SAS 对数据的拼接与串接使用SAS对数据进行串接、合并、更新与修改。1. 数据集的纵向串接数据集的纵向串接指的是，将两个或者多个数据集首尾相连，形成 一个新的数据集。对数据集的纵向串接可以通过以下两种方法实现：·使用SAS DATA步的SET语句。·使用SAS过程步的APPEND过程。1.1 使用SET语句实现纵向串接 1.基本形式使用SET语句实现纵向串接的基本形式如下：DATA
SAS EM服务器与客户端安装简易说明SAS Enterprise Miner5.2安装说明一、安装准备操作系统(Windows系统)Microsoft Windows Server 2003 FamilyMicrosoft Windows XP Professional updated with Service Pack 1Microsoft Windows 2000 Family update
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2024-05-30 00:35:20
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1、安装软件环境说明win7 64位 + SAS9.4准备工作查看SAS的sid文件有效期，并修改系统时间为有效期之前的1个月，如图示：修改sid问题1：SAS EM创建项目报NO_FILE错误（报错时的场景是操作系统是中文，也没有修改系统时间）解决方式：1.操作系统语言改成英文版。（试过几次中文版的都失败了，不确定这是主因，因为安装成功时也修改了系统时间，之前失败的时候都没修改系统时间）&nbs
原理 k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。 决策树的一个重要 任务是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一 系列规则，在这些机器根据数据集创建规则时，就是机器学习的过程。专家系统中经常使用决策 树，而且决策树给出结果往往可以匹敌在当前领域具有几十年工作经验的人类专家。 决
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2024-09-09 21:16:22
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决策树是日常建模中使用最普遍的模型之一，在SAS中，除了可以通过EM模块建立决策树模型外，还可以通过SAS代码实现。决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit，两者基本一样，后者效率更高，但在SAS help都查不到这两个过程步，本文参考相关资料主要介绍Proc split过程。其语法结构为：Proc s
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2024-06-09 00:50:34
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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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1、数据挖掘软件之ANGOSS软件公司KnowledgeSTUDIO平台：NT , Windows 9X功能：CHAID算法，支持PMML，留有与SAS、S-Plus的接口，能够灵活地导入外部模型和产生规则，包含神经网络建模的能力优点：响应快，模型、文档易于理解，决策树分析直观/性能良好，SDK中容易加入新的算法缺点：决策树不能编辑打印，SDK缺乏数据预处理阶段的函数，没有示例代码，不支持AIX应
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2023-10-25 22:56:25
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1. 将Tree 节点添加到流程图工作区2. 连接Transform Variables 节点和Tree节点3. 打开Tree 节点。对于二元目标变量，节点使用卡方检验，默认对于二元目标变量分枝准则的显著性水平为0.200。简单说来，可以使用默认Basic项的设置来拟合模型4. 选择Advanced 项。由于节点认识到
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2023-11-16 14:07:15
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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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SAS EM非正常结束后，由于加锁未必删除所以无法重新打开diagram,应到emproj目录下删除.lck文件即可。
for more to see: project trobleshooting tips
原创
2009-07-26 15:11:52
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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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机器学习sklearn（学习笔记3）——决策树1简介介绍1.定义2.决策树如何做决策3.决策树的构建3.1 数据分割3.2 分裂属性的选择3.3 停止分裂的条件3.4 决策树的构建方法4. 决策树的优化 介绍决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图
五个顶级的大数据架构 自从像AWS这样的公共云产品开辟了大数据分析功能以来，小企业通过挖掘大量的数据做到只有大企业才能做到的事情，至今大约有10年时间。这些事情其中包括网络日志、客户购买记录等，并通过按使需付费的方式提供低成本的商品集群。在这十年中，这些产品蓬勃发展，涵盖了从实时(亚秒级延迟)流媒体式分析到用于分析批量模式工作的企业数据仓库，而企业数据仓库则可能需要数天或数周才能完成。 以
前言原来是今年才推出的。今日早读文章由@十方魔投稿分享。正文从这开始～～简介2019年十月一号，sass团队推出了sass的模块化机制，通过新关键词@use、@forward，变量、mixin和函数从此拥有了命名空间。并且，sass对已有的内置函数进行了归类和整理，分类到了各个内置模块下。引入模块化机制，让sass向更成熟的阶段迈进了很大的一步。目前sass的各个实现中，仅Dart Sass 1.
# SAS EM决策树的Python实现
随着数据科学的快速发展，决策树成为数据挖掘和机器学习中常用的工具。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现决策树模型，并展示与SAS Enterprise Miner（SAS EM）中决策树类似的功能。
## 决策树简介
决策树是一种基于树状结构的决策支持工具，通过一系列决策规则将数据分成不同的类别。每个内部节点代表一个属性测试，每个分支代表
原创
2024-10-18 08:42:41
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决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ensemble 的基础，值得好好理解。一般而言一棵
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2024-06-03 22:48:02
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实验：使用决策树模型，来构建客户违约预测模型决策树(Decision Tree)分类技术是一种比较直观的用来分析不确定性事件的概率模型,属于数据挖掘技术中比较常见的一种方法。主要是用在分析和评价项目预期的风险和可行性的问题。决策树作为预测模型，从直观可以看作类似于一棵树，从树根到各个分支都可以看作一个如何分类的问题。枝干上的每一片树叶代表了具有分类功能的样本数据的分割。本次的实验将构建决策树模型来
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2024-09-26 14:38:33
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本系列笔记内容参考来源为李航《统计学习方法》知识概要决策树模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。决策树与if-then规则可以把决策树看成一个if-then规则的集合，则应满足互斥并且完备，即每一条实例都被一条路径或一条规则所覆盖，而且只被一条路径或一条规则所覆盖。决策树与条件
我的问题解决了，很简单，就删除对应项目文件中的.lck文件
原创
2009-07-23 00:44:54
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决策树实战的原始的直观理解为if-else的逻辑结构def predict(x1, x2, x3):
if x3 >= 97.5:
return 1
else:
if x1 == 1:
return 1
else:
if x2 == 0:
retur
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2024-09-30 13:56:58
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