SAS数据挖掘大作业最终版本

数据挖掘期末大作业1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。

对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述：(1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。

改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。

(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。

可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。

数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。

(3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。

(4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。

因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。

(5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。

由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。

(6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。

2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。

请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。

首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。

然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

在新建的表完成之后，默认的数据表名称为T able_1,并打开表，根据题目提供的数据在表中输入相应的数据如下图所示。

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。

随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。

相信以后肯定会更多的使用到的。

2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。

核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。

KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。

2）统计最近邻的类别占比。

确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。

3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。

如何利用SAS进行数据挖掘数据挖掘是通过运用各种统计分析工具和算法来发现数据中隐藏的模式和关联性的过程。

SAS是一个强大的数据分析工具，它提供了广泛的数据挖掘功能，能够从大规模数据中提取有价值的信息和知识。

本文将介绍如何利用SAS进行数据挖掘，并按类划分为数据预处理、数据探索和建模三个章节。

第一章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

1.1 数据清洗数据清洗是通过检测和纠正数据中的错误、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。

在SAS中，可以使用数据步骤来进行数据清洗，例如使用PROC FREQ统计缺失值的情况，并使用PROC MEANS或PROC UNIVARIATE统计异常值。

此外，SAS还提供了丰富的数据清洗函数和技术，例如使用IF语句删除异常值或使用FORMAT语句将缺失值替换为指定值。

1.2 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据融合到一个数据集中的过程。

SAS提供了PROC APPEND和DATA步骤等方法来实现数据集成。

可以使用PROC SQL语句来合并两个或多个数据集，也可以使用DATA步骤中的SET语句将多个数据集合并。

1.3 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式，例如将连续数据离散化、对数据进行标准化、归一化等。

SAS提供了多种数据转换函数和过程，例如使用PROC TRANSPOSE将行数据转化为列数据、使用PROC RANK将连续变量分为等级等。

1.4 数据规约数据规约是通过选择部分数据或提取其中有用的信息来减少数据量，并保持数据挖掘任务的效果不变。

SAS提供了PROC SURVEYSELECT和PROC SAMPLING等过程来进行数据规约，可以通过随机抽样、分层抽样等方法来选择子集。

第二章：数据探索数据探索旨在发现数据中的潜在模式、规律和关联关系，为后续的建模过程提供指导。

2.1 数据可视化数据可视化是数据探索的关键环节，它通过图表、统计图形等方式直观地展示数据的特征和分布情况。

数据挖掘作业集答案《数据挖掘》作业集答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）WEB挖掘（5）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、单选题（1）B；（2）D；（3）D；（4）B；（5）A；（6）B；（7）C；（8）E；三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。

（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。

答：1960年代和以前：研究文件系统。

1970年代：出现层次数据库和网状数据库。

1980年代早期：关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现1980年代后期：出现各种高级数据库系统（如：扩展的关系数据库、面向对象数据库等等）以及面向应用的数据库系统（空间数据库，时序数据库，多媒体数据库等等。

1990年代：研究的重点转移到数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库。

2000年代：人们专注于研究流数据管理和挖掘、基于各种应用的数据挖掘、XML 数据库和整合的信息系统。

（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。

（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。

其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。

（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？答：客观度量指的是基于所发现模式的结构和关于它们的统计来衡量模式的兴趣度，比如：支持度、置信度等等；主观度量基于用户对数据的判断来衡量模式的兴趣度，比如：出乎意料的、新颖的、可行动的等等。

