DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制1. 各种循环与控制DO组 创建一个执行语句块
DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句
DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环
DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环
DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/END之间的语句
END 退出DO或SELECT语句
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2023-08-25 11:27:42
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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
# SAS数据挖掘入门
SAS（Statistical Analysis System）是一个专为数据分析和数据挖掘而设计的强大软件工具。随着数据量的不断增加，从数据中提取有价值的信息变得愈发重要，数据挖掘技术也逐渐受到广泛关注。本文将通过一些简单的代码示例，介绍如何使用SAS进行数据挖掘。我们将探讨数据准备、可视化和模型构建的基本步骤。
## 数据准备
在数据挖掘中，数据准备是最为关键的步
接着以前的《SAS编程与数据挖掘商业案例》，之前全是sas的基础知识，现在开始进入数据挖掘方面笔记，本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向，并以logistic回归为例说明。一：数据挖掘综述衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标，为达到一个商业目标，有很多种方法，只有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法，即使是看似简单的方法，只要能高效解决商业目标，我们就认为是牛的方法；面对海量的数据，
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2023-05-23 16:12:36
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1. 一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分：DATA步或PROC步
全程语句
SAS组件语言（SCL）
结构化查询语言（SQL）
SAS宏语言2. 宏触发：% 是一个宏语句或宏函数；&是一个宏变量引用3. 局部宏变量：一般程序定义的为宏变量。全局宏变量：使用%global语句或通过data步接口子程序产生宏变量以及除SYSPBUFF外的所有自动宏变量都是全局宏变量。4. 定义宏变量 %
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
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理1. SAS变量操作的常用语句ASSIGNMENT 创建或修改变量
SUM 累加变量或表达式
KEEP 规定在数据集中保留的变量
DROP 规定在数据集中删除的变量
ARRAY 定义一个数组
RENAME 重命名数据集变量
LENGTH
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>&
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task1 赛题理解一、 赛题理解Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task1 赛题理解 部分，为大家入门数据挖掘比赛提供一个基本的赛题入门讲 解，欢迎后续大家多多交流。 赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 1.1 学习目标理解赛题数据和目标，清楚评分体系。 完成相应报名，下载数据和结果提交打卡（可提交示例结果），熟悉比赛流程1.2 了解赛
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
目录CRISP-DM方法论SEMMA方法论Tom Khabaza 挖掘9律一、CRISP-DM方法论CRISP-DM方法论，全称Cross-Industry Standard Process for Data Mining)，即跨行业的数据挖掘标准流。SPSS公司1999年提炼出来的数据挖掘项目实践的标准方法论。CRISP-DM反映了数据挖掘中的自然迭代规律，在实际工作中可以从其中某一点切入，整体
大数据时代已经来临，利用网络和生活中产生的大量数据发现问题并创造价值，使得数据挖掘成了一门新的学科和技术。那么什么是大数据挖掘，数据挖掘的过程是什么，以及它的具体算法又有哪些?今天这篇文章，将带你一起了解数据挖掘的那些事儿。01、首先，数据挖掘到底是什么? 官方的定义，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道
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2023-07-02 14:19:40
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文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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大数据挖掘方法介绍在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
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2023-08-31 00:27:19
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作者：Flyingis 数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。地理空间数据挖掘(Geospatial Data Mining)是数据挖掘的一个研究分支，即从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的
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2023-07-26 14:45:38
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。关注作者：需要大数据学习视频资料关注我什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人
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2023-09-14 17:09:19
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不
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2023-09-11 11:42:15
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SAS在企业使用的情况：SAS是一个很昂贵的商业软件。在企业中使用SAS比较多，在企业界中是比较流行，在学术界使用R比较多。SAS简介：统计分析系统 处理生物分析数据。SAS成为统计领域的国际标准软件，服务全球50000多家企业。在医学和金融领域，在进行数据分析的时候，要求使用SAS软件。数据分析软件的基本问题：1）怎么建立数据集？ETL，SAS有专门的语句和过程做这个事情。2）怎样进行
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2023-08-07 22:01:33
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