SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例

合集下载

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。

sas数据分析案例

sas数据分析案例SAS数据分析案例。

在实际工作中，数据分析是一项非常重要的工作。

SAS作为一种常用的数据分析工具，被广泛应用于各个行业中。

本文将通过一个实际案例来介绍SAS在数据分析中的应用。

案例背景：某电商公司希望了解其用户的购物行为，以便更好地制定营销策略和提升用户体验。

为了实现这一目标，他们收集了大量的用户购物数据，包括用户的基本信息、购买记录、浏览记录等。

数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。

这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等工作。

在SAS中，我们可以使用数据步和PROC SQL等工具来完成这些任务。

数据分析：一、用户购买行为分析。

我们可以通过对用户购买记录的统计分析，来了解用户的购买习惯和偏好。

比如，我们可以计算用户的购买频次、购买金额分布、购买时间分布等指标，从而找出用户的消费特点。

二、用户行为路径分析。

除了购买行为，用户在网站上的浏览行为也是非常重要的。

我们可以利用SAS的数据挖掘功能，对用户的浏览记录进行分析，找出用户的行为路径，了解用户在网站上的行为轨迹。

三、用户画像分析。

通过对用户的基本信息进行分析，我们可以建立用户的画像，包括用户的性别、年龄、地域分布等特征。

这些信息对于制定个性化营销策略非常有帮助。

结果呈现：在数据分析完成后，我们需要将分析结果进行可视化呈现。

SAS提供了丰富的图表和报表功能，可以将分析结果直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。

结论与建议：通过对用户购物数据的分析，我们可以得出一些结论和建议，比如哪些产品更受用户欢迎、哪些时段用户购物活跃度更高、哪些地区的用户消费能力更强等。

这些结论可以为公司的营销策略和产品推广提供参考。

总结：本文通过一个实际案例，介绍了SAS在数据分析中的应用。

SAS作为一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现商业目标。

以上就是关于SAS数据分析案例的全部内容，希望对大家有所帮助。

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。

应用SASEM进行数据挖掘

03
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。
04
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
1 2 3
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。

