随时间变化的趋势，帮助理解 数据的变化规律。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例，方便 比较不同部分的大小。
03
过程步可以读取数据集、输出数据集、生成报表或图形，并支持自定 义过程和宏程序等扩展功能。
04
过程步还支持使用嵌套过程，以实现更复杂的分析任务。
宏语言
宏语言是SAS中用于编写 可重用代码的一种编程语 言，它允许用户定义自己 的程序和过程。
宏语言可以用于简化重复 性任务、封装复杂逻辑和 创建自定义过程等。
文本挖掘应用
文本挖掘在很多领域都有应用，如信息检索、舆情分析、品牌监测等。
机器学习
机器学习概念
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用计算机算法让 机器从数据中学习并改进自身的性能。
SAS机器学习工具
SAS提供了一整套机器学习工具，包括Predictive Analytics、 SAS/ML等，这些工具可以帮助用户进行机器学习的全过程，
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
SAS的名词解释
SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。
在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。
本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。
一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。
它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。
SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。
其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。
二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。
SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。
它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。
三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。
它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。
SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。
在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。
SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。
四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。
它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。
通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。
此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。
五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。
SAS软件及部分常用功能简介
使用适当的颜色和字体，使图表更加美观和 专业。
动态数据可视化
交互式图表
允许用户通过点击或拖动来交互地查看数据。
时间序列动画
展示随时间变化的数据趋势。
动态更新
随着数据的改变，图表能够自动更新。
数据筛选
允许用户根据特定条件筛选数据，并实时反 映在图表上。
05
编程与自定义功能
SAS编程语言基础
SAS软件及部分常用功能简介
• SAS软件概述 • 数据导入与处理 • 统计分析功能 • 数据可视化功能 • 编程与自定义功能
01
SAS软件概述
SAS软件简介
SAS（Statistical Analysis System）软件是由美国北卡罗来纳大学于1966年开发的统计分析软件，最初 主要用于农业领域的数据分析。经过多年的发展，SAS已成为全球领先的数据分析和统计分析解决方案提 供商。
SAS软件采用模块化设计，用户可以根据需要选择不同的模块进行数据处理、统计分析、数据挖掘、 预测建模等。
SAS软件的特点与优势
强大的数据处理能力
SAS提供了丰富的数据导入、导出和转换工具，支持多种 数据格式和数据库系统，能够高效地处理大规模数据集。
灵活的数据挖掘功能
SAS的数据挖掘工具能够帮助用户发现隐藏在数据中的模 式和关联，支持多种数据挖掘算法，如决策树、神经网络 、聚类等。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比 例。
03
02
折线图
用于展示时间序列数据或连续变量 的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
04
图表制作与美化
选择数据
确保数据准确无误，是制作图表的基础。
《sas软件教程》课件
3
数据转换
会使用SAS中的数据转换函数，把数据转换为需要的格式或排列方式。
4
数据合并
了解如何合并多个数据集，处理大量数据。
常见统计分析方法
建立模型
掌握如何构建多元线性回归模型，对数据进行建模和预测分析。
统计检验
了解SAS中的统计检验函数，进行假设检验和方差分析。
数据挖掘
学习如何在SAS中使用数据挖掘技术，处理大量数据进行预测和分类。
