目录一、启用二、数据挖掘三、数据挖掘的应用四、数据挖掘实例五、数据挖掘 DM-sample（一）数据挖掘中的数据角色：（二）抽样带来的2个问题（三）抽样的方法决定前述2个问题的解决（四）变量属性（五）数据类型六、数据挖掘DM-explore七、数据挖掘DM-modify八、数据挖掘DM-model九、数据挖掘DM-assess一、启用二、数据挖掘大型数据远在天边，近在眼前数据的迅速增加与数据分析方
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2024-01-14 20:44:10
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SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，本文将详细介绍如何在SAS/EM模块中进行关联规则数据挖掘，使用的软件版本是SAS 9.1.3下的Enterprise Miner 4.3:从SAS顶端的【解决方案(S)】菜单下调出企业数据挖掘（也可以通过在命令行输入miner）：SAS/EM的初始界面如下：接下来，将数据挖掘外接程序示例数据集中的Associate表导入SAS逻辑库。先将xlsx文件另存为x
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2024-01-16 17:13:22
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零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，
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2023-10-10 14:23:03
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SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（2）数据获取与数据集操作1. SET/SET效率高，建立的主表和建表索引的查询表一般不排序，2. BY语句，DATA步中，BY语句规定分组变量，用于控制SET，MERGE,UPDATE或MODIFY语句。BY<DESCENDING>variable-1
<...<DESCENDING>variable-n>&
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2024-02-29 23:56:10
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# 学习SAS大数据分析的基本流程及具体实现
## 1. 引言
欢迎来到SAS大数据分析的世界！如果你是一名刚入行的小白，不用担心！本文将带你一步一步地了解如何使用SAS进行大数据分析。从基本的概念到具体的代码实现，都是为了帮助你顺利入门。
## 2. 流程概述
在进入具体步骤之前，让我们先了解整个大数据分析的基本流程。以下是一个简单的流程表，概述了数据分析所涉及的大致步骤：
| 步骤
原创
2024-10-04 05:42:23
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身体不适，中断几天，接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明：一、按照机器学习分类1、有监督学习：已经知道why，这个why可以是分类变量的类别标签，也可以是要预测的数据集的值（比如收入）、可能是单类别或者多类别变量，通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类，如果是鉴别类别称之为：分类，如果是预测的话，例如二手车的销售价格等，
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2024-08-11 17:20:29
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相关分析相关分析是研究两个连续变量之间的线性关系相关性度量pearson 专门求连续变量之间的相关性spearman 专门解决离散型变量之间的相关性proc corr data = double.Fitness pearson spearman;
var weight oxygen runtime; 选取分析相关性的变量
run;第一个值是weight与weight的相关系数为1 第二个值假设w
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2023-06-20 16:39:57
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目录传送门概要第一步：选择模型或自定义模式第二步：训练模型第三步：评估模型第四步：应用模型第五步：优化模型最后语 概要本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤，以及每一步需要做的工作。第一步：选择模型或自定义模式这是建模的第一步，我们需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型（比如回归模型，时序预测……）；如果要预测员工是否离职，则可以选择分类模型
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2023-06-07 11:25:01
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大数据领域建模概述 文章目录大数据领域建模概述一、为什么需要数据建模二、关系数据库系统和数据仓库（OLTP和OLAP）定义场景和应用的区别集中度不同三、维度模型建模方法论四、阿里巴巴数据模型实践综述 一、为什么需要数据建模目标：将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角
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2023-08-30 20:34:06
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随着 2015 年 9 月gwy发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的tongzh》，各类型数据呈 现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几 个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤 为重要，也是大数据相关技术急需要解决的问题。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海
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2023-10-18 05:25:38