《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之五(2013-07-31 20:39:22)转载▼标签：分类：SAS编程sas数据挖掘应用案例学习笔记merge语句六：merge语句的使用(一个指针，一个pdv)merge语句是横向合并数据集，合并前必须两个数据集都要按照合并变量进行排序；proc sort data=chapt3.merge_a;by x;run;proc sort data=chapt3.merge_b;by bx;run;data ed;merge chapt3.merge_a(in=a) chapt3.merge_b(rename=(bx=x) in=b);by x;Ina=a;inb=b;run;以两个数据集的x变量为关键表链两个表相连，由于两个表中都有一个y变量，由于同名b表中的y会覆盖对应匹配到的a中的y的值；七：update语句(一个指针，一个pdv)update在横向合并两个数据集时的方式和merge相似，都是用更新数据集修改主数据集。

proc sort data=chapt3.merge_a;by x;run;proc sort data=chapt3.merge_b;by bx;run;data ed;Update chapt3.merge_a chapt3.merge_b(rename=(bx=x));by x;run;update语句一定要和by语句一起；这个by语句给出了主数据集和更新数据集共有的变量；update语句必须先对数据集按照by后面的变量进行排序；主数据集中by后面指定的变量对应的观测值最好是唯一的，因为如果不唯一，则只会替代第一个记录；更新数据集存在的缺失值处理是通过updatemode来完成的，updatemode=missingcheck，则检查修改数据集，若存在缺失值，则保留主数据集中相应数据，该选项为默认值；Updatemode=nomissingcheck，不检查修改数据集，主数据集中相应值一概被替换《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之六(2013-07-31 23:59:59)转载▼分类：SAS编程标签：sas数据挖掘modify语句学习笔记八：modify语句（(一个指针，两个pdv)）merge语句和update语句对数据集横向合并的主要功能还只能体现在匹配访问上，如通过by语句，对每个by组中的匹配数据集进行修改或更新，对于非常庞大的数据集需要定期更新，并且每次更新的观测对象是动态的时候，merge和update会消耗更多的资源，而是用modify可以通过高效的访问机制来实现这个需求。

《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之九(2013-08-07 07:41:14)转载▼标签：分类：SAS编程sasinfile语句数据挖掘数据分析sas编程继续之前的读书笔记，废话少说，直奔主题。

本文重点在infile语句。

十一：infile语句Dsd 规定一个数据集可以包含分隔符，但是要用引号括起来，两个连续分隔符之间的数作为缺失值处理，默认分隔符为逗号Firstobs= 规定从该记录行开始读入Obs=规定要读入的记录数Length= virable 把当前行的数据长度赋值给临时变量variable Missover 阻止input语句从下一数据行读入数据，为赋值的变量设置为缺失eg：filename file 'f:\data_model\book_data\chapt3\utf.txt';data unicode;infile file encoding="utf-8";input name $ weight;run;导入指定编码格式的文件eg：data num;infile datalines dsd dlm='';input x y z;datalines;2 34 5 67 9;run;对于有缺失值时，利用dsd和dlm一起可以解决eg：data weather;infile datalines missover;input temp1-temp5;datalines;97.9 98.1 98.398.6 99.2 99.1 98.5 97.596.2 97.3 98.3 97.6 96.5;run;第一行后面两个数据缺失，此时用missover强制数据指针必须读完每一行对应的所有输入变量的值《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之十(2013-08-07 12:57:22)转载▼分类：SAS编程标签：sas数据分析retain语句keep语句array语句继续之前的读书笔记，本次讲解sas主要的变量操作，包括基本赋值语句、累加语句、keep语句、retain语句、array语句、rename语句、length语句。

SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例目录1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2)2.EM工具具体使用说明 (2)3.定义商业问题 (3)4.创建一个工程 (4)4.1调用EM (4)4.2新建一个工程 (5)4.3应用工作空间中的节点 (6)5.数据挖掘工作流程 (6)5.1定义数据源 (6)5.2探索数据 (8)5.2.1设置Insight节点 (8)5.2.2察看Insight节点输出结果 (9)5.3准备建模数据 (11)5.3.1建立目标变量 (11)5.3.2设置目标变量 (13)5.3.3数据分割 (21)5.3.4替换缺失值 (22)5.4建模 (23)5.4.1回归模型 (23)5.4.2决策树模型 (25)5.5评估模型 (28)5.6应用模型 (30)5.6.1抽取打分程序 (30)5.6.2引入原始数据源 (31)5.6.3查看结果 (32)6.参考文献： (34)1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。