金融行业数据分析实战
股票市场分析
使用SAS对股票市场进行数据分 析，研究市场动态和市场趋势。
信用卡数据分析
了解SAS中的信用卡数据分析方 法，提高信用卡风险管理水平。
银行业务分析
运用SAS进行银行业务分析，特 别是贷款、储蓄等业务的实时分 析。
SAS软件的应用领域
1
金融业
在金融领域，SAS用于风险管理、信用卡分析、投资组合管理和市场营销。
了解数据挖掘应用的重要性，运用SAS进行数据挖掘。
SAS统计分析函数
一元分析
使用SAS一元分析函数进行数据 的描述性统计和单样本T检验分 析。
Hale Waihona Puke 报表输出学习SAS报表输出技术，生成高 质量报告并进行数据可视化。
数据挖掘
了解SAS中的数据挖掘技术，提 高数据分析效率和准确率。
SAS工具
SAS软件包括SAS Enterprise Guide、SAS Miner和SAS Stat等工具，每个工具都有其独特的功能和用途，能 够满足不同领域和行业的需求。
SAS数据清洗
1
缺失值处理
了解如何处理数据集中的缺失值，以确保分析的准确性。
2
异常值识别
学习如何识别和处理异常值，避免它们影响分析结果。
sas案例分析
sas案例分析SAS案例分析。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，被广泛应用于数据分析、数据挖掘、预测分析等领域。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，能够帮助用户有效地进行数据探索和建模分析。
下面我们将通过一个实际案例来展示SAS在数据分析中的应用。
某电商公司希望通过分析用户行为数据，提高用户留存率和购买转化率。
为了实现这一目标，他们收集了大量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的行为等。
接下来，我们将使用SAS对这些数据进行分析，以期找到一些有益的信息。
首先，我们将对用户的浏览记录进行分析。
通过SAS的数据处理功能，我们可以对用户的浏览行为进行统计，比如哪些商品被浏览次数最多，用户在网站停留的平均时间等。
这些信息可以帮助我们了解用户的兴趣和偏好，从而为后续的推荐系统提供依据。
其次，我们可以利用SAS对用户的购买记录进行分析。
通过对用户购买行为的统计分析，我们可以找到哪些商品的销量最好，哪些用户购买频率较高，哪些商品组合销售效果较好等。
这些信息可以帮助我们优化商品推荐和营销策略，提高用户的购买转化率。
此外，我们还可以通过SAS对用户的点击广告行为进行分析。
通过对广告点击率、转化率等指标的统计分析，我们可以找到哪些广告的效果较好，哪些广告的点击率较高，哪些广告的转化率较低等。
这些信息可以帮助我们优化广告投放策略，提高广告的转化效果。
最后，我们可以利用SAS进行用户群体分析。
通过对用户数据的聚类分析，我们可以找到不同用户群体的特征和行为模式，从而为不同群体的用户制定个性化的营销策略和推荐策略。
通过以上分析，我们可以看到SAS在数据分析中的强大功能。
它能够帮助我们从海量的数据中找到有用的信息，为企业决策提供有力支持。
希望通过这个案例的介绍，能够让大家对SAS在数据分析中的应用有一个更深入的了解。
如何操作SAS数据分析软件
如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。
本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。
第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。
SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。
第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。
SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。
用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。
第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。
SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。
用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。
第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。
SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。
第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。
SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。
用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。
第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。
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系统和数据分析SAS数据库
SAS系统和数据分析SAS数据库SAS（Statistical Analysis System）系统是一种专业的统计分析软件，它由全球最大的私人软件公司SAS Institute开发。
SAS系统提供了一套完整的工具和功能，用于数据管理、数据预处理、统计分析、数据挖掘、预测建模和报告生成等各个环节。
它被广泛应用于学术研究、市场调查、医学研究、金融分析、企业决策等领域。
SAS系统具有强大的数据管理能力。
