SAS數(shù)據(jù)挖掘與分析

前言

在市場經(jīng)濟充滿著激烈競爭的今天，統(tǒng)計學(xué)中的熱門話題之一是數(shù)據(jù)挖掘問題。數(shù)據(jù)挖掘是一個機遇,也是一個挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)倉庫中發(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，其目的是在過去的經(jīng)驗基礎(chǔ)上預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。例如，線性回歸（linear regression）等用于預(yù)測未來，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句，是數(shù)據(jù)的科學(xué)挖掘和統(tǒng)計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)計分析所用的各類命令語句，第9～17章著重介紹如何用命令語句及其對話框進行常用的初高級統(tǒng)計和專業(yè)統(tǒng)計，并對統(tǒng)計結(jié)果進行了科學(xué)準(zhǔn)確的分析。    本書面向全國高校統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、市場營銷學(xué)、人文社會學(xué)、信息管理學(xué)及財經(jīng)學(xué)等專業(yè)的本科生和研究生，可作為這些專業(yè)及其他非計算機專業(yè)學(xué)生必選的統(tǒng)計教材，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編程的語法知識  1.1  SAS概述  1.2  觀測值、變量常量  1.3  SAS的操作符  1.4  SAS數(shù)據(jù)挖掘常用的語句  習(xí)題1第2章  數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)備知識  2.1  DATA語句  2.2  INPUT語句  2.3  LENGTH語句  2.4  用LABEL語句指定變量標(biāo)簽  2.5  用PROC FORMAT過程指定數(shù)據(jù)標(biāo)簽  2.6  用MISSING語句宣告缺失值  2.7  注釋語句  2.8  創(chuàng)建新變量  2.9  缺失值不參與運算  2.10  求和語句  2.11  刪除變量  2.12  用INFILE語句讀取外部文件的數(shù)據(jù)  習(xí)題2第3章  數(shù)據(jù)挖掘時的跳轉(zhuǎn)與循環(huán)　3.1  IF語句    3.1.1  IF THEN語句    3.1.2  IF THEN／ELSE語句　3.2  GOTO語句　3.3  LINK語句　3.4  RETURN語句　3.5  刪除部分個案    3.5.1  刪除數(shù)據(jù)集里暫時不用的個案    3.5.2  用IF語句挖掘部分?jǐn)?shù)字型的個案　3.6  循環(huán)語句　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)倉庫  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  變量相同時的連接    4.4.2  變量不同時的連接    4.4.3  變量值相同時的個案連接  4.5  數(shù)據(jù)集“合二為一”    4.5.1  按個案號配對合并變量    4.5.2  用BY語句進行匹配合并　4.6  用FILE語句控制輸出文件　4.7  OU丁PU丁語句    4.7.1  OUTPUT語句格式    4.7.2  一個個案的變量分幾行輸出    4.7.3  一個DATA步創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)集    4.7.4  多行信息合并為一行　4.8  用DATASETS過程修改數(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)挖掘的過程引論　5.1  DATA語句　5.2  INFILE語句　5.3  INPUT語句　……第6章  通過描述統(tǒng)計挖掘數(shù)據(jù)第7章  均值比較與T檢驗第8章  方差分析第9章  相關(guān)分析第10章  用GLM過程進行回歸分析第11章  采用REG過程進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：對數(shù)與多項式回歸第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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