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SAS数据挖掘实战精简版 目前为数不多的SAS数据挖掘教程 109页PDF数据挖掘文档

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发表于 2016-10-27 22:14:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
SAS数据挖掘实战精简版 目前为数不多的SAS数据挖掘教程  109页PDF数据挖掘文档


tese-sas-oracle.jpg

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统

sas功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等.

SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计.



第一章数据挖掘概述 ....................................................................................................................... 4
1数据挖掘简介 .................................................................................................................... 4
1.1数据挖掘的产生 ......................................................................................................... 4
1.2数据挖掘概念 ............................................................................................................. 5
2数据挖掘原理 .................................................................................................................... 5
2.1数据挖掘技术 ............................................................................................................. 5
2.2数据挖掘过程 ............................................................................................................. 6
3数据挖掘应用 .................................................................................................................... 6
3.1数据挖掘工具 ............................................................................................................. 6
3.2数据挖掘应用场景 ..................................................................................................... 7
第二章SAS数据挖掘基础 ............................................................................................................... 7
1SAS Enterprise Miner介绍 .................................................................................................. 7
2SAS EM挖掘过程 .............................................................................................................. 15
3SAS EM结点介绍 .............................................................................................................. 16
第三章SAS数据管理 ..................................................................................................................... 19
1数据读取 .......................................................................................................................... 19
2数据预处理 ...................................................................................................................... 22
3数据导出 .......................................................................................................................... 23
4SAS宏处理 ........................................................................................................................ 24
第四章SAS关联规则挖掘 ............................................................................................................. 29
1关联规则 .......................................................................................................................... 29
1.1起源 ........................................................................................................................... 29
1.2基本思想 ................................................................................................................... 29
2Apriori算法 ....................................................................................................................... 30
2.1算法原理 ................................................................................................................... 30
2.2算法步骤 ................................................................................................................... 30
2.3算法分析与改进 ....................................................................................................... 31
3SAS 关联规则案例 ........................................................................................................... 31
第五章SAS聚类分析 ..................................................................................................................... 34
1聚类分析介绍 .................................................................................................................. 34
1.1基本概念 ................................................................................................................... 34
1.2算法概述 ................................................................................................................... 35
1.3聚类应用 ................................................................................................................... 36
2kmeans算法 ..................................................................................................................... 36
2.1基本思想 ................................................................................................................... 36
2.2算法步骤 ................................................................................................................... 36
2.3算法分析 ................................................................................................................... 37
3层次聚类算法 .................................................................................................................. 38
3.1基本思想 ................................................................................................................... 38
3.2算法步骤 ................................................................................................................... 39
4SAS聚类分析案例 ............................................................................................................ 41
第六章SAS预测模型 ..................................................................................................................... 47
6.1预测模型介绍 ............................................................................................................... 47
6.2logistic回归 .................................................................................................................... 48
6.3决策树 ........................................................................................................................... 58
6.4神经网络 ....................................................................................................................... 66
6.5SAS EM数据挖掘-----预测模型 ..................................................................................... 73
第七章SAS可视化技术 ................................................................................................................. 88
1 SAS gplot ........................................................................................................................... 88
2 SAS gchart ......................................................................................................................... 97
附录 .............................................................................................................................................. 109
1常用快捷键 .................................................................................................................... 109
2常见错误解决 ................................................................................................................ 109
3SAS小技巧 ...................................................................................................................... 109
参考文献....................................................................................................................................... 109



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我爱三通水神

发表于 2016-10-27 23:08:53 | 显示全部楼层
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发表于 2016-10-27 23:43:42 | 显示全部楼层
好好好好好好好好

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我爱三通水神有钱银!

发表于 2016-10-28 06:47:33 | 显示全部楼层
非常感谢,支持分享

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发表于 2016-10-28 08:43:52 | 显示全部楼层
感謝樓主大大分享好課程!!

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发表于 2016-10-28 10:30:25 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享   

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发表于 2016-10-28 17:20:47 | 显示全部楼层
不错,非常 好, 我很喜欢。/

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发表于 2016-10-28 17:28:58 | 显示全部楼层
谢谢分享,支持知识共享
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