SAS数据挖掘及应用

1、Sas数据挖掘目录答：数据挖掘简介61:数据挖掘简介61.1创建数据挖掘61.2数据挖掘概念62:数据挖掘原理72.1数据挖掘技术72.2数据挖掘流程83:数据挖掘应用产品93.1数据挖掘工具93.2数据挖掘应用程序方案10第二：SAS数据挖掘基础111: SAS enterprise miner简介111.1启动SAS EM111.2生成绘图和进程图131.3识别窗口组件182: SAS em挖掘流程193: SAS em节点简介203.1采样203.2导航203.3调整213.4模型223.5评估243.6在流程图中放置节点的一般规则26第三：SAS数据管理261:读取数据261.1 Pr

2、oc import语句261.2读取逗号分隔文件281.3读取制表符分隔的数据291.4 excel30读取301.5以infile格式读取数据文件311.6:数据库连接3223360数据预处理332.1数据清洗332.2数据整合332.3数据转换332.4返回数据约342.5数据离散化343:导出数据343.1使用export进程343.2 ODS方法导出文件344:SAS宏处理35步骤4.1 1:创建程序并验证程序35是否正确运行步骤4.2:使用宏变量用帮助文本替换36步骤4.3:使用宏函数将数据集重命名为大写37步骤4.4:在SAS数据集中创建宏变量38步骤4.5:在宏定义中展开程序39

3、步骤4.6:在宏函数中使用参数40步骤4.7:更改宏定义，为宏变量提供默认值42步骤4.8:使用proc SQL创建宏变量43步骤4.9:定义宏中的% if.使用% then% else语句执行条件语句444.10巨集定义可以执行部分条件陈述式或程式码45Iv: SAS关联规则挖掘471:关联规则471.1公元471.2基本思想472: apriori算法472.1算法原理482.2算法步骤482.3算法分析和改进503: SAS关联规则方案513.1问题背景513.2创建初始流程图513.3设置输入数据源节点513.4设置关联规则节点523.5了解和选择分析模式523.6计算SAS EM中一

4、个项目和另一个项目之间的关联规则53V: SAS群集分析551:群集分析简介551.1基本概念551.2算法概述561.3群集应用程序572: kmeans算法582.1基本思想582.2算法步骤582.3算法分析603:分层聚类算法603.1基本思想603.2算法步骤614: SAS群集分析案例674.1问题背景674.2群集方法概述67Vi: SAS预测模型761:预测模型简介761.1逻辑回归模型761.2决策树模型761.3神经网络771.4逻辑回归基础772:逻辑回归范例782.1创建SAS EM项目792.2添加输入数据源节点792.3添加数据分区节点802.4添加变量转换节点81

5、运行2.5回归模型节点以查看结果862.6生成模型图872.7部署模式883: SAS决策树923.1问题背景923.2输入数据源923.3生成流程图933.6观察变量分布973.7修改变量信息973.8查看技术统计信息983.9观察数据拆分节点的首选项993.10创建决策树1004: SAS神经网络案例1034.1绘制流程图1044.2设置输入数据源1044.3设置数据拆分节点1054.4多层传感器模型构建1054.5查看结果1084.6通过insight节点可视化模型1105: Hadoop下的配置kmeans计算1135.1下载mahout113解压缩5.2 mahout1135.3配置

6、环境变量1135.4测试kmeans算法1135.5 kmeans群集结果可视化1157: SAS可视化技术1201: SAS gplot 1201.1构建数据集1201.2绘制散布图1201.3添加标题和脚注121使用1.4 goptions语句控制字体和高度121变更标题1.5的高度，并将注脚121靠右对齐变更y轴标示，包括1.6内容和角度121更改1.7 x轴和y轴信息1221.8添加颜色信息122变更1.9座标轴的颜色1221.10添加另一条线1231.11更改两条数据线的符号选项1231.12重置标题1231.13绘制多幅画1242: SAS gchart 1242.1直方图：离散变

