《SAS中判别分析》课件

中的判别分析SAS判别分析是一种常用的多变量统计分析方法能够根据样本的观察指标对类别进,行分类在软件中有多种实现判别分析的过程和函数了解这些功能有助SAS,于更好地进行数据分类和预测课程目标深入理解判别分析掌握实际应用技能分析案例解决问题掌握判别分析的基本原理和数学原理了解学习如何运用软件进行判别分析包括通过实际案例的分析加深对判别分析方法,SAS,,其适用场景及应用领域数据准备、模型构建和结果解释的理解和应用能力什么是判别分析判别分析是一种常见的多元统计分析方法它可以根据样本的特征变量来确定样本所属的类别，从而对新的观察数据进行分类判别分析的目标是寻找可以最有效地区分各类样本的判别函数判别分析的基本原理数据准备分类规则的确立新样本的分类首先需要收集带有已知分类标签的样本数判别分析通过寻找能最大程度区分各类别建立好判别函数后就可以将新的未知样本,据通过分析这些样本数据建立一个能够的判别函数将样本划分到相应的类别中带入函数中根据结果自动判断其所属类,,,区分不同分类的判别函数这样的分类规则能够最小化分类错误概别这就是判别分析的基本原理率判别分析的应用场景机器学习分类客户细分信用评估判别分析可用于各种机器学习分类问题如判别分析可以根据客户特征划分客户群从银行可利用判别分析对客户进行信用评估,,,图像识别、文本分类和医疗诊断等它能帮而帮助企业制定针对性营销策略提高转化识别违约风险高的客户从而采取合适的风,,助模型准确地将数据划分到不同类别率险管理措施判别分析的步骤数据准备收集并整理包含各类别样本特征数据的数据集确保数据的完整性和准确性建立判别函数根据数据集采用统计方法如判别法构建最优判别函数Fisher函数评价通过交叉验证等方法评估建立的判别函数的预测能力和准确性结果解释分析判别结果了解各变量对分类的重要性并对结果进行实际应用解释,,数据准备数据收集数据探索根据研究目标收集相关变量的数对数据进行描述性统计分析了解,据包括判别变量和分组变量检变量的分布特征为后续分析做好,,查数据的完整性和质量准备数据处理数据划分处理缺失值去除异常值和多重共将数据集划分为训练集和测试集,,线性确保数据满足判别分析的前以评估模型的预测性能,提条件判别函数的建立确定变量计算群组均值12首先需要确定用于判别分析的计算每个分类群组的自变量均自变量和因变量自变量通常值，以此作为判别函数的参数是样本特征指标，因变量则是基础分类标签估计协方差矩阵构建判别函数34估计各分类群组间以及组内的基于群组均值和协方差矩阵，协方差矩阵，为判别函数的建利用线性判别分析或二次判别立提供统计基础分析等方法建立判别函数判别函数的评价预测准确性分类边界解释性稳健性判别函数的预测准确性是评价观察判别函数得到的分类边界判别函数应当具有良好的解释判别函数在新样本上的预测性其性能的关键指标需要综合是否合理、清晰能否将不同性能够清楚地阐述哪些变量能应保持稳定不易受噪声数,,,考虑正确分类率、真正例率和类别的样本有效区分对分类起关键作用据的干扰假阳性率等指标判别分析结果的解释模型评价通过评价判别函数的统计量和分类准确率判断模型的拟合程度和预测能力,类别划分分析各个样本被判别到的最终类别了解模型的分类结果,决策依据解释模型得出的判别分数或概率为决策提供依据,判别分析的实例分析案例-1在这个案例中我们将使用判别分析方法对某个机构的贷款客户进行分类通过,分析客户的收入、资产、信用记录等特征建立一个判别函数能够将客户划分为,,可信或不可信两个类别这将有助于该机构更好地评估客户信用风险提高贷,款审批效率案例的实现1SAS数据导入1将案例中的数据导入系统1SAS数据处理2对数据进行必要的清洗和转换判别分析3使用过程进行判别分析PROC DISCRIM结果输出4输出判别函数和分类结果信息在系统中实现案例的判别分析包括数据导入、数据预处理、判别分析过程以及结果输出等步骤通过过程可以快速建立判别SAS1PROC