SAS编程与数据挖掘商业案例解析

姚志勇的《SAS编程与数据挖掘商业案例》提供了丰富的代码示例，涵盖了数据输入、处理以及SQL查询等多个方面。书中介绍了如何利用SAS进行数据分析和挖掘，包括宏定义的使用和数据格式的设定。同时，还展示了如何通过不同的数据视图和库来管理数据。该书的实用性强，适合想要深入学习SAS应用的读者。

SAS 的实战案例合集，讲真，挺适合想系统搞懂 SAS 数据挖掘的你。案例全、代码全，重点是还能跟着一步步跑起来，哪怕之前没怎么碰过 SAS，也能快速上手。像PROC IMPORT导入数据，PROC FREQ看分布，PROC LOGISTIC建模型这些，讲得清楚，用得也多。嗯，还有高阶点的PROC HPLOGISTIC、PROC FOREST，不光讲思路，还教你调参数，提升模型表现。整体风格挺实用，属于那种你边看边能写代码的资源，推荐你下载试试。

《SQL数据挖掘与商业智能技术应用案例》是一份专注于数据挖掘和商业智能领域的实践资料，包含实例程序和数据库文件，帮助用户深入理解和应用这些技术。为了最大化利用此资源，用户需首先安装Visual Studio 2005和SQL Server 2005作为开发和运行环境。数据挖掘是数据分析的核心部分，利用统计学和机器学习技术从大数据中发现模式、趋势和关联。SQL Server 2005提供强大的数据挖掘工具，包括Analysis Services，支持多种算法如决策树、聚类分析和时间序列预测。通过这些工具，用户能够建立预测模型，预测客户行为和销售趋势，优化业务策略。商业智能（BI）将数据转化为可操

数据挖掘赋能商业决策：原理、方法与案例 决策分析：质量与效率提升 数据挖掘技术为商业决策分析提供了全新的视角和工具，可以显著提升决策的质量和效率。 数据挖掘：原理、概念与功能 数据挖掘的本质是从海量数据中提取有价值的信息和知识。 常用算法包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。 数据挖掘建模方法 CRISP-DM 模型 SEMMA 模型 应用案例介绍 零售业：精准营销、库存优化 金融业：风险评估、欺诈检测 医疗保健：疾病预测、个性化治疗 电子商务应用 Web Mining：用户行为分析、网站优化 WAP Mining：移动用户行为分析 建议与结论 数据挖掘在商业管理和决策分析中具

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

本书深入剖析基于 Python 的数据挖掘案例，提供从理论到实践的全面指导。书中涵盖经典案例分析与代码实现，帮助读者掌握数据挖掘核心技术，无论Python基础如何，都能从中获益。

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

SQL Server 2005 数据挖掘与商业智能深度解析 这份资源深入探讨如何利用 SQL Server 2005 进行数据挖掘和构建商业智能解决方案。涵盖从基础概念到高级应用的全面内容，帮助您掌握利用数据驱动决策的关键技能。 主要内容包括： 数据挖掘基础知识和核心概念 SQL Server 2005 数据挖掘工具和算法 商业智能解决方案的设计和实现 数据分析、预测建模和洞察发现 案例研究和实践示例 通过学习本资源，您将能够： 理解数据挖掘和商业智能的基本原理 熟练运用 SQL Server 2005 进行数据挖掘 构建和部署有效的商业智能解决方案 利用数据分析提升决策效率

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