数据挖掘技术：SAS/EM变量转换与应用探索

"该资源是关于SAS/EM数据变量转换工具的介绍，结合了南航李静教授的理论和广东移动的实践案例，涵盖了数据挖掘的理论、技术及其在电信领域的应用。" 在数据挖掘领域，SAS/EM是一个强大的工具，其中的数据变量转换工具是预处理阶段的关键步骤。这个工具允许用户对原始数据执行各种转换操作，以改善数据的适配性和模型的构建效果。例如，通过取幂、对数、开方等数学函数，可以将非线性关系转化为线性关系，提高模型的预测准确性。此外，自定义公式转换也是可能的，这为用户提供了更多的灵活性来适应特定的分析需求。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。它起源于对信息时代的回应，随着数据库的爆炸式增长，数据挖掘成为解决数据丰富的“知识贫乏”问题的关键。数据挖掘的应用广泛，特别是在电信领域，如客户细分、流失预测、营销策略优化等。 理论部分由南航李静教授讲解，可能包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘系统、常用算法以及相关的学术资源。实践部分则以广东移动的案例为基础，展示了如何在实际业务中运用数据挖掘技术。 数据挖掘系统通常包括数据预处理、模式发现、模式评估和知识表示四个阶段。在预处理阶段，数据清洗、变量转换和缺失值处理等工作至关重要。数据挖掘算法如分类（如决策树、朴素贝叶斯）、聚类（如K-means、层次聚类）、关联规则（如Apriori）等用于从数据中提取模式。模式评估则用来确定发现模式的显著性和实用性。 在电信领域，数据挖掘可以应用于用户行为分析，例如通过通话记录和消费习惯识别用户的偏好，进而进行精准营销。同时，通过对用户流失的预测，企业可以提前采取措施减少客户流失率。数据挖掘工具如SAS/EM、R、Python等提供了一系列便捷的工具和库，使得数据挖掘过程更为高效。 该资源深入浅出地介绍了数据挖掘的理论与实践，对于理解和掌握数据挖掘技术及其在实际业务中的应用具有很高的价值。无论是对初学者还是经验丰富的数据分析师，都能从中获得有益的知识和启示。