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数据分析软件：SAS二次开发_（8）.SAS数据挖掘与机器学习.docx

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PAGE1

SAS数据挖掘与机器学习

数据预处理

在进行数据挖掘和机器学习之前，数据预处理是必不可少的步骤。数据预处理的目的是确保数据的质量，使其适合后续的分析和建模。常见的数据预处理任务包括数据清洗、数据转换、数据标准化和数据归一化。本节将详细介绍这些任务的原理和SAS中的实现方法。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据中的错误、不完整、不一致或不相关的信息。数据清洗的常见任务包括处理缺失值、去除重复记录、修复错误数据等。

处理缺失值

缺失值是数据集中常见的问题，可以通过删除、填充或插值等方法来处理。SAS中可以使用PROCSTDIZE、PROC

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