DISCRIM函数并对样本进行分类预测案例的结果分析1判别结果可视化模型准确率评估误分类原因探究通过对测试数据集的判别结果进行可视化展混淆矩阵可以帮助我们评估模型在不同类别对于判别结果中的错误分类情况我们还需,示可以直观地观察到不同类别之间的分界上的预测准确性从而得出整体的判别准确要进一步分析其产生的原因以更好地理解,,,情况判别效果良好时不同类别将呈现明率这为进一步优化模型提供了重要依据数据特性提升模型的泛化能力,,显的分离趋势判别分析的实例分析案例-2我们将探讨一个在实际工作中常见的案例根据客户特征预测客户是否会流-失该案例涉及将客户划分为两个群体流失客户和保留客户通过判别分-析，我们可以建立一个判别函数，并利用其预测新客户是否属于流失组这对企业的客户关系管理非常重要该案例将详细阐述判别分析的具体应用步骤，包括数据准备、建立判别函数、模型评价等我们将展示如何在软件中实现该分析流程SAS案例的实现2SAS数据导入1将待判别的样本数据导入环境SAS变量选择2选择合适的预测变量建立判别模型3使用过程构建判别函数PROC DISCRIM评估模型4验证模型的预测准确性结果输出5将判别结果输出为报告通过案例的实践我们可以全面了解判别分析的具体操作步骤包括数据导入、变量选择、模型构建、模型评估以及结果输出等这有助于我们掌握判别分析在实际应2SAS,,用中的实施流程案例的结果分析2结果评估关键影响因素结果应用通过对案例的判别分析结果进行评从结果分析来看，客户年龄、收入水平该判别模型可以帮助金融机构更准确地2估，我们发现其整体准确率达到了和信用历史是最关键的影响因素评估客户信用风险，提高贷款决策的效，符合实际需求率85%判别分析的局限性依赖于正态分布假设容易受离群值影响12判别分析要求自变量满足多元判别分析结果会受到少量异常正态分布的前提条件这在实际值或离群点的严重干扰降低了,,应用中并非总能满足其鲁棒性类别样本量不平衡无法处理非线性关系34当各个类别的样本量相差较大传统的线性判别分析无法处理时会导致判别效果偏向于样本自变量和因变量之间复杂的非,量较大的类别线性关系判别分析的优缺点优点缺点12可以准确预测分类结果有效区分不同群体判别分析在许对假设条件要求严格如正态分布、协方差矩阵相等等当,,多领域应用广泛如金融、营销、医疗等实际数据不满足假设时判别效果会下降,,局限性其他考量34判别分析只能用于个或多个类别的分类无法应用于回归问实施判别分析需要一定的专业知识对数据预处理和参数选2,,题当类别不均衡时判别效果也会受到影响择有较高要求需权衡判别效果和模型复杂度,判别分析与其他方法的比较灵活性准确性与回归分析和聚类分析等方法相借助于线性判别函数，判别分析比，判别分析能够更灵活地处理能够更精准地对数据进行分类，分类问题，应用范围更广提高了预测的准确性解释性计算效率判别分析能够清楚地解释影响分相比逻辑回归等算法，判别分析类结果的关键因素，增强了模型的计算复杂度较低，能够快速完的解释性成分类任务判别分析在实际中的应用营销领域医疗诊断利用判别分析可以对客户群进行精准利用判别分析可以对疾病的类型和严划分制定有针对性的营销策略重程度进行预测诊断,金融风险管理人力资源管理利用判别分析可以评估贷款风险预测利用判别分析可以对员工绩效进行评,客户的违约概率估选拔合适的人才,判别分析的发展趋势基于人工智能的发展结合大数据技术跨领域的创新应用随着人工智能技术的不断进步判别分析将海量的数据资源将为判别分析提供更丰富的判别分析将在医疗诊断、金融风险评估、营,更深入地融合机器学习算法提高分类精度信息来源提升分析的准确性和可靠性销精准投放等更多领域发挥重要作用为企,,,和应用广度业和社会创造更大价值判别的算法原理Fisher线性判别分析投影方向的求解判别函数的构建算法优点Fisher判别的核心思想是通过判别通过求解特征值问得到最优投影方向后可以将判别简单易实现能够Fisher