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SAS数据挖掘实战篇[二] 从SAS数据挖掘实战篇[一]介绍完目前的数据挖掘基本概念之外,对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后,我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇[二]SAS工具的应用.首先来看一下SAS大概的一个软件界面.(这里面实际操作性较强,建议都打开软件,step by step自己操作一遍,印象深刻)操作流程如下:   1 认识 SAS Enterprise Miner 1启动SAS EM 方式1:首先打开SAS,然后在SAS命令栏输入miner,回车即可:   方式…
SAS数据挖掘实战篇[五] SAS--预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识.这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识,可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中.从预测的主要功能上看,主要是对未来 数据的概念分类和趋势输出.统计学中的回归方法等可以通过历史数据直接产生对未来数据预测的连续值.因而这 些预测型知识己经蕴藏在诸如趋势曲线等输出形式中.常见的预测模型主要有逻辑回归.决策树和神经网络. 1 逻辑回归模型…
SAS数据挖掘实战篇[四] 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得. 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类.处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同.聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的. 通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某…
SAS数据挖掘实战篇[六] 6.3  决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则.第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数 据集的划分.一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组. 1  问题背景 预测模型案例概述 一家金融服务公司为客户提供房屋净值贷款.该公司在过去已经拓展了数千净值贷款服务.但是, 在这些申请贷款的客户中,大约有20%的人拖欠贷款.通过使用地理.人口和金融变量,该公…
SAS数据挖掘实战篇[三] 从数据挖掘概念到SAS EM模块和大概的流程介绍完之后,下面的规划是[SAS关联规则案例][SAS聚类][SAS预测]三个案例的具体操作步骤,[SAS的可视化技术]和[SAS的一些技巧和代码],至于像SAS的数据导入导出数据处理等一些基本的代码,不作大的讲解.到时候会穿插在每周日常里进行介绍,只有多操作才能熟练. 贵在平时实践和坚持! OK,废话不多说,今天主要写这篇"SAS数据挖掘实战篇[三]"主要介绍,SAS的关联规则应用数据挖掘. 1 关联规则 1.1…
SAS数据挖掘实战篇[一] 1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母,管理和计算机技术的发展,促使数据挖掘技术的诞生.随着世界信息技术的迅猛发展,信息量也呈几何指数增长,如何从巨量.复杂的数据中获取有用的信息,成为了信息技术研究领域的一道新课题.在这样的背景下,数据挖掘技术诞生并成为了近年来的研究热点.机器学习.数据库技术和数理统计是数据挖掘的三个技术支柱. 今天,这些技术已经相当成熟,加上高性能关系数据库引擎和广泛的数据集成,让数据挖掘技术得到了广泛的实际应用.目前数据挖掘相关…
SAS数据挖掘实战篇[七] 6.5  SAS EM数据挖掘-----预测模型 1  问题定义 目标:建立模型预测贷款申请的信用状态,选择最优的模型来预测和减少损失. 数据集:SAMPSIO.DMAGECR 数据集大小:1000 变量数目:21(20个输入变量,1个目标变量) 变量描述   该损失矩阵将产生和第一个损失矩阵相似的决策,但是第二个矩阵产生的统计描述更加容易理解. 先验概率 在训练数据集中, 未预测数据:SAMPSIO.DMAGESCR 数据集大小:75(没有GOOD_BAD变量)  …
不知不觉我的第一个小程序已经上线一周了,uv也稳定的上升着. 很多人说我的小程序没啥用,我默默一笑,心里说:“它一直敦促我学习,敦促我进步”.我的以一个小程序初衷是经验分享,目前先把经验分享到博客园,边学习边完善小程序.同时我会持续学习,持续更新,功能定会一天天的完善起来. 欢迎大家扫码体验. 闲话少叙,今天我们一起来练习LayaAirIDE搭建游戏开始界面. 既然要开发游戏,那自然少不了图片素材,大家可以根据实际情况自行备图.大致一下几种素材图片: 1.一张背景图片(750*1333) 2.开…
1.删除Default.gdb中的所有要素类.表.栅格 2.空间随机抽取若干数 3.地震目录自动空间化 参考:esrichina易智瑞中国公开课…
小喵万万没想到,上一篇博客,居然已经被阅读600次了!!!让小喵感觉压力颇大.万一有写错的地方,岂不是会误导很多筒子们.所以,恳请大家,如果看到小喵的博客有什么不对的地方,请尽快指正!谢谢! 小喵的唠叨话:上一篇博客,我们详细的介绍了Redis 中String数据类型的底层实现(http://www.cnblogs.com/idiotgroup/p/5450157.html),相信大家已经在原理上掌握的相当不错了.这次,我们就介绍Redis的命令行操作.当然,我们实际开发的时候可能不会太经常直接…