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。

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。

市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。

通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。

通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。

通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。

综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。

商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。

这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。

面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。

这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。

下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

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。

sas em的操作流程

sas em的操作流程SAS EM（Enterprise Miner）操作流程SAS EM是一款强大的数据挖掘和数据分析工具，广泛应用于商业、金融、科研等领域。

以下是一份详细的SAS EM操作流程，涵盖了数据准备、模型构建、结果分析和报告生成等步骤。

一、数据准备1. 导入数据：使用SAS EM的数据导入功能，将数据文件（如CSV、Excel、SQL等）导入到SAS数据集。

2. 数据清洗：对导入的数据进行清洗，处理缺失值、异常值、重复数据等。

3. 数据转换：根据分析需求，对数据进行转换和规范化，例如重新编码分类变量、拆分训练和测试数据集。

二、模型构建1. 创建数据流：将清洗和转换后的数据组织成数据流，以便于模型构建。

2. 创建节点：在数据流中创建节点，包括预测模型（如分类、回归、聚类等）和相关分析器（如决策树、神经网络、关联规则等）。

3. 参数设置：为节点设置适当的参数，如训练参数（如随机森林、逻辑回归）、精度指标（如准确率、召回率）等。

4. 模型训练：执行训练操作，让SAS EM自动优化模型参数，并生成模型。

三、结果分析1. 模型评估：使用验证数据集评估模型的性能，如计算精度指标、绘制混淆矩阵等。

2. 特征重要性分析：使用SAS EM的特性重要性分析器，识别对模型贡献最大的特征。

3. 变量选择：使用逐步回归、LASSO等方法进行变量选择，优化模型性能。

四、报告生成1. 生成报告模板：根据需求创建报告模板，包括表格、图形、文字描述等。

2. 插入结果：将模型评估结果、特征重要性分析结果、变量选择结果等插入报告中。

3. 报告发布：将报告导出为PDF、Word或其他格式，以便于分享和存档。

总结通过以上步骤，您可以使用SAS EM进行数据挖掘和分析。

在实际操作过程中，您还需要根据具体情况进行调整和优化。

请注意，本流程仅提供了一般性指导，具体操作可能因数据和业务需求而有所不同。

建议在实施前进行充分调研和测试，以确保流程的准确性和适用性。

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。

数据挖掘的常用商用工具

数据挖掘的常用商用工具由于数据挖掘技术在各领域产生的巨大商业价值，一些著名的大学和国际知名公司纷纷投入数据挖掘工具的研发中，开发出很多优秀的数据挖掘工具。

数据挖掘工具可分为商用工具和开源工具。

商用工具主要由商用的开发商提供，通过市场销售，并提供相关服务。

商用工具不仅提供易用的可视化界面，还集成数据处理、建模、评估等一整套功能，并支持常用的数据挖掘算法。

与开源工具相比，商用工具功能更强大，软件性能更成熟和稳定。

主流的商用工具有SAS Enterprise Miner、Clementine、Intelligent Miner等，这些工具在各行业的数据统计和数据挖掘工作中得到了广泛的应用。

1 SAS Enterprise MinerSAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照SAS 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)的方式进行数据挖掘。

它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用于建模的图形化流程处理环境，可利用具有明确代表意义的图形化模块将数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图，并以此来组织数据挖掘过程。

图形化的界面、可视化的操作，使统计学无经验的用户也可以理解和使用它；但对于有经验的专家，它也可让用户精细地调整分析处理过程。

它支持并提供一组常用的数据挖掘算法，包括决策树、神经网络、回归、关联、聚类等，还支持文本挖掘。

2 ClementineClementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具，支持整个数据挖掘过程，即从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM。

Clementine结合了多种图形使用接口的分析技术，不仅具有分析功能，还能够提供可使用的、简单的、可视化程序环境。

Clementine 资料读取能力强大，支持多种数据源的读取，而且为用户提供大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络、聚类分析、关联分析、因子分析等）。

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。

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。

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。

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

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.

基于SAS的多元统计方法实现芯片数据挖掘

基于SAS的多元统计方法实现芯片数据挖掘黄晓韵;曹波;杨跃【摘要】利用SAS软件对GEO的一个肺癌芯片实验进行挖掘.采用非参数检验,判别分析和回归分析对该芯片实验中14个核受体的表达信息进行分析.结果表明,在0.05显著性水平下,ER1、VDR、RARα和RORα四个基因在腺癌和鳞癌表达具有统计学差异;RARβ在复发组和非复发组表达有差异.判别分析结果显示VDR和RORα表达量可以对病理类型进行预测,但是总误判率很高(0.238 9);RARβ和PPARα对判别是否复发的总误判率更高(0.345 7).建立回归方程预测病理类型,入选模型的变量也是VDR和RORα,两者OR分别为0.126和4.452.可见,基于SAS 的多元统计方法是芯片数据挖掘的一种潜在方法,一旦芯片实验标准化,利用SAS对不同芯片实验数据整合分析的结论将有益于推动假说形成.【期刊名称】《生物信息学》【年(卷),期】2010(008)002【总页数】3页(P147-149)【关键词】数据挖掘;芯片;SAS【作者】黄晓韵;曹波;杨跃【作者单位】北京大学临床肿瘤学院,北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所胸外科,恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室,北京,100142;北京大学医学部生物数学与生物统计教研室,北京,100191;北京大学临床肿瘤学院,北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所胸外科,恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室,北京,100142【正文语种】中文【中图分类】Q7861.1 资料来源数据来源于 NCB I芯片数据库 GEO的一个肺癌研究(GSE7880)。