[1]一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。

大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。

SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现姓名：报名编号：学习中心：层次：专升本专业：计算机科学与技术第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。

这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。

如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2019秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。

题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：（1）算法介绍。

（2）算法流程。

（3）python实现算法以及预测。

（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。

如何使用SAS进行数据挖掘与分析引言随着大数据时代的来临，SAS（Statistical Analysis System）作为一种强大的数据分析工具逐渐受到人们的重视。

本文将介绍如何使用SAS进行数据挖掘与分析。

文章将分为以下几个章节：数据预处理、特征工程、模型构建与评估、模型优化与调试。

1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘与分析中不可或缺的第一步。

合理的数据预处理可以在很大程度上提高后续分析的准确度和效率。

在SAS中，可以使用多种方法实现数据预处理，以下是几种常用的预处理技术：1.1 缺失值处理在数据中，经常会出现一些缺失值，这会给后续的分析带来困扰。

SAS提供了多种处理缺失值的方法，比如使用均值、中值或插值法来填补缺失值，或者根据其他变量的值进行填补等。

1.2 异常值处理异常值可能会对数据分析的结果产生较大的影响。

SAS提供了多种方法来检测和处理异常值，比如基于统计学的方法，如箱线图等。

1.3 数据平滑数据平滑是指通过一些方法将原始数据中的噪声消除或减小，使数据更加规整。

SAS提供了多种数据平滑方法，如移动平均、指数平滑等。

2. 特征工程特征工程是SAS数据挖掘与分析的关键环节之一。

通过对数据进行特征选择、特征变换和特征生成等操作，可以有效地提取出数据的有效信息。

以下是几种常见的特征工程技术：2.1 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征选择的方法，如相关系数、方差选择、递归特征消除等。

2.2 特征变换特征变换是将原始数据转换为更具有代表性和区分度的特征。

SAS提供了多种特征变换的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

2.3 特征生成特征生成是指根据已有的特征生成新的特征。

SAS提供了多种特征生成的方法，比如多项式特征生成、交互特征生成等。

3. 模型构建与评估在进行数据挖掘与分析时，模型的选择和构建是关键步骤。

SAS提供了多种经典的数据挖掘与分析模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

如何利用SAS进行数据挖掘与统计分析第一章：SAS软件简介与基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据分析和统计建模软件，被广泛应用于各个行业的数据挖掘和统计分析工作中。

本章将介绍SAS软件的基本操作，包括安装与配置、数据导入与导出、文件管理等内容。

1.1 安装与配置SAS软件首先需要下载SAS软件的安装包，并按照安装向导的提示进行安装。

安装完成后，还需要进行一些配置工作，如设置SAS软件的工作目录、语言选项等。

1.2 数据导入与导出SAS软件支持多种数据格式，包括文本文件、Excel文件、数据库等。

可以通过SAS的数据步（DATA）和过程步（PROC）来完成数据导入与导出的操作。

数据导入时，需要明确数据的格式、变量类型等信息；数据导出时，可以选择导出的文件格式和目标路径。

1.3 文件管理在SAS的工作环境中，可以创建和管理多个工作文件，包括数据集、程序文件等。

可以使用SAS的文件步（FILE）和命令行（X）来进行文件操作，如创建、复制、删除等。

第二章：数据预处理与数据转换数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤。

本章将介绍利用SAS进行数据预处理与数据转换的方法。

2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。

在SAS中，可以使用DATA步的WHERE子句和DELETE语句来实现数据清洗的功能。

2.2 数据集成数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的统计分析和挖掘工作。

SAS提供了多种数据合并和连接的方法，包括DATA步的MERGE和SET语句、SQL过程的JOIN操作等。

2.3 数据变换数据变换是指对原始数据进行转换、归一化或标准化等操作，以便更好地满足建模和分析的需求。

在SAS中，可以使用DATA步的计算变量和变量转换函数来实现数据变换的功能。