应用SAS EM 进行数据挖掘

如何使用SAS进行数据分析数据分析在现代社会中变得越来越重要。

从业务领域到学术研究，许多领域都需要对大量数据进行分析和解释。

数据分析可以让人们更了解他们的业务、客户和市场，以及发现潜在的趋势和模式。

在这个过程中，数据处理和统计软件起着至关重要的作用。

SAS就是一个被广泛使用的数据处理和统计工具包。

在本文中，我们将深入了解如何使用SAS进行数据分析。

1. 数据准备数据准备是进行数据分析的首要任务。

数据准备包括数据清洗、转换、选取和缺失值处理。

SAS提供了众多命令和函数，可以轻松地进行数据准备工作。

除此之外，SAS还提供了一个方便的用户界面，SAS Enterprise Guide，可以帮助用户快速准确地进行数据处理。

2. 描述性分析描述性分析是对数据进行初步分析的过程。

在这个过程中，对数据的各种属性进行了解和描述，包括数据的集中趋势、分散趋势和分布形状。

SAS提供了多种统计方法和图形工具，可以帮助用户更轻松地进行描述性分析。

例如，PROC UNIVARIATE和PROC MEANS命令可以计算数据的平均值、标准差、最值和百分位数等统计数据，并输出相应的表格和图形。

此外，图形工具包括直方图、箱形图和散点图等，可以帮助用户更形象地理解数据的分布情况。

3. 探索性分析探索性分析是深入了解数据的过程。

在这个过程中，用户将使用多种方法和技术来探索数据之间的关系和可视化。

SAS提供了多种探索性分析工具。

PROC CORR和PROC REG命令可以帮助用户计算两个或多个变量之间的相关系数和回归系数，并绘制相关图形。

PROC FACTOR和PROC PRINCOMP命令可以帮助用户进行因子分析和主成分分析等多变量分析。

此外，SAS还提供了交互式可视化工具，如SAS Visual Analytics和SAS Visual Statistics，可以帮助用户更方便快速地进行探索性分析。

4. 统计建模在对数据进行描述性分析和探索性分析后，用户可以利用统计建模技术进行预测和分类分析。

SPSS Model‎e r 软件简介SPSS Model‎e r原名C‎l emen‎t ine，是一个业界‎领先的数据‎挖掘平台。

SPSS Model‎e r强大的‎数据挖掘功‎能将复杂的‎统计方法和‎机器学习技‎术应用到数‎据当中，帮助客户揭‎示了隐藏在‎交易系统或‎企业资源计‎划（ERP）、结构数据库‎和普通文件‎中的模式和‎趋势，让客户始终‎站在行业发‎展的前端，显著的投资‎回报率使得‎S P SS Model‎e r在业界‎久负盛誉。

同那些仅仅‎着重于模型‎的外在表现‎而忽略了数‎据挖掘在整‎个业务流程‎中的应用价‎值的其它数‎据挖掘工具‎相比，SPSS Model‎e r其功能‎强大的数据‎挖掘算法，使数据挖掘‎贯穿业务流‎程的始终，在缩短投资‎回报周期的‎同时极大提‎高了投资回‎报率。

SPSS Model‎e r 使您的企业‎在多方面受‎益。

例如，您可以：■改善客户获‎得和保持；■提高客户的‎生命周期价‎值；■识别并最小‎化风险和欺‎诈；■给不同的客‎户提供个性‎化服务；SPSS Model‎e r拥有直‎观的操作界‎面、自动化的数‎据准备和成‎熟的预测分‎析模型，结合商业技‎术可以快速‎建立预测性‎模型，进而应用到‎商业活动中‎，帮助人们改‎进决策过程‎。

应用SPS‎S Model‎e r获得的‎预测洞察力‎，引导客户与‎企业实时交‎互，并实现企业‎内共享这些‎洞察力。

SPSS Model‎e r以其卓‎越的分析能‎力、可视化的操‎作方式、高度可扩展‎性受到全世‎界数据挖掘‎人员和企业‎用户的青睐‎。

使用SPS‎S Model‎e r，您可以：■轻松获取、准备以及整‎合结构化数‎据和文本、网页、调查数据；■快速建立和‎评估模型，使用SPS‎S Model‎e r提供的‎最高级的统‎计分析和机‎器学习技术‎；■按照计划或‎者实时，把洞察力和‎预测模型有‎效地部署到‎系统中或者‎发送给决策‎者；SPSS Model‎e r具有许‎多独特的性‎能，这使得它成‎为当今企业‎预测分析的‎理想选择。

