SAS数据挖掘与分析

出版时间：2008-8  出版社：清华大学出版社  作者：周爽，贾克云，阮桂海　编著  页数：357  
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前言

在市场经济充满着激烈竞争的今天，统计学中的热门话题之一是数据挖掘问题。数据挖掘是一个机遇,也是一个挑战。数据挖掘是从数据仓库中发掘那些潜在的、鲜为人知的数据规律和数理模式，其目的是在过去的经验基础上预测未来的发展趋势。例如，线性回归（linear regression）等用于预测未来，线性判别分析（linear discriminate analysis）技术用于数据分类，非线性回归技术等用于估值和抽样，从而提高市场的决策能力和成功几率。SAS(statistical  analysis  system)

内容概要

本教材囊括了SAS编程方面极为详尽的命令语句，是数据的科学挖掘和统计分析方面的一本不可多得的教科书。    本书的前8章介绍了数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。    本书面向全国高校统计学、医学、心理学、市场营销学、人文社会学、信息管理学及财经学等专业的本科生和研究生，可作为这些专业及其他非计算机专业学生必选的统计教材，也是数据挖掘和信息分析方面的利器。

书籍目录

第1章  SAS编程的语法知识  1.1  SAS概述  1.2  观测值、变量常量  1.3  SAS的操作符  1.4  SAS数据挖掘常用的语句  习题1第2章  数据挖掘的预备知识  2.1  DATA语句  2.2  INPUT语句  2.3  LENGTH语句  2.4  用LABEL语句指定变量标签  2.5  用PROC FORMAT过程指定数据标签  2.6  用MISSING语句宣告缺失值  2.7  注释语句  2.8  创建新变量  2.9  缺失值不参与运算  2.10  求和语句  2.11  删除变量  2.12  用INFILE语句读取外部文件的数据  习题2第3章  数据挖掘时的跳转与循环　3.1  IF语句    3.1.1  IF THEN语句    3.1.2  IF THEN／ELSE语句　3.2  GOTO语句　3.3  LINK语句　3.4  RETURN语句　3.5  删除部分个案    3.5.1  删除数据集里暂时不用的个案    3.5.2  用IF语句挖掘部分数字型的个案　3.6  循环语句　3.7  数组    3.7.1  下标变量的下标    3.7.2  在DO…END循环中使用数组    3.7.3  多维数组　习题3第4章  建立数据仓库  4.1  建立永久数据集  4.2  数据的分组及分组标记    4.2.1  分组控制    4.2.2  数据的分组标记  4.3  数据的排序  4.4  数据集的连接    4.4.1  变量相同时的连接    4.4.2  变量不同时的连接    4.4.3  变量值相同时的个案连接  4.5  数据集“合二为一”    4.5.1  按个案号配对合并变量    4.5.2  用BY语句进行匹配合并　4.6  用FILE语句控制输出文件　4.7  OU丁PU丁语句    4.7.1  OUTPUT语句格式    4.7.2  一个个案的变量分几行输出    4.7.3  一个DATA步创建多个数据集    4.7.4  多行信息合并为一行　4.8  用DATASETS过程修改数据集　4.9  查阅数据集的信息　习题4第5章  数据挖掘的过程引论　5.1  DATA语句　5.2  INFILE语句　5.3  INPUT语句　……第6章  通过描述统计挖掘数据第7章  均值比较与T检验第8章  方差分析第9章  相关分析第10章  用GLM过程进行回归分析第11章  采用REG过程进行多元线性回归分析第12章  路径分析第13章  生存分析第14章  非线性回归分析一：对数与多项式回归第15章  非线性回归二：Logistic回归与指数回归第16章  用Logistic过程做逻辑斯蒂克回归第17章  2*2维Logistic  Regression回归分析

章节摘录

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