原实验包含 10个腺癌、15个复发腺癌、10个鳞癌和 8个复发鳞癌共 43个样本。

从芯片数据中挖掘出部分核受体基因表达信息,进行统计分析。

根据文献,和肺癌密切相关的核受体包括PPARγ和 ER等因此我们选取了PPARγ、ER等 14个核受体作为关注基因。

1.2 变量设置SAS数据集的变量有18个。

SAS_EM功能强大的数据挖掘工具

数据抽样工具对获取的数据，可再从中作抽样操作。抽样的方式是多种多样的，有：随机抽样、等距抽样、分层抽样、从起始顺序抽样和分类抽样等方式。１．随机抽样在采用随机抽样方式时，数据集中的每一组观测值都有相同的被抽样的概率。如按１０％的比例对一个数据集进行随机抽样，则每一组观测值都有１０％的机会被取到。２．等距抽样如按５％的比例对一个有１００组观测值的数据集进行等距抽样，则有：１００／５＝２０，等距抽样方式是取第２０、４０、６０、８０和第１００等五组观测值。３．分层抽样在这种抽样操作时，首先将样本总体分成若干层次（或者说分成若干个子集）。在每个层次中的观测值都具有相同的被选用的概率，但对不同的层次您可设定不同的概率。这样的抽样结果可能具有更好的代表性，进而使模型具有更好的拟合精度。４．从起始顺序抽样这种抽样方式是从输入数据集的起始处开始抽样。抽样的数量可以给定一个百分比，或者就直接给
建立数据挖掘用的数据库在进行数据挖掘分析模型的操作之前，要建立一个数据挖掘的数据库（ＤＭＤＢ），其中就放置此次要进行操作的数据。因为此后可能要进行许多复杂的数学运算，在这里建立一个专门的数据集将使您的工作更加有效率。在处理之前，可对您选进数据挖掘数据库的各个变量预先进行诸如最大、最小、平均、标准差等处理。对一些要按其分类的变量的等级也先放入ＭｅｔａＤａｔａ之中，以利接下来的操作。总之在这个数据库中为数据挖掘建立一个良好的工作环境。（作者单位长春税务学院）
最新sas82版本中sasem模块的功能介绍获大奖的数据挖掘产品sasem是一个图形化界面菜单驱动的拖拉式操作对用户非常友好且功能强大的数据挖掘集成环境见图
统计 IT
TONGJ IIT 北京统计

sas编程与数据挖掘商业案例数据

sas编程与数据挖掘商业案例数据【篇一：sas编程与数据挖掘商业案例数据】下载地址：电子版仅供预览，支持正版，喜欢的请购买正版书籍：图书简介：从pdv角度详尽剖析basesas常用语句代码及应用，数据挖掘理论和商业应用紧密结合，原创相互贝叶斯文本分类和em迭代算法代码，三个典型的数据挖掘商业案例分析。

本书是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用sas进行商业数据挖掘的方法，其中包含了目前公开出版的诸多sas教材没有的大量实战内容。

本书内容全面、新颖独创、综合性强，适合企业人员使用，也可作为数学、统计学、金融、电子商务、医药等专业的本科生、硕士生学习sas编程和数据挖掘的参考资料。

相关截图：图书目录：出版说明前言第1章 sas系统简介1.1 系统简介1.1.1 sas系统与商务智能系统1.1.2 sas系统与其他数据库的数据交换1.1.3 sas语言与sas系统1.1.4 sas9浏览窗口简介1.2 一个简单的编程实例1.2.1 编写一个sas程序1.2.2 提交一个sas程序1.2.3 保存和打开一个sas程序1.3 data步的数据指针和pdv流程1.3.1 数据指针和pdv流程1.3.2 data步执行次数第2章 sas编程基础2.1 sas逻辑库2.1.1 创建sas逻辑库2.1.2 删除sas逻辑库2.1.3 永久逻辑库和临时逻辑库2.2 sas数据集2.2.1 sas数据集命名规则2.2.2 永久sas数据集和临时sas数据集2.2.3 sas数据集结构2.2.4 sas数据集形式2.3 sas索引2.3.1 创建索引2.3.2 删除索引2.4 sas目录2.5 数据字典2.6 sas变量2.6.1 变量属性2.6.2 变量列表2.6.3 自动变量第3章数据获取与数据集操作3.1 数据获取3.1.1 libname方式3.1.2 passthrough方式3.1.3 import方式3.1.4 input方式3.2 set语句3.2.1 语法说明3.2.2 实例详解3.2.3 商业实践3.3 by语句3.3.1 语法说明3.3.2 实例详解3.4 merge语句3.4.1 语法说明3.4.2 实例详解3.5 update语句3.5.1 语法说明3.5.2 实例详解3.6 modify语句3.6.1 语法说明3.6.2 实例详解3.6.3 商业实践3.7 put语句3.7.1 语法说明3.7.2 实例详解3.7.3 商业实践3.8 file语句3.8.1 语法说明3.8.2 实例详解3.8.3 商业实践3.9 1infle语句3.9.1 语法说明3.9.2 实例详解3.9.3 商业实践第4章 sas变量操作4.1 赋值语句和累加语句4.1.1 赋值语句4.1.2 累加语句4.2 keep语句和drop语句4.2.1 keep语句4.2.2 drop语句4.3 iretain语句4.3.1 语法说明4.3.2 实例详解4.3.3 商业实践4.4 array语句4.4.1 语法说明4.4.2 实例详解4.4.3 商业实践4.5 其他语句4.5.1 rename语句4.5.2 length语句4.5.3 labei。