Fisher,Fisher,寻找能最大化不同类别间差异题得到最优投影方向它首先样本数据映射到该方向上并有效地处理高维数据并且具,,的投影方向从而实现样本分计算类内散度矩阵和类间散度计算各类别的中心新样本通有良好的鲁棒性它是目前应,类它利用类内散度和类间散矩阵然后求解特征值最大的过计算到各类中心的距离来进用最广泛的判别分析算法之,度的比值作为评价标准寻找特征向量即为最优投影方行分类一,,最优投影方向向判别的实现Fisher SAS数据准备1首先需要将数据导入系统并对数据进行预处理和检查确SAS,保变量定义正确缺失值得到处理,构建判别模型Fisher2使用过程指定分类变量和预测变量会自PROC DISCRIM,,SAS动计算判别函数Fisher评估模型3查看判别效果评估指标如分类准确率、错分率等以确定模型,,的预测能力判别的结果解释Fisher判别函数系数分类精确度判别得分可视化分析判别的结果包括每个变判别还会给出分类的总每个样本都会得到一个判别得通过将样本在判别函数投影空Fisher Fisher量在判别函数中的系数这些体精确度和对每个类别的分类分表示被分类到各个类别的间中的位置可视化可以直观,,系数反映了每个变量在分类中正确率这些指标可以评估模概率这些得分可以用来分析地观察不同类别之间的分隔情的相对重要性分析这些系数型的整体性能和在不同类别上样本被误分的原因以及不同况和样本分布这有助于理解,可以帮助理解哪些特征对分类的表现类别之间的差异模型的分类逻辑结果影响最大判别分析在营销中的应用客户细分目标客户预测12基于客户的行为、生活方式等利用判别分析预测客户是否会特征将客户划分为不同的群购买某种产品或服务有助于精,,体制定针对性的营销策略准营销,营销风险评估产品推荐系统34判别分析可以评估营销方案的基于判别分析预测客户的喜好,风险提高营销决策的准确性推荐适合的产品或服务提高销,,售转化率判别分析在医疗中的应用疾病诊断预防性健康管理患者分类管理判别分析可以帮助医生根据症状、检查结果判别分析可识别潜在的健康风险因素促进通过判别分析医疗机构可以将患者划分为,,等数据快速准确地进行疾病诊断提高诊断个人和人群进行及时的预防性健康管理不同类别针对性地提供个性化的治疗方案,,效率并减少误诊和管理措施判别分析在金融中的应用信用风险评估证券投资分析判别分析可用于评估个人或企业判别分析可根据财务指标和市场的信用风险帮助银行和金融机构数据帮助投资者预测股票、债券,,更准确地评估贷款申请人的信用等证券的未来走势做出更明智的,状况投资决策客户细分与定位金融公司可利用判别分析对客户进行精细化细分准确定位不同客户群的需,求和偏好制定个性化的营销策略,判别分析在人力资源中的应用员工招聘绩效评估员工培训晋升选拔通过判别分析帮助企业筛选出利用判别分析预测员工未来的识别出需要重点培养的关键员根据判别分析的结果为企业中,最优秀的应聘者提高招聘效工作表现优化绩效考核机制工制定个性化的培训计划层和高层管理人员的选拔提供,,,率依据判别分析在其他领域的应用科学研究安全监控图像处理在科学研究中判别分析可用于分类不同类在安全监控领域判别分析可用于识别可疑在图像处理中判别分析可用于人脸识别、,,,型的细胞或物质提高实验的准确性和效行为或特征协助预防犯罪事件的发生物体分类等任务提高图像分析的准确性,,,率本课程小结综合回顾实例分析关键收获我们系统地学习了判别分析的基本原理、应通过两个案例我们深入理解了判别分析的掌握判别分析的优缺点和发展趋势以及在,,用场景和步骤掌握了数据准备、判别函数具体应用并学习了软件的实现技巧营销、医疗等领域的应用为实际工作中的,,SAS,建立等核心内容问题解决提供帮助问答环节本课程最后的问答环节为学员提供了宝贵的机会进一步探讨和深化所学知识,讲师将耐心地回答学员提出的各种问题包括对判别分析概念的疑问、案例分析,中的具体应用、以及在实际工作中遇到的困难等通过积极互动学员不仅能加,深对判别分析方法的理解也可以从讲师和其他学员的经验中获益为今后更好地,,运用这一技术做好准备。