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数据集操作1、纵向合并 SAS纵向合并的语句是SET语句，语法格式如下： DATA 数据集; SET 数据集1（数据集选项）数据集2（数据集选项）…; RUN;SET语句作用是将若干个数据集依次纵向连接，并存放语法建立的数据集中。如果SET4语句后面只有一个数据集，此时相当于复制作用，即将SET指定的数据集中的数据复制到DATA语句建立的数据集中。数据集选项最常用的2种： SET 数据集1 （IN
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2024-04-01 19:18:31
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作为一直想入门数据分析的童鞋们来说，如何选定一门面向数据分析的编程语言或工具呢？注意是数据分析，而不是大数据哦，数据分析是基础了。数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而被提到频率最高的如Excel、R、Python、SPSS、SAS、SQL等。那么，这些工具本身到底有什么特点呢？应该如何合理的使用来解决数据分析的各
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2024-05-31 09:38:58
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# 大数据建模与Java开发
在当今信息化社会，数据已成为一种新的“石油”，日益重要。大数据技术的兴起，使得我们有机会从海量数据中提取有价值的信息。而大数据建模则是将数据转化为可用信息的重要环节。本文将通过Java语言，介绍大数据建模的基本概念、工具和简单的实现示例。
## 什么是大数据建模？
大数据建模是指通过一种系统化的方法，将复杂的、非结构化的数据转化为结构化数据的过程，以便于后续的数
原创
2024-10-24 03:28:59
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前言：model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。01. 基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因
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2023-08-08 12:04:39
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数据是建模的基础，也是研究事物发展规律的材料。数据本身的可信度和处理的方式将直接决定模型的天花板在何处。一个太过杂乱的数据，无论用多么精炼的模型都无法解决数据的本质问题，也就造成了模型的效果不理想的效果。这也是我们目前所要攻克的壁垒。但是，目前我们市场对的数据或者科研的数据并不是完全杂乱无章的，基本都是有规律可循的，因此，用模型算法去进行科学的分析，可以主观情绪对决策的影响。所以数据是非常重要的一
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2023-11-16 13:34:57
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干货丨大数据建模实操案例分析 大数据建模在解决这些问题上起到的作用： 这个案例是某品牌手机新品上市营销的业务方案，我们帮它做了两件事情，第一件事情是老用户的营销，通过建模找到新品手机的目标人群。第二件事情是微博营销，对于这一点我们又做了三件事：1）帮它甄别这个行业比较有话语权的微博；2）帮它识别了网友中的意见领袖；3）帮它找到想买手机的用户。 这个项目的关键点，其实就是定义清楚业务问题。我们
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2023-06-07 14:47:09
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数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。历史上，企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型，因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起，以支持业务流程的信息需求。不幸的是，大数据现在包含了很大比例的管理数据，并不能在关
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2023-09-05 09:44:43
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何为大数据建模，我们从3个W（什么、为什么、如何）出发来详解下大数据建模。一、什么是数据建模（what）数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。（个人认为，数据建模就是将现实数据关系、类别按照一套完整的方法论有映射到数据仓库里，将数据有序的、结构化存储在数据仓库里面）二、为什么要进行数据建模（why）性能：我们可以更快地查询到想要
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2023-09-02 17:00:06
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Power BI 是基于云的商业数据分析和共享工具，它能帮您把复杂的数据转化成最简洁的视图。通过它，您可以快速创建丰富的可视化交互式报告，即使在外也能用手机端 APP 随时查看。甚至检测公司各项业务的运行状况，只需它仪表板的一个界面就够了。该篇教程继续为大家讲解在使用Power BI中如何优化数据模型。Power BI Desktop 提供一些工具，可用于优化数据、使其更利于创建报表和视觉对象，以
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2024-06-20 19:45:23
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数据分析工具SAS和R的比较是数据分析界最大的争议，由于Python的简易和实用性近两年也逐渐得到了分析界的重视，现把SAS、R和Python放到一起从数据分析角度来比较这三个工具的应用情况。首先对三者进行简单的介绍：（1）SAS：在商业分析领域，它是无可争辩的霸主。SAS提供了丰富的统计功能，友好的GUI界面可以让分析师快速上手，技术支持也做的相当到位。（2）R：R可以看做SAS的一个“开源版本
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2023-07-01 17:23:03
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