SAS Enterprise Miner

SAS Enterprise Miner 14.2

SAS Enterprise Miner 现在包含 SAS Viya 代码节点。SAS Viya 代码节点支持您直接通过 SAS Enterprise Miner 提交 SAS Viya 和 Cloud Analytic Services (CAS) 代码。SAS Viya 代码节点的用法类似于 SAS 代码节点。在代码编辑器窗口中自行编写 SAS Viya 或 CAS 代码，然后在 SAS Enterprise Miner 中将该代码提交到 SAS Viya 或 CAS 服务器。

有关 SAS Enterprise Miner 14.2 的详细信息，请参见 SAS Enterprise Miner 的软件产品页。

SAS Enterprise Miner 14.1

SAS Enterprise Miner 14.1 在 SAS 9.4M3 及更新版本上运行。以下是 SAS Enterprise Miner 核心用户界面的新增和增强功能：

SAS Enterprise Miner 现在支持 PMML 4.2。
增量响应节点包括一个新属性，允许您指定节点变量选择是使用净信息值评分还是调整的净信息值评分。

以下是 SAS Enterprise Miner High-Performance 数据挖掘节点的新增和增强功能：

新的 HP Bayesian 网络节点可用。
HP 变量选择节点将添加新的基于树的选择方法。
HP 聚类节点得到了增强，可以通过 ABC 准则自动选择聚类数。
HPSVM 和 HPForest 节点现在支持创建分析库。分析库是模型的可移植格式，可以对数据库中的观测进行评分。
HP 森林节点还包括新的变量重要性方法，可在执行变量选择时使用。

以下是 SAS Enterprise Miner 高性能过程中的一些新增功能：

HP4SCORE 过程提供与 Breiman 方法和 Strobl 方法类似的变量重要性方法。
HPFOREST 过程现在可以处理大量的分布式数据并包括选择拆分变量的新方法。
HPSVM 过程现在支持 PARTITION 语句中的 TEST 选项和 SELECT 语句中的 VALIDATESET 选项。

SAS Enterprise Miner 13.2

SAS Enterprise Miner 13.2 是一个主要版本，在 SAS 9.4M2 及更新版本上运行。

SAS Enterprise Miner 13.2 创建一个 metadcode.sas 文件，允许您指定全局元数据更改。另外，模型回归节点提供新的“挖掘函数”属性，该属性允许您指定要注册的模型的类型。

以下是 SAS Enterprise Miner High-Performance 数据挖掘节点的新增和增强功能：

HP 回归节点生成新方差膨胀因子 (VIF) 表，该表可用于检测多重共线性。
HP 森林节点添加了对分区验证数据的支持。
SAS Enterprise Miner 13.2 添加了对 SAP HANA 和 Scalable Performance Data Engine（SPD 引擎）的支持。

以下是 SAS Enterprise Miner 高性能过程中的一些新增功能：

新的 HPTSDR 过程减少了时间序列维度（以转置、事务和按列格式），支持您利用更少的维执行任务，例如相似性和聚类。
HPCLUS 过程现在使用聚类列名型输入变量的 k 模式算法，并支持您在列名型输入变量 k 模式中指定列名型变量的补缺方法和相似性的距离测度。
HPFOREST 过程现在允许您创建包含每个目标变量各种拟合统计量的 ODS 表，并允许您指定隐藏层神经元和目标层神经元的余弦激活函数。
HPSVM 过程现在支持以下内容的交叉验证：罚值选择、ID 语句、训练输出和包含罚值及其相应拟合统计量的新 ODS 表。

SAS Enterprise Miner 13.1

SAS Enterprise Miner 13.1 是一个在 SAS 9.4M1 及更新版本上运行的主要版本。

以下是核心用户界面中的某些新增和增强功能：

开放源节点支持用户在 SAS Enterprise Miner 过程流程图中集成 R 语言代码。
保存数据节点为用户提供了简便的方式，便于用户将训练、验证、测试、评分或事务数据从 SAS Enterprise Miner 路径保存至用户定义的路径或以前定义的 SAS 逻辑库。
决策树节点支持用户导入以前创建的模型并将该模型应用于新数据。
时间序列降维节点可从每个时间序列中提取功能并减少时间维。
时间序列相关节点帮助用户执行相关和互相关分析。该节点用于计算时间序列数据的多个自相关和互相关统计量。
时间序列分解节点支持您执行时间序列的季节分解。

以下是 SAS Enterprise Miner 高性能数据挖掘节点中的一些新增和增强功能：

HP 聚类节点使用高性能 HPCLUSTER 过程在分布式计算环境中执行 k-means 聚类分析。
HP 森林节点为用户提供了多种可变的选择方法：适用于区间型目标的袋外 (OOB) 平均误差或适用于分类目标的 OOB 边际递减。
HP GLM 节点使用高性能 HPGENSELECT 过程在分布式计算环境中拟合广义线性模型。
HP 神经节点现在提供用户定义的体系结构。
HP 主成分节点通过使用高性能 HPPRINCOMP 过程执行主成分分析。
HP 支持向量机节点使用新开发的高性能 HPSVM 过程解决二元分类问题。
HP 树节点增加了针对含有区间型目标的模型的支持。

以下是 SAS Enterprise Miner 高性能过程中的一些新增和增强功能：

新增的 HPBNET 过程可通过学习输入数据集中的贝叶斯网络，在受监管数据挖掘中创建预测模型。
新增的 HPCLUS 过程支持您读写分布式数据且并行执行聚类和评分。
新增的 HPSVM 过程在多个线程中执行支持向量机 (SVM) 算法。
HPFOREST 过程提供了增强功能，以支持训练算法使用多个并发线程、隔离数据以支持修剪和早期停止，以及在评分数据中生成观测 ID。
HPNEURAL 过程现在支持您使用任意数量的隐藏层来支持深层学习、指定 Poisson 和 gamma 误差函数以及指数输出层激活函数来支持对计数数据建模，以及为隐藏层和输出层指定激活函数。

SAS Enterprise Miner 12.3

SAS Enterprise Miner 12.3 是在 SAS 9.4 上运行的新版本。这一主要版本包括新工具和现有工具的重要更新以增强数据挖掘体验。改进的可扩展性强调对现有个人 SAS 工作站或 SAS 服务器使用的复杂数据训练高性能数据挖掘节点的能力。

核心数据挖掘工具的关键更新包括以下项：

事务数据可视化为相互连接的链接实体网络的链接分析
更新的决策树节点

数据挖掘应用程序扩展功能包括：

对生存数据挖掘节点随时间变动的协变量的支持。用户还可以设置左截断和删失日期。
增量响应节点的处理水平选择。
包括对 SAS Credit Scoring for SAS Enterprise Miner 的交互式分组节点支持的违约损失率的区间型目标。

所有高性能数据挖掘节点现在可用于现有 SAS Enterprise Miner 桌面或服务器上的线程并行处理（无额外许可费）。高性能 k 均值聚类和决策树节点已添加至 SAS 高性能数据挖掘。