1. 基于sas的数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：
(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
2. SAS数据分析论文
LSD(Least—SignificantDifference)，最小显著性差异法，是Fisher于1935年提出的。
用T检验完成各组间的配对比较检验的敏感性高，各个水平间的均值存在微小的差异也有可能被检验出来，但此方法对第一类弃真错误的概率不进行控制和调整。
3. 基于sas的数据分析
3.3时间序列分析 3.3.1时间序列概述 1. 基本概念 (1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础：惯性原则。即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
4. SAS数据处理
数据处理软件有：1、Excel广泛地应用于管理、金融等众多领域；2、SAS，把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体；3、R拥有数据处理、计算和制图功能；4、Tableau Software用来快速分析、可视化；5、SPSS数据录入。
你也别管前十名的事了，把以下几个搞懂就是神了：
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可zhuan定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
5. 基于sas的数据挖掘方法
数据分析：
1.明确目的和思路
2.数据收集
3.数据处理
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
6. SAS数据挖掘建模
我是统计专业的，SAS是专业商业软件，但是大多需要编程。多用于大型企业，例如电信、银行等的数据挖掘。但是SPSS多用于社科的，完全黑匣子菜单操作，比较受非专业人士的欢迎。总之，SPSS好上手，SAS功能很强大。
7. 提供SAS编程数据分析
sas入门书籍：
1.薛富波主编的《SAS8.2统计应用教程》这是我看的第一本与sas相关的书籍，个人觉得还是不错的，全书的基本框架是先对语句（过程步或者数据步）进行详细的解释，后面紧接着是针对该语句的例子，所以很容易上手，对于初学者很实用。
Tips:但是看这本书有个缺点就是，几乎列出了所有过程步或者数据步的 选项，如果要全看下来，估计对于初学者的信心是一个很大的挑战。我刚开始看的时候被搞得一头雾水，后来才发现大多数选择项几乎很少用到，所以建议初学者在第一遍看这本书的时候尽量挑些常用的选项理解一下意思就可以了，看不懂的快速的跳过，主要是通过例子来揣摩和理解语句的意思可能会好一点。这本书看下来，基本对sas的语句语法什么的会有一个大体的了解。
2．朱世武主编的《sas编程技术教程》-清华大学出版社出版，显然这本书吸取了第一本的教训，虽然相比第一本书，基本思路大致是一样的，那就是先是介绍语句的基本结构，然后通过大量的实例来分析和演练。但是作者在介绍了部分常用的选择项，所以整本书看起来也通俗易懂，非常适合初学者。
3.《The Little SAS Book》虽然是英文，但是其实还是灰常容易读懂的，基本上都是短句，也没有什么生僻的词汇，并且思路很清晰，推荐英语好的同学看这个，PS:其实英语不好的童鞋更应该看这本，正好借此机会学习下英语，一举两得。
这三本书基本上涉及的模块主要是sas/base，入门足够了。在每本书的后面阶段的还涉及了一些简单的sqL编程，以及宏，但是不是很详细，要是想学习高级一点的SAS编程，还得找其他的方面的书看。但是就入门来说这三本肯定是足够了。
下面是列举这几年国内出版的sas医学相关书籍：
1． 2010 SAS统计分析教程 胡良平
2． 2010 SAS实验设计与统计分析 胡良平
3 .2009 SAS统计分析从入门到精通 阮敬
4． 2009 时间序列分析与SAS应用 肖枝洪
5． 2009 SAS软件实用教程 张瑛
6． 2008 SAS数据分析系统教程 陈颖
7. 2008 SAS统计分析应用 董大钧
8. 2008 多元统计及SAS应用 余家林
9. 2008 SAS数据分析范例 范金城
10. 2007 SAS与统计分析 胡希远
11. 2007 SAS软件与统计应用教程 汪远征
12. 2007 医学统计学及SAS应用 王炳顺
13. 2007 SAS统计软件 周仁郁
14. 2006 SAS8.2统计软件应用教程 贺佳,陆健
16. 2006 SAS统计分析教程 唐燕琼
16. 2006 医用SAS统计分析 金丕焕,苏炳华,贺佳
17. 2006 SAS社会统计实用教程 蔡建平
18. 2006 数据分析方法和SAS系统 邓祖新
19. 2006 SAS统计分析及应用 黄燕
20. 2005 统计分析系统SAS 何宁
21. 2005 统计分析与SAS软件 黄平,梁满发
22. 2005 SAS统计分析 沈其君