它可以处理大规模的数据集，支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等，并且可以对数据进行高效的检索、排序、过滤和变换操作。
此外，SAS系统还提供了一系列的数据管理功能，如变量创建、缺失值处理、数据合并和拆分等，使用户能够高效地管理和整理数据。
SAS系统还具有丰富的统计分析功能。
它提供了各种统计分析方法和模型，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。
这些功能能够帮助用户发现数据背后的规律和关联，深入分析数据的特征和趋势，并且进行相应的模型建立和预测。
SAS系统的统计模块非常全面，满足了不同领域和行业对于统计分析的需求。
除了统计分析，SAS系统还提供了强大的数据挖掘功能。
数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。
SAS系统提供了多种数据挖掘技术和算法，包括聚类分析、分类与回归树、关联规则挖掘、神经网络等。
这些算法能够帮助用户挖掘隐含在数据中的信息和规律，发现决策所需的关键变量和因素，支持企业决策和优化业务流程。
此外，SAS系统还具有丰富的数据可视化和报告生成功能。
用户可以利用SAS系统创建各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，以直观的方式展示数据的分布和变化。
同时，SAS系统还支持自动化报告生成，用户可以根据需要自定义报告的格式和内容，并且可以将报告导出为各种格式，如PDF、HTML等，以便于与他人共享和交流。
除了SAS系统本身的功能，SAS还开发了一套全面的数据库管理系统，即SAS数据库（SAS Data Management）。
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。
第一章SAS系统简介
快捷 方式
第一章 SAS系统简介 系统简介
§1.2 SAS8.2的启动和退出 的启动和退出
退出： 退出：
SAS
临时退出SAS作业，返回到 作业， 状态： ⒈ 临时退出 作业 返回到Windows状态： 状态
——点击 ——点击SAS窗口的最小化按钮（点击任务栏中的 点击SAS窗口的最小化按钮 窗口的最小化按钮（ SAS图标或 Alt”+“Tab”组合键返回） SAS图标或“Alt”+“Tab”组合键返回） 图标或“
总体框架结构
第一章 第二章 SAS系统简介 SAS数据集的建立 SAS数据集的建立
第三章 SAS数据集的整理 SAS数据集的整理 第四章 基础分析过程 第五章 估计和检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 实例应用
参考文献
统计软件教程，李东风，北京大学数学学科学院，2002年 统计软件教程，李东风，北京大学数学学科学院，2002年3月； 统计分析系统SAS 何宁，吴黎兵，武汉大学出版社，2005年 SAS， 统计分析系统SAS，何宁，吴黎兵，武汉大学出版社，2005年8月 基础教程，汪嘉冈，中国统计出版社，2004年 SAS V8基础教程，汪嘉冈，中国统计出版社，2004年5月 SAS8 统计应用教程， 薛富波、 张文彤等， 兵器工业出版社， SAS8.2 统计应用教程 ， 薛富波 、 张文彤等 ， 兵器工业出版社 ， 2004年 2004年8月； 经济统计分析与SAS应用，金浩，经济科学出版社，2002年 SAS应用 经济统计分析与SAS应用，金浩，经济科学出版社，2002年9月； SAS应用统计教程 王吉利、张尧庭，SAS软件 上海） 应用统计教程， 软件（ SAS应用统计教程，王吉利、张尧庭，SAS软件（上海）有限公司 1999年 编，1999年4月； 世界统计与分析全才SAS 系统应用开发指南（ SAS系统应用开发指南 下册） 世界统计与分析全才 SAS 系统应用开发指南 （ 上 、 下册 ） ， 彭昭 英，北京希望电子出版社，2000年6月； 北京希望电子出版社，2000年 (一统天下论坛） (一统天下论坛）； （百岛潮论坛） （百岛潮论坛）； （SAS软件爱好者天地 软件爱好者天地） （SAS软件爱好者天地）。
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。
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。
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。
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系统简介
SAS数据集、常量、变量与观测
– 变量特性 变量特性：名称、类型、长度、输入格式、输出格式和 标记。
• 两种类型：数值型 字符型（后跟‚$”符号） • 长度特性：是指存贮的字节数。缺省长度是8 （为 了存贮长度与缺省值不同的变量，需使用LENGTH语 句）。
SAS数据集、常量、变量与观测
– 定义变量特性的两种方法：
1003 F 18 49
Height 1.69 1.74 1.66
Rati
27.81
31.60
29.51
数据步
以DATA语句开始 的一组语句
SAS 程序
过程步 以PROC语句 开头的一系列 SAS语句的集合
数据步中的常用语句
（一）DATA语句
– 功能：表明数据步的开始，并创建一个（或几 个）数 据集。 – 格式： DATA <数据集名……> <选择项>； – 说明： 1、data； 2、data one two there; 3、选择项是关于被创建的这个数据集的一些信息。
INPUT NAME $ VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6;
可以写成：
INPUT NAME $ VAR1-VAR6;