7、量1242.2百分比图表1252.3汇总图表1262.4更改直方图的中点和顺序1262.5定义文本长度1262.6减小文本内容的大小127在2.7格式中使用分隔符1272.8直方图的宽度增加127使用水平棱柱而不是2.9垂直棱柱128使用2.10 emf驱动程序1282.11直方图组处理1292.12生成错误直方图1302.13生成最大最小图1302.14生成3d图表1302.15直方图：连续变量1312.16饼图：pie、donut和星形图表1318:电子商务数据挖掘模型1321:电子商务模式简介1321.1卖方信用等级1331.2买方细分1341.3商品促销1341.4价格定位和异常交易1

8、361.5自定义服务1362数据挖掘技术应用1362.1卖方信用水平分析1372.2买方细分模型1372.3商品的推荐模式1383:一般捷径1394:解决常见错误1395: SAS秘诀139答：数据挖掘简介1:数据挖掘简介1.1创建数据挖掘需求是所有技术的母亲、管理和计算机技术的发展，促使了数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的快速发展，信息量也呈指数增长，如何从海量复杂数据中获取有用信息成为信息技术研究领域的新课题。在此背景下，数据挖掘技术诞生了，并成为近年来的研究热点。机器学习、数据库技术和数学统计是数据挖掘的三大技术支柱。今天，这些技术已经相当成熟，通过高性能关系数据库引擎和广泛的数据集

9、成，数据挖掘技术得到了广泛的实际应用。目前与数据挖掘相关的研究文献越来越多，可用的技术也层出不穷，数据挖掘的理论体系正在形成，相信很快会成为主流信息技术。当然，数据挖掘在应用领域要做的工作要多得多，包括开发更多的数据挖掘系统和产品，建立行业内的数据标准和通用挖掘平台，建立用于信息交换和知识共享的通用数据仓库。应该说，数据挖掘的内容很多，需要研究的方向也很多。但是，目前还注意到，多种战略和技术的整合，以及各个领域之间相互渗透的重点是当前的研究热点。传统的机器学习技术通常根据条件和结论使用研究人员预先配置的数据，但数据挖掘一般不完整，具有噪声大、数量大、甚至持续增长的特点，因此传统的机器学习方法需

10、要改进才能进行数据挖掘。因此，当前数据挖掘应重点关注应用实例、跨学科技术和方法的集成、相互渗透、新方法的发现或各种策略和技术的集成。1.2数据挖掘概念顾名思义，数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣、事先不知道的、包含在数据中的有用信息和知识，将这些知识展示给用户，使其看做概念、规则、规律、模式等，解决信息时代“数据过剩和知识不足”矛盾的过程。数据挖掘技术从数据库中知识搜索知识库(KDD)的研究开始。KDD是通过数据库开始存储大量业务数据，并使用机器学习技术分析这些数据，挖掘其背后的知识而发展起来的。随着KDD研究的深入，越来越多的研究者进入了这个领域。目前，大多数研究仍侧重于数据挖掘的算法和应

11、用。实际上，人们经常把两个概念混淆使用，而不是严格区分数据挖掘和数据库中的知识发现这两个概念。一般在科学研究领域称为KDD，在工程应用领域称为数据挖掘。数据挖掘是涉及机器学习、统计、人工智能、模式识别、数据库、信息检索、信息可视化、专家系统等多个领域的跨学科领域。2:数据挖掘原理2.1数据挖掘技术数据挖掘任务主要包括监督学习(或分类学习)、无监督学习(或称为群集分析)、关联规则挖掘、预测、时序挖掘和偏差分析。1.分类学习：分类可以查找数据的完整信息，即表示该类含义的类别的概念说明，使用此说明构建模型，通常以规则或决策树模式表示。分类是通过特定算法模型使用培训数据集查找分类规则。分类可用于规则说

