Data Preparation for Data.Mining Using SAS

《数据挖掘中的数据准备：使用SAS》是一本专注于如何利用SAS软件进行高效数据预处理的优秀资源。数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，对于确保模型的准确性和可靠性至关重要。SAS作为业界广泛使用的统计分析软件，提供了丰富的功能来处理复杂的数据集。 在数据挖掘过程中，数据预处理主要包括以下几个核心环节： 1. 数据清洗：这是预处理的第一步，涉及到处理缺失值、异常值和重复值。SAS提供了PROC FREQ、PROC MEANS等过程来识别和处理这些问题，如用平均值、中位数或众数填充缺失值，或者删除异常值。 2. 数据转换：包括标准化（使数据具有相同的尺度，如z-score转换）、归一化（将数据缩放到0-1区间）以及离差标准化等，这些操作有助于提高模型的计算效率和性能。SAS的PROC STDIZE和PROC TRANSPOSE过程可用于这些转换。 3. 特征工程：创建新的预测变量，例如交互项、多项式特征或衍生特征。SAS的PROC EXPAND可以用于生成滞后变量，而PROC SQL或数据步可以用来创建新的特征组合。 4. 缩减数据：当数据集过大时，为了减少计算负担，可以通过选择有影响力的变量或降维方法（如主成分分析PCA）来减少特征数量。SAS的PROC PRINCOMP和PROC FACTOR可用于执行降维。 5. 分箱和离散化：连续数值变量有时需要转化为类别，以适应某些模型的需求，如决策树。SAS的PROC FORMAT和PROC DATASETS可以实现这一目标。 6. 数据集分割：将数据划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型开发和评估。SAS的PROC SURVEYSELECT或DATA步可以完成这一任务。 7. 编码处理：对分类变量进行编码，如独热编码或顺序编码。SAS的PROC FORMAT和PROC FREQ可以进行编码转换。 8. 文本数据处理：处理非结构化文本，如清洗、分词、构建词袋模型或TF-IDF向量化。SAS的Text Miner组件提供了强大的文本分析功能。 通过掌握这些SAS技巧，用户能够有效地准备数据，为后续的数据挖掘工作打下坚实基础。《数据挖掘中的数据准备：使用SAS》这本书很可能会详细阐述以上各个环节，并提供实例演示，帮助读者深入了解和应用SAS在数据预处理中的实际操作。对于想要提升SAS技能，尤其是数据预处理能力的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的资源。