SAS企业矿工：数据挖掘与EM实例详解

SAS作为一款强大的数据分析工具，在企业中被广泛应用，特别是在数据挖掘领域。SASEnterpriseMiner (EM)，是SAS家族的一员，它结合了统计分析系统和图形用户界面（GUI），使得非专业背景的用户也能方便地进行数据分析。 数据挖掘作为一个关键概念，随着数据仓库的发展而兴起。数据仓库为分析人员提供了历史和多维度的数据访问，这使得预测未来趋势和洞察潜在价值成为可能。数据挖掘涉及从大量、复杂数据中挖掘出有价值的信息，例如在市场营销中，用于客户细分、市场行为分析（如交叉销售）、客户流失预测（Churn Analysis）、信用评估（Credit Scoring）以及欺诈检测（Fraud Detection）等业务问题。 SASEnterpriseMiner（EM）的工作流程遵循SAS提出的SEMMA方法论，这个方法论包括五个步骤： 1. **采样（Sample）**：创建一个或多个数据表，确保样本足够大以包含重要的信息，同时又小到能够高效处理，以便快速检验假设或发现模式。 2. **探索（Explore）**：通过搜索数据中的预期关系、未预见的趋势和异常，以深入理解数据并激发新想法。这通常涉及到数据可视化、描述性统计和初步关联分析。 3. **修改（Modify）**：根据探索阶段的发现，对数据进行清洗、转换和预处理，可能涉及数据集成、特征选择或创建新的变量，以优化后续模型的构建。 4. **建模（Model）**：利用探索和修改后的数据，构建预测模型或者分类模型，如回归、聚类、决策树等，以识别数据背后的规律和潜在关系。 5. **评价（Assess）**：对模型的性能进行评估，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方式确认模型的准确性和稳定性，必要时调整模型参数或选择不同的算法。 SAS Enterprise Miner的易用性和灵活性使其成为数据科学家和业务分析师的理想工具，它简化了复杂的数据挖掘过程，使得即使是缺乏统计学背景的人也能通过直观的界面进行高效的数据分析。通过遵循SEMMA方法，用户可以系统地挖掘数据中的价值，支持企业的决策制定和业务优化。