众文网1.SAS数据挖掘与分析论文
SAS数据挖掘技术的实现
一、智能型的数据挖掘集成工具：SAS/EM
作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM的图形化界面、可视化操作可引导用户（即使是数理统计经验不太多的用户）按SEMMA原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM运行，即可得到一些分析结果。有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。
SAS/EM可实现同数据仓库和数据集市、商务智能及报表工具的无缝集成，它内含完整的数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程以及数据挖掘评价工具。
二、基于传统统计算法的数据挖掘工具：SAS/INSIGHT、SAS/STAT以及SAS/ETS等
SAS/INSIGHT是一个可视化数据探索与分析工具，它将统计方法与交互式图形显示融合在一起，为用户提供全新的使用统计分析方法的环境。用户用SAS/INSIGHT可以考察单变量（或指标）的分布，显示多变量（或指标）数据，用回归分析、方差分析和广义线形模型等方法去建立模型。由于所有的图形和分析都是动态的，用户可以通过3D旋转图形来探索数据，并通过点击图形上的点来识别它们，方便快捷地增加或删除一些变量。用户还可以发现数据中的规律性，快捷地建立模型，并分析各指标间的关系。
SAS/STAT软件包中覆盖所有实用数理统计方法，提供多个过程进行不同类型模型与不同特点数据的回归分析，具有多种形式模型化的选择方法，可处理多种复杂数据，并为多种试验设计模型提供方差分析工具；它可处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程，为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供许多专用过程；此外，它含有多种聚类准则的聚类分析方法，用户可利用SAS/STAT进行生存分析。
SAS/ETS拥有丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系统和进行预测的有力工具。它提供方便的模型设定手段与多样的参数估计方法。
除此之外，SAS/OR可提供全面的运筹学方法，SAS/QC为全面质量管理提供一系列工具，SAS/IML提供功能强大的面向矩阵运算的编程语言。
在数据挖掘中使用哪种方法，用SAS软件包中什么方法来实现，主要取决于用户的数据集的特征和要实现的目标。实际上，选择不是惟一的，用户不妨多试几种方法，从实践中选出最适合自己的方法和软件。
除了使用SAS的开发工具以外，用户还可选择其他厂商的开发工具，将SAS提供的数据挖掘功能通过界面集成起来，实现用户定制的数据挖掘应用。
三、产品应用范围
SAS数据挖掘软件广泛应用于客户关系管理、金融风险防范、供应关系管理、数据库营销及竞争优势分析等方面。据悉，SAS新近推出了专用于网络流量分析的最新软件产品e-Discovery和webHound，可对优化网站的结构起到非常有效的作用。
2.时间序列分析与SAS应用的目录
1 时间序列的基本知识
1.1 时间序列概念
1.2 SAS介绍
1.2.1 SAS的显示管理系统
1.2.2 SAS的程式结构
1.2.3 SAS程式的输入及运行
1.2.4 DATA语句
1.2.5 CARDS语句
1.2.6 INPUT语句
1.2.7 PROC语句
1.2.8 PRINT过程
1.3 时间序列的平稳性
1.3.1 统计特征
1.3.2 时间序列的平稳性
1.3.3 严平稳与宽平稳的关系
1.3.4 样本均值、方差、自协方差与自相关函数
1.3.5 平稳时间序列的意义
1.4 异常点检验与缺省值的补足
1.4.1 时间序列数据的采集
1.4.2 异常点的检验与处理
1.4.3 缺省值的补足
1.5 平稳性检验
1.6 纯随机性检验
1.7 方差的同质性检验
1.7.1 方差的同质性检验
1.7.2 方差的稳定性转换
1.8 差分运算与后移算子
1.8.1 差分运算
1.8.2 后移算子
习题1
2 平稳时间序列
2.1 AR(p)模型
2.1.1 p阶自回归模型
2.1.2 P阶自回归模型的统计特性
2.2 MA模型
2.2.1 q阶移动平均模型
2.2.2 移动平均模型的统计特性
2.3 ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）
2.3.1 ARMA(p,q)模型
2.3.2 ARMA(p,q)模型的统计特性
2.4 ARMA模型的识别与参数估计
2.4.1 模型的初步识别
2.4.2 模型定阶
2.4.3 模型参数估计
2.4.4 模型的适应性检验和参数的显著性检验
2.5 平稳时间序列的预测
2.6 实例分析（I）
习题2
3 非平稳时间序列的确定性分析
3.1 时间序列的分解
3.1.1 Gramer分解定理
3.1.2 确定性因素分解
3.2 长期趋势分析及预报
3.2.1 平滑法
3.2.2 趋势拟合法
3.3 季节变动分析及预报
3.3.1 季节变动及其测定目的
3.3.2 季节变动分析及预测的原理与方法
3.4 X—11方法简介
3.4.1 X—11方法的基本思想
3.4.2 X—11方法
习题3
4 ARIMA模型
4.1 平稳化方法
4.1.1 差分运算的实质
4.1.2 平稳化方法
4.1.3 过差分
4.2 ARIMA(p,d,q)模型
4.2.1 ARIMA(p,d,q)模型
4.2.2 ARIMA(p,d,q)模型参数统计与预报
4.3 实例分析（Ⅱ）
习题4
5 传递函数模型
5.1 传递函数模型
5.2 传递函数模型的识别
5.3 干预模型
习题5
附表
参考文献
……
3.如何用sas软件做时间序列分析
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
4.sas时间序列分析nlag怎么运用
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
5.sas时间序列分析nlag怎么运用
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
6.求`论文`《SAS软件在 方面的应用》
数学建模介绍 1. 什么是数学建模？ 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象 比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物 理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
2. 什么是数学模型？ 数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。
它常常是以某种意义上接近实际事物 的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等 等。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是 数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际 物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 3. 为什么要建立数学模型？ 在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言--因为他们普遍相信，自然是严格地演化 着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。
因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述 解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。 top 数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处 理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等 语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包（Toolbox）.工具包又可以分为功能性工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强 的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改 或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算（ Technical computing ）的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以 及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级 科学运算环境。
目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广 泛使用。 Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。 ·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。
·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。 ·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。
·可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。 ·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。
Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。
3.lingo的概况 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中 LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题，但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。
模型建立语言和求解引擎的整合 LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言。
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