京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
那么这个代码是用于建模初期,你为了大概了解变量的一个基本特征写的,不是最优分组哈,因为这个代码是将变量最多分为12组,分这么多组的原因也是为了更好的观察特征而已啦,你要是觉得太多组,你可以改下树的深度这些调整一下,这里关于变量特征怎么看,我就不说了.....
%macro
zhandapao(data,DVAR,id,dir);
proc datasets lib=work nodetails;
delete
varname_total;
run;
/*建立数值型数据集*/
%let lib=%upcase(%scan(&data.,1,'.'));
%letdname=%upcase(%scan(&data.,2,'.'));
%globalvar_list var_num;
proc sql noprint;
select name,count(*) into :var_list separated by' ',:var_num
from sashelp.VCOLUMN
where left(libname)="&lib."and
left(memname)="&dname."and
type="num"and
lowcase(name)^=lowcase("&DVAR.")
and lowcase(name)^="&id.";
quit;
%put
&var_list.;
/*把数值型变量定义为宏变量*/
%doi=1%to&var_num.;
%letnumvar_name_&i.=%scan(&var_list.,&i.);
%put&numvar_name_1.;
proc split data=&data.splitsize=300
maxbranch=2
MAXDEPTH=5nsurrs=5
assess=lift criterion=gini;
input &&numvar_name_&i./level=interval;
target &DVAR./level=binary;
Score data=&data.out=d_&&numvar_name_&i.;
code file="&dir.treecode_tic_&&numvar_name_&i..sas";
describe file="&dir.treerule_tic_&&numvar_name_&i..txt";
run;
data n_D_&&numvar_name_&i.;
set d_&&numvar_name_&i.;
%include"&dir.treecode_tic_&&numvar_name_&i..sas";
rename p_&DVAR.1=p_&&numvar_name_&i.;
run;
proc sql noprint;
select count(*),max(&&numvar_name_&i.),min(&&numvar_name_&i.)into:total, :max ,:min from n_D_&&numvar_name_&i.;
quit;
data n_D_&&numvar_name_&i.;
set n_D_&&numvar_name_&i.;
if &min.<=&&numvar_name_&i.<=&max.
then flag="no_null";
else flag="null";
run;
proc sql;
select count(*) into:is_null from
n_D_&&numvar_name_&i.;
quit;
%if&is_null.>0%then%do;
proc sql noprint;
select count(*),max(&&numvar_name_&i.),min(&&numvar_name_&i.)into:total,:max ,:min from n_D_&&numvar_name_&i.;
create table total as
select"&&numvar_name_&i."as
varname,
min(&&numvar_name_&i.) as interval_1,
max(&&numvar_name_&i.) as interval_2,
compress(put(min(round(&&numvar_name_&i.,0.0001)),best32.))||'-'||compress(put(max(round(&&numvar_name_&i.,0.0001)),best32.)) as interval,
sum(&DVAR.) as bad_num,
count(*) as total_num,
count(*)/&total.as num_rate,
sum(&DVAR.)/count(*) as bad_rate
from n_D_&&numvar_name_&i.
group by p_&&numvar_name_&i.
union all
select"&&numvar_name_&i."as varname,
-9999as interval_1,
-9999as interval_2,
'null'as interval,
sum(&DVAR.) as bad_num,
count(*) as total_num,
count(*)/&total.as num_rate,
sum(&DVAR.)/count(*) as bad_rate
from n_D_&&numvar_name_&i.(where=(&&numvar_name_&i.=.))
group by p_&&numvar_name_&i.
order by interval_1;
quit;
%end;
%else%do;
proc sql noprint;
select count(*),max(&&numvar_name_&i.),min(&&numvar_name_&i.)into:total,:max ,:min from n_D_&&numvar_name_&i.;
create table total as
select"&&numvar_name_&i."as varname,
min(&&numvar_name_&i.) asninterval_1,
max(&&numvar_name_&i.) as interval_2,
compress(put(min(round(&&numvar_name_&i.,0.0001)),best32.))||'-'||compress(put(max(round(&&numvar_name_&i.,0.0001)),best32.)) as interval,
sum(&DVAR.) as bad_num,
count(*) as total_num,
count(*)/&total.as num_rate,
sum(&DVAR.)/count(*) as bad_rate
from n_D_&&numvar_name_&i.
group by p_&&numvar_name_&i.
order by interval_1;
quit;
%end;
data &&numvar_name_&i.;
set total;
group=_n_;
run;
proc append base=varname_total
data=&&numvar_name_&i.
force;run;
proc datasets lib=work nodetails;
delete total n_: d_:
&&numvar_name_&i.
_namedat;
quit;
%end;
%mend;
解释一下这个代码怎么用,这个宏已经是封装好了的,直接填入参数就可以用了:
zhandapao(data,DVAR,id,dir);
data:填入你的数据集
DVAR:填入你的因变量
id:填入你的数据集的主键
dir:这个你需要填一个路径,是用来放决策树的规则的文件下,决策树的规则文件你看不懂没关系,你填个类似“F/DD”的路径就可以了。
例子:%zhandapao(DD.TEST_DATA,y,CUSTOMER_id,D:test_1);
结果图就是这样子:
那么今天的更新就到这里啦
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14