SAS/EM 数据挖掘：构建数据库与技术解析

"本文档介绍了SAS/EM在数据挖掘中的应用，特别是在建立数据库方面的实践。数据挖掘技术是处理大量数据以发现隐藏模式的关键方法，它包括数据仓库与OLAP技术、数据挖掘技术本身、应用、工具以及实例。数据挖掘在商业智能、客户关系管理和诸多其他领域具有广泛应用。" 1. 数据挖掘概述 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它结合了机器学习、统计学和人工智能等多个领域的技术。这个术语起源于人工智能研究的转变，特别是当AI项目转向实用化时。1989年的国际人工智能联合会议上首次提出了知识发现（KDD）的概念，后来数据挖掘成为了KDD的核心部分，尽管两者有所区别，但常被混用。 2. 数据仓库与OLAP技术 数据仓库是为数据分析设计的中央存储库，用于整合来自多个源的数据。OLAP（在线分析处理）则提供了快速、交互式的多维数据分析能力，帮助用户从不同角度理解数据，通常用于商业智能报告和决策支持。 3. 数据挖掘技术 数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和回归分析等。这些方法旨在发现数据中的规律、关联、趋势和模式，用于描述数据特性，预测未来事件，或者识别异常行为。 4. 数据挖掘应用 数据挖掘广泛应用于商业领域，如CRM，通过分析客户行为预测购买习惯；在BI中，它帮助企业理解业务运营情况，制定策略；在医疗、金融等领域，数据挖掘用于风险评估、疾病预测等。 5. 数据挖掘工具 SAS/EM是一个强大的数据挖掘工具，它提供了一个集成的环境来构建和执行各种数据挖掘任务，包括数据预处理、建模、评估和部署。通过建立专门的DMDB，用户可以优化数据处理流程，提高效率。 6. 数据挖掘实例 一个典型的数据挖掘实例可能是零售业的销售预测，通过分析历史销售数据、季节性趋势和市场活动，数据挖掘模型可以预测未来的销售量，帮助商家调整库存和促销策略。 SAS/EM在数据挖掘中的作用在于创建一个有效的工作环境，使得复杂的数学运算得以高效进行，并且能预先对数据进行处理，便于后续的模型构建。数据挖掘不仅是一项技术，也是推动企业决策和业务发展的重要驱动力。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性将进一步凸显，为企业提供更深入的洞察力和竞争优势。