SAS 数据挖掘宝藏

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

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。

深入数据核心：数据挖掘技术 数据挖掘是从海量数据中提取隐藏模式、洞察知识的过程。犹如探险家在矿山中寻找宝藏，数据挖掘技术帮助我们发掘数据背后的价值。 核心技术： 分类与预测： 对数据进行分类，并预测未来趋势，例如客户流失预测、信用风险评估。 聚类分析： 将数据分组，发现相似群体，应用于客户细分、市场研究。 关联规则挖掘： 识别数据间关联关系，如购物篮分析，推荐系统。 异常检测： 识别数据中的异常值，应用于欺诈检测、网络安全。 应用领域： 数据挖掘技术广泛应用于各个领域，包括： 商业： 市场分析、客户关系管理、产品推荐 金融： 风险管理、欺诈检测、投资分析 医疗： 疾病预测、药物研发、个性

深入探讨了数据挖掘技术及其在SAS软件中的应用。这篇文章由美国SAS软件研究所撰写，详细解释了数据挖掘的原理和SAS软件的优势。

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。

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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