客户关系管理中数据挖掘技术的应用作者：闫伟来源：《信息安全与技术》2013年第09期【摘要】本文探讨了数据挖掘在客户关系管理中的应用，论述了统计分析的方法，最后通过案例分析说明数据挖掘有效的提高了企业决策分析的效率。

【关键词】 SAS；数据挖掘；统计分析Application of Data Mining in Customer Relationship Management TechnologyYang Wei（Yanbian Vocational Technical college JilinYanbian 133000）【 Abstract 】 This paper discusses the application of data mining in customer relationship management， discusses the method of statistical analysis， and finally shows that data mining can improve the efficiency of enterprise decision analysis through case analysis.【 Keywords 】 SAS； data mining； statistical analysis1 引言当前各行业的业务流程随着计算机技术、网络技术、通信技术和互联网技术的发展越来越复杂化，企业每年生产海量的数据信息。

在这些看似无规律的数据面前，只有采用数据挖掘等工具盒手段，来探索企业运营规律，提供有价值的信息，满足企业的需求。

2 基本概念简单说，数据挖掘是潜在的、有价值的知识中提取数据、程序规则和模型。

对企业来说，数据挖掘可以帮助寻找关联规则，揭示相关规律、预判结果。

从现实意义角度看，数据挖掘是推动企业发展的有力工具。

3 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用数据挖掘在客户关系管理中有着广泛的应用，可用于在不同地区和不同阶段的客户管理业务的决策分析。

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。

SAS数据仓库与数据挖掘介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种常用于数据分析和数据挖掘的软件。

它包含一系列模块，其中包括了强大的数据仓库和数据挖掘工具。

本文将介绍SAS数据仓库和数据挖掘的概念、特点和应用场景，并提供一些使用SAS进行数据仓库和数据挖掘的示例。

数据仓库数据仓库是存储和管理大量数据的集中式数据库系统。

它具有以下特点：•集成性：数据仓库从不同的数据源中收集、组织和储存数据，实现了数据的集成。

•主题性：数据仓库按照特定的主题进行组织，例如客户、销售、库存等，方便用户进行针对性的分析。

•时态性：数据仓库储存的数据是历史数据，可以追溯到不同的时间点，用户可以进行历史数据的分析和比较。

•稳定性：数据仓库的数据一般是只读的，不会频繁更新，保证了数据的稳定性和一致性。

•冗余性：数据仓库通过冗余存储数据，提高了查询和分析的效率。

SAS数据仓库通过SAS软件来构建和管理。

用户可以使用SAS的数据集和库来组织数据，并使用SAS的数据整理和转换工具来处理数据。

SAS还提供了丰富的数据分析和报告工具，方便用户从数据仓库中获取需要的信息。

数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式、规律和知识的过程。

它结合了统计学、、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘可以帮助用户发现数据中的趋势、关联规则、异常点等，并预测未来的趋势和行为。

SAS提供了丰富的数据挖掘工具和算法，帮助用户进行数据挖掘分析。

例如，SAS Enterprise Miner是一个常用的数据挖掘工具，提供了多种算法和模型，包括聚类、分类、回归、关联规则等。

用户可以使用SAS Enterprise Miner来构建数据挖掘流程，并对数据集进行挖掘和分析。

SAS数据仓库与数据挖掘的应用场景SAS数据仓库和数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：零售业零售业可以使用SAS数据仓库来集成和分析各种销售数据、库存数据、客户数据等。

SAS EM实例进阶Created by：Ning Gang****************HP GDCC GAPSE2008-12-29 1.SAS Enterprise Miner简介1.1. 数据挖掘简介数据仓库的发展，为分析人员提供了在各种层次上、历史回溯的数据信息。

对未来的信息要进行预测，这就演化出来数据挖掘技术。

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

目前数据挖掘应用于很多行业中，来解决众多的商业问题，如数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。

1.2. EM简介SAS Enterprise Miner简称EM，它把统计分析系统和图形用户界面（GUI）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、使用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。

SAS定义了数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、建模（Model）、评价（Assess）。

以下SEMMA方法从SAS Help文档中拷贝，不再翻译以求理解准确。

∙Sample the data by creating one or more data tables. The sample should be large enough to contain the significant information, yet smallenough to process.∙Explore the data by searching for anticipated relationships, unanticipated trends, and anomalies in order to gain understanding and ideas.∙Modify the data by creating, selecting, and transforming the variables to focus the model selection process.∙Model the data by using the analytical tools to search for a combination of the data that reliably predicts a desired outcome.Assess the data by evaluating the usefulness and reliability of the findings from the data mining process.EM建立分析流程中，不必包含SEMMA方法每一步，同时其中的步骤可以重复出现。

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。