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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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6181Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。Word Mover距离的定义WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积成本。通过解决以下线性程序问题来计算距离。T i...
原创
2021-05-12 20:52:31
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6181Word Mover的距离（WMD）是用于衡量两个文档之间差异的距离度量，它在文本分析中的应用是由华盛顿大学的一个研究小组在2015年引入的。Word Mover距离的定义WMD是两个文档之间的距离，作为将所有单词从一个文档移动到另一个文档所需的最小（加权）累积成本。通过解决以下线性程序问题来计算距离。T i...
原创
2021-05-20 22:05:18
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# 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
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
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
er的距离（WMD）是用于衡量
原创
2022-11-27 20:41:26
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「摘要」在以互联网为核心，信息不断发展的今天，文本信息作为最重要的网络资源，其中隐含着大量的模式与知识亟待发现与利用。虽然在广泛的数据资源中充斥着大量非结构化或者半结构化的数据资源，但是通过信息标注技术处理后，大部分数据均可结构化，形成文本资源。文本挖掘作为数据挖掘的分支，就是指从文本数据中抽取有价值的，事先未知的、可理解、最终可用的信息和知识的过程，即数据挖掘的对象全部由文本信息组成。本文是笔者
作者 Yongzheng (Tiger) Zhang ，LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要，发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点，能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。文本分析平台及主题挖掘文本数据挖掘是，计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理
# Python读取SAS文本
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要处理不同格式的数据文件。SAS（Statistical Analysis System）是一种常见的数据处理软件，它使用SAS语言进行数据分析。在本文中，我们将学习如何使用Python读取SAS文本文件并进行数据处理。
## 为什么选择Python？
Python是一种流行的编程语言，它具有丰富的数据处理库和工具。使用
原创
2023-09-12 04:08:26
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1 文本挖掘概要 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 •Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 •Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 •Categorize：将文本划分到预先定义的类别里 •Summarize:提取全面准确反映文档中心内容的简单连贯描述性短文、关键词。 文本挖掘应用： •智能信息检索：同义词，
隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，首先由Blei, David M.、吴恩达和Jordan, Michael I于2003年提出，目前在文本挖掘领域包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面都有应用。LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是pLSA的贝叶斯版本。 pLSA与LDA对比（文档生成方式） &n
随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息
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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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
