SAS数据挖掘技术详解

SAS数据挖掘白皮书是由美国SAS软件研究所编写的，探讨数据挖掘技术的最新发展。中文版已经发布。

在当前数据驱动的世界中，数据挖掘作为至关重要的技能，广泛应用于商业、科研和政府等多个领域，帮助揭示大数据背后的有价值信息。SAS（Statistical Analysis System）作为强大的统计分析软件，其数据挖掘模块，特别是SAS Enterprise Miner，为用户提供全面的数据挖掘工具和方法，极大地简化了复杂数据分析的过程。SAS Enterprise Miner支持多种技术，如预测建模、聚类分析、关联规则发现和变量选择，适用于各种数据集。数据挖掘的SEMMA流程（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）在SAS Enterprise Mi

分享一些 SAS 和数据挖掘相关的实用资源，助力大家提升技能！

将以简明易懂的方式介绍SAS数据挖掘的基本概念和应用。数据挖掘是利用SAS软件进行数据分析和模式识别的过程，通过这一过程，可以发现隐藏在大数据中的有价值信息。SAS数据挖掘工具的使用能够帮助用户从复杂数据中提取关键见解，从而支持业务决策和战略制定。

详细介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据预处理、分类与预测算法、聚类方法、关联分析以及序列模式挖掘。此外，还探讨了常用的数据挖掘软件及其应用场景。

SAS/EM 数据获取工具挺有意思的，它允许你通过对话框轻松指定数据集名称，并选择要在数据挖掘中用到的变量。数据变量分为两种：区间变量（Interval Variable），这类变量需要进行统计。比如，你可以在数据输入阶段就设置是否计算最大值、最小值、平均值等，还能检查变量的缺失情况，告诉你缺失的百分比是多少。这就相当于在获取数据的初步阶段就帮你做了一次数据清洗，省心又高效。 你要是做数据挖掘，常常需要数据质量问题，这个工具能让你在一开始就掌握数据的基本情况。使用起来还蛮直观的，直接通过界面操作，没啥技术门槛。如果你想更深入地了解，可以参考一些相关文章，像是 SAS/EM 数据获取工具的综合应

这是一份凝练SAS数据挖掘实践精华的资源，助您深入掌握数据挖掘技术，并将其应用于解决实际问题。

这份 SAS 数据挖掘实战教程凝聚了众多前辈的心血，几经修改，最终传递到我手中。为了不让这份宝贵的知识失传，我决定将它无偿分享给大家，希望能够帮助大家更好地学习和掌握数据挖掘技术。

数据挖掘里的老牌工具，SAS算是比较稳的一种，适合做统计建模和大数据的朋友。它的图形界面比较友好，不太折腾，常规几步点完就出结果，省心省力。模块化的设计，流程比较清晰。像你要做个分类模型，用它自带的拖拽功能就能拼好流程，建模、评估、输出一步到位。对初学者也挺友好的，不怎么写代码也能跑通流程。如果你有一定编程基础，用它的SAS 语言写点脚本也不错。语法虽然有点老派，但功能蛮全的，比如数据清洗、回归、聚类这些，它都能搞定。而且官方文档比较全，出问题一般也能查得到。不过哦，SAS 对中文支持嘛……算中等，界面是中文的，但脚本部分遇到中文字段有时候会出点小问题，建议字段名都用英文，省麻烦。我这边找到一