SAS/EM数据挖掘评价：理论与实践结合的全面指南

"SAS/EM是SAS公司提供的数据挖掘工具，它提供了全面的数据挖掘评价框架，能够比较不同模型的效果，并能对各种分析工具的预测结果进行评估。通过标准图表，用户可以进行定量分析，同时支持自定义，使得评价过程更符合用户特定需求。此外，该资料还涵盖了数据挖掘的理论知识和实际应用，包括南航李静教授的理论讲解和广东移动的案例分析。" 正文: 数据挖掘是信息时代的一项关键技术，它源自于对海量数据中隐藏知识的探索需求。随着数据库系统的发展，数据量呈指数级增长，但这些数据并未转化为有用的信息。数据挖掘的目标就是从这些"数据坟墓"中挖掘出有价值的知识，帮助决策者预测未来趋势、发现潜在模式。 数据挖掘的由来可以追溯到20世纪末，当时数据库系统能够高效处理数据，但无法揭示隐藏的关联。基于数据库的知识发现（KDD）和数据挖掘成为研究焦点，旨在从大量数据中自动提取知识，解决“数据丰富，信息贫乏”的问题。与传统的专家系统相比，数据挖掘工具减少了对人工输入知识的依赖，提高了分析的效率和准确性。 数据挖掘技术主要包括数据预处理、模式发现、模式评估和知识表示四个步骤。预处理涉及数据清洗、转换和规约，确保数据质量。模式发现使用各种算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式和异常检测，寻找数据中的规律。模式评估则衡量发现模式的有趣性和重要性，避免过多的噪声和冗余。知识表示则将发现的模式以易于理解的形式呈现，如规则、图形或报告。 SAS/EM作为一款强大的数据挖掘工具，提供了丰富的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等，并且其评价工具允许用户比较不同模型的预测性能。通过标准图表，用户可以直观地比较模型的准确度、召回率、F1分数等指标，以决定最合适的模型。此外，用户还可以定制评价标准，根据业务需求调整模型评估的权重，使得评价结果更具针对性。 在实际应用中，数据挖掘广泛应用于电信、金融、零售等多个领域。例如，在电信领域，数据挖掘可以用于客户细分、流失预测、营销策略制定等。广东移动的案例可能就展示了如何运用数据挖掘技术来提升客户满意度、优化服务或提高运营效率。 理论与实践相结合是学习数据挖掘的关键。南航李静教授的理论讲解可能涵盖了数据挖掘的基本概念、常用算法、评价标准等内容，而广东移动的案例则提供了实际操作和应用的视角，帮助理解数据挖掘在真实业务环境中的价值。 掌握数据挖掘技术不仅能帮助企业从海量数据中提取有价值信息，还能推动业务创新和决策优化。无论是对数据挖掘工具的深入理解，还是对实际案例的剖析，都是提升数据分析能力的重要途径。在大数据时代，数据挖掘将成为企业获取竞争优势不可或缺的工具。