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

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。

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。

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

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！

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。