使用 SAS Enterprise Miner 进行应用分析

课程长度：

3 天/18 小时

课程概述: 

本培训课程适用于 SAS Enterprise Miner 5.3 和 SAS Enterprise Miner 6.1。本课程主要介绍使用 SAS Enterprise Miner 丰富的工具集构建分析流程，从而实现模式发现（分群、关联和序列分析）和预测模型（决策树、回归和神经网络模型）。

学习目标:

• 定义 SAS Enterprise Miner 项目并使用图形探索数据
• 为获得更好的分析结果重构数据
• 建立和理解预测模型，例如决策树和回归模型
• 比较并解释复杂模型
• 创建和使用评分代码
• 应用关联和序列发现处理数据
• 使用其他模型算法，例如规则归纳、梯度推进和支持向量机
•  
• 培训对象:
• 数据分析师、定性分析专家和其他需要 SAS Enterprise Miner 入门的人员。
•  
• 必备条件:
•  参加本课程前，你应该熟悉微软视窗和基于视窗系统的软件。此外，你应该至

课程内容:

少对基本统计和回归模型有基础的了解。SAS 软件的使用经验对学习本课程有益但不是必需的。

1. 简介
   • SAS Enterprise Miner 简介
2.  
3. 访问并探索已准备数据
   • 创建 SAS Enterprise Miner 项目，库和图表
   • 定义数据源
   • 探索数据源
4.  
5. 介绍使用决策树生成预测模型
   • 生成决策树
   • 优化复杂决策树
   • 了解其他诊断工具
   • 手工调整决策树生长选项
6.  
7. 介绍使用回归生成预测模型
   • 选择回归输入
   • 优化复杂回归
   • 解释回归模型
   • 转换输入
   • 分类输入
   • 多项式回归
8.  
9. 使用神经网络和其他模型工具介绍预测模型
   • 神经网络模型介绍
   • 输入选择
   • 停止训练
   • 其他模型工具
10.  
11. 模型评估