12、明和预测。目前比较常见的分类算法包括K的最近邻算法、决策树算法、贝叶斯分类和支持向量机算法。2.集群分析：集群是根据相似性将数据分类为多个类别，同一类中的数据相似，不同类中的数据不同。聚类分析可以建立宏观概念，找出数据的分布模式和可能的数据属性之间的相互关系。目前，典型的群集算法包括基于分割的算法、基于层次的算法、密度算法和基于网格的算法。3.关联规则：关联规则挖掘在描述两个或多个变量的值之间具有一定的规则性称为关联。数据关联是数据库中存在的重要的、可发现的知识的一种。关联分为简单关联、计时关联和因果关系。关系分析的目的是在数据库中查找隐藏的关系网络。通常，关联规则的关联通过支持和可靠性两个阈

13、值来衡量，不断引入兴趣领域、关联等参数，使挖掘的规则更符合要求。4.预测：预测利用历史数据找出波动规律，建立模型，通过此模型预测未来数据的种类和特征。预测对准确性和不确定性感兴趣，通常通过预测方差来衡量。预测的主要方法是统计回归分析等。5.计时模式：计时模式是通过时间序列检索的重复发生概率高的模式。与回归一样，这也是用已知数据预测未来的值，但是此数据的区别在于变量存在的时间。6.偏差分析：发现偏差中包含很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常错误，数据库中数据存在的异常错误非常重要。偏差检查的预设方法是寻找观测结果和参考之间的差异。2.2数据挖掘流程数据挖掘方法在数据挖掘过程中起着非常重要的

14、作用。但是作为数据挖掘应用程序，数据挖掘只是整个过程的一部分。数据挖掘项目的成功需要相当大的努力和规范的过程。数据挖掘通常需要识别挖掘对象、收集数据、预处理数据、数据挖掘和解释信息等过程。信息可视化技术在整个数据挖掘过程中起着非常重要的作用。以下是各个数据挖掘步骤的详细说明。数据挖掘步骤图：1.识别挖掘对象：定义明确的挖掘对象和识别数据挖掘的目标是数据挖掘的第一步。数据挖掘的最终结果往往是不可预测的，但需要解决的问题必须是可预测的，必须有目标。在数据挖掘的第一阶段，有时还需要向用户提供一些词典知识。这些先验知识可能是用户业务领域知识或以前数据挖掘的初始结果。也就是说，数据挖掘是在挖掘过程中提出

15、新问题的过程。您还可以使用其他方法验证数据，并尝试查看数据子集。2.数据收集：数据是挖掘知识的最原始的资料。“垃圾进去，垃圾出来。”从正确的数据中可以发掘有用的知识。要选择特定问题的数据，域专家必须参与。因此，收集区域问题的数据后，还可以查看与目标信息相关的属性。3.预处理数据：选择数据后，必须预处理数据。数据预处理包括错误数据删除和数据转换。统计中异常已知的错误数据应在此阶段发现并删除。否则，将生成无效的挖掘结果。同时，必须将数据转换为适当的形式。例如，将数据转换为矢量形式。此外，为了查找更重要的特性和减轻数据挖掘阶段的负担，可以将数据从一个高维空间切换到一个低维空间。4.数据挖掘：数据挖掘阶段主要是基于数据构建模型。在此阶段，我们可以使用多种数据挖掘算法和技术。但是，对于特定操作，必须选择相应的算法来解决该问题。5.信息解释：首先，通过数据挖掘技术发现的知识必须由专家解释，有助于解决实际问题。然后，根据可用性、准确性、可理解性等评估指标评估分析结果。必须经过此步骤，才能将数据挖掘的结果应用于练习。6.可视化：可视化技术主要用于以图形方式显示数据和数据挖掘的结果，以便用户更好地找到隐藏在数据后面的知识。可应用于数据挖掘的整个过程，包括数据预处理、数据挖掘、信息解释等。数据和信息的可视显示对用户来说非常重要，因为它可以提高用户的理解能力和可用性。3:数据挖掘应