SAS EM数据挖掘实战指南

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。

SAS/EM数据筛选工具能够从观测值样本中剔除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按要求排除不符合取样标准的数据，以更好地满足数据挖掘的需求。

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

数据挖掘里，SAS/EM的数据取样工具是个挺好用的东西。它支持各种取样方式，比如随机取样、等距取样、分层取样，甚至还能按分类来筛选。你可以从一堆数据中快速挑出你想要的部分，像从大海里精准打捞珍珠一样。操作也不复杂，界面清晰，响应速度还不错，蛮适合初学者入门和高级用户搞项目。 如果你对数据变量转换也感兴趣，可以看看相关工具，比如SAS/EM 数据变量转换工具，还有一些拓展学习资源，比如EM 算法和HDFS 数据分层存储方案，都挺值得一试的哦。

SAS/EM的数据筛选工具能够有效地从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按需排除。这种数据筛选使得样本更符合数据挖掘的需求。

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

想要深入学习SAS数据挖掘？这本书绝对是你的不二之选！它对相关理论进行了深入透彻的讲解，无论你是想要入门还是进阶，都能从中获益匪浅。当然，具备一定的统计学基础会让你学习起来更加轻松！

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。