23. 2004 SAS for Windows (v8) 统计分析系统教程新编 洪楠
24. 2004 统计分析方法: SAS实例精选 曲庆云
25. 2004 重复测量资料分析方法与SAS程序 余松林
26. 2004 中医临床研究设计与SAS编程统计分析 胡立胜,周强
27. 2003 医学统计学习题与SAS实验 郭秀花
28. 2003 SAS统计分析实用大全 阮桂海
29. 2003 SAS系统与经济统计分析 岳朝龙
30. 2002 分类数据的统计分析及SAS编程 刘勤,金丕焕
31. 2002 SAS系统和数据分析 邓祖新
8. sas与数据挖掘
1、分析工具：Excel、Tableau等属于分析工具类；
2、分析语言：Python、R等属于分析脚本语言。
3.挖掘工具：像SPSS/SAS类就属于挖掘工具。此类挖掘工具侧重探索隐藏得比较深的业务知识和模式，挖掘工具侧重于业务的影响因素分析、预测性分析等等，讲究分析模型（比常规的分析方法要复杂），在分析模型中不见得有统计指标，而是模式。
常用的分析模型：影响因素分析（相关/方差/列联分析）、数据预测模型（回归预测/时序预测）、分类预测模型（决策树、神经网络、支持向量机等），当然还其它更多的模型，比如聚类、关联等等。
理论上，高级的数据挖掘工具也能够实现统计分析功能，但坦白地说，用挖掘工具来做统计工具分析，其效率反而没有统计工具高；而且操作比较复杂，可视化功能也相对较差。
而且，当前绝大多数公司，都是在用Excel/SQL来做数据分析，可见他们并没有什么复杂的业务问题需要用到更高级的挖掘工具，简单的工具已经足以胜任平时的业务数据分析了。实际上平时的工作中80%的业务数据分析都可以用Excel/SQL或BI工具来完成。
分析语言本身也可以看作是一种特殊的分析工具。只是这种分析工具与SPSS相比不一样， SPSS只需要通过拖拉就能够实现数据分析结果，但Python/R则需要通过写脚本写代码的方式来运行分析，所以用Python/R做数据分析就比较复杂。
作为工具， SPSS中已经内置和封装了很多常用的分析方法、分析模型，所以你不需要花太多的时间去弄明白是怎样实现的，甚至你有时不需要知道数据公式和原理（如果知道的话就更好了），你只需要聚焦在业务层面，就可以实现业务数据分析，得到良好的分析结果。所以，使用工具的优点在于：简单易操作，不需要掌握深奥的理论知识。
但是，正因为工具封装了具体的实现过程，无法对分析模型进行修改或自定义，如果你们公司需要一些特殊的分析模型，或者需要对原有的模型进行修改或优化，而分析工具又不支持的话，那么此时你就得要使用分析语言Python来实现自定义的分析流程了。
当你使用Python分析语言时，你就得必须了解分析模型的数学原理及实现过程，还得要掌握编程的一系列技能，才能够胜任Python/R的分析工作。同时，你得花大量的时间在如何实现模型上，而无法真正聚焦在业务问题的解决上了。
所以，比起用分析工具，用Python的好处是可以任意修改或定制化模型、可以自动化实现分析流程，但坏处也是显而易见的（分析复杂、周期较长、技能要求高）。你拥有了定制化，就失去了简洁；你拥有了超强的功能，就增加了复杂度，此即有得就必有失了。
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9. SAS数据集
proc import out=dz.cecus_h；
/*定义输入SAS文件的名称*/datafile=d:\data\test1.xls; /*导入要转换的excel文件*/sheet=sheet1; /*excel文件所在表单的名称*/getnames=YES; /*指出第一行是否有字段名*/run;LIBNAME dz 'd:\data';data dz.tests; /*创建新数据集*/set dz.cecus_h;length c_names $20.
; /*添加新属性*/c_names='USA'||trim(name)
; /*新属性的定义*/run;proc print data=dz.tests(firstobs=1 obs=3)
; /*输出的其实记录为第一条到第三条*/run;
10. 数据库sas
SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM）是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC。）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。 SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持极其数据仓库设计。
SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据管理(sas 的数据管理功能并不很出色，而是数据分析能力强大所以常常用微软的产品管理数据，再导成sas数据格式．要注意与其他软件的配套使用）；数据呈现；数据分析。当前（2007年）软件最高版本为SAS9.2