SAS數(shù)據(jù)挖掘與分析

前言

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)充滿著激烈競(jìng)爭(zhēng)的今天，統(tǒng)計(jì)學(xué)中的熱門話題之一是數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)機(jī)遇,也是一個(gè)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)掘那些潛在的、鮮為人知的數(shù)據(jù)規(guī)律和數(shù)理模式，其目的是在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。例如，線性回歸（linear regression）等用于預(yù)測(cè)未來(lái)，線性判別分析（linear discriminate analysis）技術(shù)用于數(shù)據(jù)分類，非線性回歸技術(shù)等用于估值和抽樣，從而提高市場(chǎng)的決策能力和成功幾率。SAS(statistical  analysis  system)

內(nèi)容概要

本教材囊括了SAS編程方面極為詳盡的命令語(yǔ)句，是數(shù)據(jù)的科學(xué)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析方面的一本不可多得的教科書。    本書的前8章介紹了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析所用的各類命令語(yǔ)句，第9～17章著重介紹如何用命令語(yǔ)句及其對(duì)話框進(jìn)行常用的初高級(jí)統(tǒng)計(jì)和專業(yè)統(tǒng)計(jì)，并對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行了科學(xué)準(zhǔn)確的分析。    本書面向全國(guó)高校統(tǒng)計(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)、人文社會(huì)學(xué)、信息管理學(xué)及財(cái)經(jīng)學(xué)等專業(yè)的本科生和研究生，可作為這些專業(yè)及其他非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生必選的統(tǒng)計(jì)教材，也是數(shù)據(jù)挖掘和信息分析方面的利器。

書籍目錄

第1章  SAS編程的語(yǔ)法知識(shí)  1.1  SAS概述  1.2  觀測(cè)值、變量常量  1.3  SAS的操作符  1.4  SAS數(shù)據(jù)挖掘常用的語(yǔ)句  習(xí)題1第2章  數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)備知識(shí)  2.1  DATA語(yǔ)句  2.2  INPUT語(yǔ)句  2.3  LENGTH語(yǔ)句  2.4  用LABEL語(yǔ)句指定變量標(biāo)簽  2.5  用PROC FORMAT過(guò)程指定數(shù)據(jù)標(biāo)簽  2.6  用MISSING語(yǔ)句宣告缺失值  2.7  注釋語(yǔ)句  2.8  創(chuàng)建新變量  2.9  缺失值不參與運(yùn)算  2.10  求和語(yǔ)句  2.11  刪除變量  2.12  用INFILE語(yǔ)句讀取外部文件的數(shù)據(jù)  習(xí)題2第3章  數(shù)據(jù)挖掘時(shí)的跳轉(zhuǎn)與循環(huán)　3.1  IF語(yǔ)句    3.1.1  IF THEN語(yǔ)句    3.1.2  IF THEN／ELSE語(yǔ)句　3.2  GOTO語(yǔ)句　3.3  LINK語(yǔ)句　3.4  RETURN語(yǔ)句　3.5  刪除部分個(gè)案    3.5.1  刪除數(shù)據(jù)集里暫時(shí)不用的個(gè)案    3.5.2  用IF語(yǔ)句挖掘部分?jǐn)?shù)字型的個(gè)案　3.6  循環(huán)語(yǔ)句　3.7  數(shù)組    3.7.1  下標(biāo)變量的下標(biāo)    3.7.2  在DO…END循環(huán)中使用數(shù)組    3.7.3  多維數(shù)組　習(xí)題3第4章  建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)  4.1  建立永久數(shù)據(jù)集  4.2  數(shù)據(jù)的分組及分組標(biāo)記    4.2.1  分組控制    4.2.2  數(shù)據(jù)的分組標(biāo)記  4.3  數(shù)據(jù)的排序  4.4  數(shù)據(jù)集的連接    4.4.1  變量相同時(shí)的連接    4.4.2  變量不同時(shí)的連接    4.4.3  變量值相同時(shí)的個(gè)案連接  4.5  數(shù)據(jù)集“合二為一”    4.5.1  按個(gè)案號(hào)配對(duì)合并變量    4.5.2  用BY語(yǔ)句進(jìn)行匹配合并　4.6  用FILE語(yǔ)句控制輸出文件　4.7  OU丁PU丁語(yǔ)句    4.7.1  OUTPUT語(yǔ)句格式    4.7.2  一個(gè)個(gè)案的變量分幾行輸出    4.7.3  一個(gè)DATA步創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)集    4.7.4  多行信息合并為一行　4.8  用DATASETS過(guò)程修改數(shù)據(jù)集　4.9  查閱數(shù)據(jù)集的信息　習(xí)題4第5章  數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程引論　5.1  DATA語(yǔ)句　5.2  INFILE語(yǔ)句　5.3  INPUT語(yǔ)句　……第6章  通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)挖掘數(shù)據(jù)第7章  均值比較與T檢驗(yàn)第8章  方差分析第9章  相關(guān)分析第10章  用GLM過(guò)程進(jìn)行回歸分析第11章  采用REG過(guò)程進(jìn)行多元線性回歸分析第12章  路徑分析第13章  生存分析第14章  非線性回歸分析一：對(duì)數(shù)與多項(xiàng)式回歸第15章  非線性回歸二：Logistic回歸與指數(shù)回歸第16章  用Logistic過(guò)程做邏輯斯蒂克回歸第17章  2*2維Logistic  Regression回歸分析

章節(jié)摘錄

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