SAS 8.2 Enterprise Miner实例

图形化操作界面的 SAS Enterprise Miner 5.2，用起来真的是蛮顺手的。它不光支持拖拽节点建模，连数据清洗、建模、评估这些常规活儿都安排得明明白白，流程清晰。你不用写一行代码也能搭好整个项目，省心不少。 强大算法支持的 SAS 工具箱，用的是决策树、聚类、神经网络这些老朋友，选择挺多，适合不同场景。尤其是对模型评估那块，工具也还蛮丰富的，调试和优化挺方便。 项目流程图的工作区设计得挺清楚，菜单栏、工具栏、属性面板分工明确。你只要熟悉几个主要节点：数据源节点、建模节点、评估节点，操作起来真的不难。 实操的时候记得几个点：数据一致性别掉链子，节点连接别搞错，系统资源别跑满，基本就

掌握 SAS 数据挖掘的利器 本指南深入解析 SAS Enterprise Miner 模块，为您揭示数据挖掘的奥秘。无需软件安装，通过电子教程即可学习： 数据探索与准备：学习如何导入、清洗和转换数据，为建模打下坚实基础。 模型构建与评估：探索各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络等，并学习评估模型性能的方法。 模型部署与应用：掌握将模型应用于实际业务场景的技巧，实现数据驱动决策。 通过本指南，您将全面掌握 Enterprise Miner 的操作，开启您的数据挖掘之旅。

由VENKAT REDDY KONASANI编写的《SAS实战指南》，提供了关于SAS的实际操作指导。

SAS 是超级强大的统计软件，功能全面，支持各种数据方法。它的界面挺直观，操作也蛮方便的，支持通过编程或者菜单来做数据，哪种方式都行。对于初学者，SAS 还了多实际的示例和习题，你快速上手。比如它的 V8 版本，界面更友好，支持多种数据源，和其他软件系统的兼容性也挺强的。嗯，SAS 还包括了不同的子系统，每个子系统都有各自的强项，从基础数据管理到复杂的统计都能满足你。如果你对统计有需求，SAS 是个不错的选择。

SAS软件统计绘图实例详解 本资源涵盖大量SAS软件应用实例，助力高效数据分析与可视化。 统计分析 单变量统计指标计算，如均值、标准差、中位数等 95%置信区间的构建与解读 绘图功能 条形图：直观展示分类数据 饼图：清晰呈现各部分占比 散点图：揭示变量间关系 直方图：探究数据分布形态 … 以及更多实例，覆盖各类统计绘图需求。 适用人群 SAS软件初学者 数据分析师 科研人员 高校学生 学习收益 掌握SAS软件基本操作 深入理解统计分析方法 提升数据可视化能力 高效完成数据分析任务 资源获取 请联系相关渠道获取完整实例资源。

Enterprise Library数据访问应用程序块 数据访问应用程序块（DAAB） 提供了一组接口和类，用于抽象数据库操作，支持多种数据库平台（如SQL Server、Oracle、MySQL等）。它的主要目标是帮助开发者避免直接编写SQL语句，转而采用更面向对象的方式进行数据操作。 核心组件 DbProviderFactory：ADO.NET的一部分，允许动态选择和创建与特定数据库提供商对应的连接、命令、数据适配器等对象。 Database：Enterprise Library的Database类是DAAB的主要入口点，可以创建和执行SQL命令，管理数据库连接和事务。 Comman

本书长期作为北京大学数学科学学院概率统计系‘应用多元统计分析’课程的教材，重点使用SAS系统，通过实例详细讲解如何解决数据分析中的各种实际问题。

Ferda是一款易于使用的数据挖掘工具，基于Internet通信引擎构建的模块化分布式多平台框架。它在关联规则处理方面表现出色。

DB2 的目录结构挺有意思的，尤其是你在搞数据库运维或者调优的时候，能帮上不少忙。它遵循的是数据独立性的设计思路——意思就是你不用操心底层的数据是怎么存的，照样能轻松操作。嗯，这套结构由 IBM 当年那位大佬 Edgar Codd 定的规矩，沿用到现在，依旧挺实用的。 db2_8.2 的目录主要围绕系统库、用户库、日志文件这些核心部分。像sqllib目录，基本就是 DB2 的大脑，控制各种配置、工具还有执行文件。而db2dump就是故障日志常驻地，出问题时第一个要去翻的。 平时用db2ilist和db2 get dbm cfg这些命令，也都依赖这个目录结构在背后撑着。路径规范、权限管理也比较合