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。
SAS数据集、常量、变量与观测
– 缺失值 当一个变量由于某种原因没有得到（可能没有观 测到，或由于数据错误，或由于计算错误），称该值 为缺失值。数值型在SAS中用‚.”表示；字符型在SAS 中用‚ ‛表示。
SAS运算符号
运算符号运用： data; X=3.5**2.5; put X=; Y=9+1/3; put Y=; X=.; Y=1+X; put Y=; /*如果X是遗失值，Y也是 遗失值*/
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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 (2)第二章SAS数据挖掘方法论─SEMMA (5)第三章深层统计分析与预测套件 (9)功能 (10)客户机/服务器方式 (13)浏览器/服务器方式 (14)第四章数据挖掘套件 (15)功能 (15)客户机/服务器方式 (19)浏览器/服务器方式 (19)第一章总括早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。
后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展，计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理，生产设备的实时控制等。
在此过程中，计算机系统积累了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。
到今天，即使是发展中的我们中国，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事情了。
企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。
它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。
但是，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楚。
面对激烈竞争的市场经济，企业的经营和管理者任何不符合客观事物规律性的决策都会给企业带来损失，甚至失败。
运用有力的工具，不断地探索企业成败、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计算机数据处理的研究。
几十年来无数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、数据管理、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无数成功经验，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。
首先是支持你的数据重组工作。
在你的企业或组织中或许已经有了成功的各种业务系统，其中的数据体系对应着一项项事务处理和一个又一个控制环节，它们定能完美的支持其原有的工作。
但当你从企业级的角度去审视，并想进一步分析处理时，你会感到这些数据过于分散，数量越来越大，并难以整合。
美国数据挖掘技术开拓者Gregory Piatetsky-Shapiro曾戏言说：“原来曾希望计算机系统成为我们智慧的源泉，但从中涌出的却是洪水般的数据！”其实不必埋怨数据太多，也不必埋怨原来的数据结构不好，它们是适应原有工作任务的，只是不适合你现在的要求而已。
要支持你的企业级的决策，就是需要“洪水般的数据量”，但是要面向企业级的工作任务对其进行重组。
数据仓库系统支持你进行数据重组，并以全新的数据、信息的结构形式支持你的全新的工作方式。
这在前面五篇连载文章中已作了详尽的介绍。
建立数据仓库，这是进一步能有成效的进行数据挖掘的基础工作。
要看清企业或组织运作的状况，第一步就是能查询到反映你所关心事情的相应数据、信息。
以SAS的多维数据库产品MDDB构造的数据仓库从物理结构上保证了你查询的迅速、方便。
E.F.Codd在提出在线分析处理OLAP概念时，多维数据结构是实现其任务的第一项要求。
一些简单的决策支持所需要的就是有针对性的数据。
在数据重组后的数据仓库中还建立了所谓数据市场（Data Marts），它就可以更针对决策支持的需要而设计，其中还可综合不同层次的汇总数据和跨数据仓库主题的数据。
SAS软件研究所对数据挖掘所下的定义是：数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
对数据的探索、挖掘首先要有一个明确的业务目标。
一组生产数据可作生产能力的分析；可作生产成本核算的分析；亦可作影响产品质量诸因素的分析。
目标决定了此后数据挖掘过程的各种运作，并导引了运作的方向。
虽然说数据挖掘的业务目标在过程中不是不可修正的，也应当在工作进程中不断的进一步明确化，但其基本原则容要保持稳定不变，否则数据挖掘工作是难以有效的进行的。
这里所指的大量企业数据最好是按照数据仓库的概念重组过的，在数据仓库中的数据、信息才能最有效的支持数据挖掘。
假如所取用的数据并不足以反映企业的真实情况，当然也不可能挖掘出有用的规律。
数据仓库的数据重组，首先是从企业正在运行的计算机系统中完整地将数据取出来。
所谓完整，就是决策支持目标所涉及的各个环节不能有遗漏；其次各个环节的数据要按一定的规则有机、准确地衔接起来。
从决策支持的主题来看，这重新组织过的数据，以极易取用的数据结构方式，全面的描述了该主题。
有了反映业务主题全貌的数据后，在进行数据的分析、探索时，对于不同的人，可能会采用不同的方式方法。
Gartner Group在评价数据挖掘工具时，也特别提到了面对各种不同类型人员的可伸缩性和完整性。
SAS支持各层次用户：−业务水平和数学水平可能比较一般，对这样的用户提供方便的数据查询是非常重要的。
