数据挖掘技术：SAS/EM与电信领域应用

"SAS/EM是用于数据挖掘的工具，它需要在分析前建立一个专门的数据库（DMDB），以存放待分析数据，并且可以预处理数据，如计算统计量，准备分类变量等级。数据挖掘在电信等领域有广泛应用，涉及数据仓库、OLAP技术、各种挖掘算法，并通过实例展示其功能。" 在数据挖掘技术及应用中，SAS/EM扮演着重要的角色。在实际操作中，为了有效地进行数据挖掘，首先需要创建一个专用于数据挖掘的数据库，即DMDB。这个数据库设计的目的是提供一个高效的工作环境，以便在后续的复杂数学运算中快速处理数据。在构建DMDB时，可以对选定的变量进行预处理，例如计算最大值、最小值、平均值和标准差等统计量，以了解数据的基本特性。此外，对于那些将被分类的变量，需要提前放入元数据中，以便后续的数据挖掘操作。 数据挖掘起源于信息时代的背景，随着数据库中数据量的急剧增长，传统的数据库系统无法揭示隐藏在数据中的模式和趋势。因此，数据挖掘技术应运而生，它属于知识发现领域，旨在从海量数据中提取有用信息，转化为可操作的知识。数据挖掘不仅包括数据预处理、模式识别，还包括验证和解释发现的模式。 数据挖掘的应用广泛，特别是在电信领域，它可以帮助企业分析用户行为、优化服务、预测市场趋势等。在这个过程中，数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术是重要的基础，它们用于数据整合和多维分析。接着，数据挖掘技术本身涉及到多种算法，如分类、聚类、关联规则和回归分析等，这些算法可以帮助发现数据之间的关系。 在实践中，例如广东移动的案例，可能涵盖了数据挖掘工具的使用，比如SAS/EM，它提供了从数据清洗、建模到评估的一体化流程。通过具体的实例，我们可以更深入地理解如何运用这些工具和方法解决实际问题。 课程内容通常会涵盖数据挖掘的基本概念、系统架构、常用算法，以及相关的国际会议和期刊，以便于进一步的学习和研究。课后阅读的论文和参考资料则有助于深化对数据挖掘理论和技术的理解。 SAS/EM作为数据挖掘工具，提供了创建和预处理数据的工作环境，而数据挖掘技术则为企业提供了从海量数据中挖掘有价值信息的能力，尤其是在电信等数据密集型行业中，它的应用价值不言而喻。通过理论学习和实际案例分析，我们可以更好地掌握这项技术，从而在信息爆炸的时代中挖掘出真正的“信息金块”。