实际上早期的决策支持主要就是数据查询的支持。
可能也要做一些简单的数理统计分析。
若统计分析的要较明确的，可以事先做好，向他们提供统计分析的结果。
这可做成SAS数据仓库中的信息市场（Information Mart）。
对应他们随机的需求，应当提供菜单式选择的方便工具。
−业务水平较高，但数学水平一般，且没有时间和兴趣再钻研数学方法的人，除了以上资源外，还应提供能简便的实现各种常用的数理统计的工具。
让他们不必受累于繁杂的过程，通过简单的需求设定，即可执行他们需要的操作。
−有计算机和数学知识，但对业务的熟悉程度一般的人员。
对他们要提供较全面的数据处理工具，如：数理统计；聚类分析；决策树；人工神经元网络；……等。
−对有很深计算机和数学造诣的数据分析专家不仅要提供上述环境，而且还要提供实现各种算法的工具和开发平台。
SAS系统提供了适合各类人员使用的既完整，又有伸缩性的模块化的工具。
通过探索和模型化所得的结果可分成两种类型：一种是描述型的；另一种是预测型的。
描述型的结果是指通过数据挖掘量化的搞清了业务目标的现状。
通过数据挖掘还可以建立起企业或某个过程的各种不同类型模型。
这些模型不仅能描述当前的现状和规律性，而且利用它还可以预测当条件变化后可能发生的状况。
这就为企业开发新产品、定位客户群体、甚至于为企业业务重组提供决策支持依据。
在世界走向信息化的今天，充分利用企业的信息资源，挖掘企业和所对应市场的运作规律性，以不断提高企业的经济效益是先进企业的必由之路。
SAS数据挖掘软件广泛应用于客户关系管理、金融风险防、供应关系管理、数据库营销、企业均衡记分卡、e-智能化及竞争优势分析等方面。
SAS新近推出了专用于网络流量分析的最新软件产品e-Discovery和webHound，可对优化的结构和客户关系管理起到非常有效的作用。
正象是你拿个镐在山上挖几下不能算是开采矿山一样，用数理统计方法或人工神经元网络作个数据分析，也不能说就是在进行数据挖掘了。
要开采矿山，首先要按照人类总结千百年来经验所形成的理论规律去找矿；发现矿藏后还要根据其实际地质情况，有针对性的采用相应的方法最有效的挖掘才能获得有价值的宝藏。
同样，要想有效地进行数据挖掘也必须要有好的工具和一整套妥善的方法论。
可以说在数据挖掘中你采用的工具、使用工具的能力、以及数据挖掘过程中的方法论在很大程度上决定了你能开拓的成果。
SAS研究所不仅有丰富的工具供你选用，而且在多年的数据处理研究工作中积累了一套行之有效的数据挖掘方法论──SEMMA，通过使用SAS技术进行数据挖掘，我们愿意和你分享这些经验。
根据客户的不同层次的业务需求，SAS公司把数据挖掘等深层次分析分为两个层次，同时提供两种产品及方案套件供用户选择。
这两种方案分别为：一、深层统计分析与预测套件；二、数据挖掘套件。
在下面几节中会一一加以介绍。
第二章SAS数据挖掘方法论─SEMMASAS研究所不仅有丰富的工具供你选用，而且在多年的数据处理研究工作中积累了一套行之有效的数据挖掘方法论──SEMMA，通过使用SAS技术进行数据挖掘，我们愿意和你分享这些经验：✧Sample──数据取样✧Explore──数据特征探索、分析和予处理✧Modify──问题明确化、数据调整和技术选择✧Model──模型的研发、知识的发现Assess──模型和知识的综合解释和评价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。
这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。
通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。
通过数据取样，要把好数据的质量关。
在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。
因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。
若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。
若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。
再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法：如果你是要进行过程的观察、控制，这时你可进行随机取样，然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。
SAS 不仅支持这一取样过程，而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。
若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时，必须获得在足够广泛围变化的数据，以使其有代表性。
你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。
唯此，才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。
利用它支持你进行决策才是真正有效的，并能使企业进一步获得技术、经济效益。
Explore──数据特征探索、分析和予处理前面所叙述的数据取样，多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。
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容。
进行数据特征的探索、分析，最好是能进行可视化的操作。
SAS有：SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRAVIEW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。
这里的数据探索，就是我们通常所进行的深入调查的过程。