SAS/EM：数据挖掘评估与应用探索

"SAS/EM数据挖掘评价工具的使用与数据挖掘技术的理论与实践" 在数据挖掘领域，SAS/EM（Enterprise Miner）是一款强大的工具，它提供了全面的数据挖掘评价框架，允许用户比较不同模型的性能，并进行预测分析。通过SAS/EM的评价工具，我们可以对各种类型的分析结果进行量化评估，包括但不限于分类、回归、聚类等。这些评价结果通常以图表的形式呈现，便于用户直观理解模型的优劣。 在标准的评价图表基础上，SAS/EM还支持用户自定义评价准则，可以根据特定业务需求定制评价指标，使评价过程更加符合实际应用场景，从而提高数据挖掘的实用性和准确性。这对于大数据分析来说至关重要，因为大数据不仅仅是数据量的增加，更重要的是如何从这些数据中提取有价值的信息。 数据挖掘是一种从海量数据中发现知识的技术，其起源可以追溯到信息时代的初期，当时数据量急剧增长，但如何将这些数据转化为可用的商业信息成为挑战。数据挖掘的目标是揭示隐藏在数据中的模式、关联和趋势，以支持决策制定。它包括数据预处理、模式发现、模式评估和知识表示等步骤。 数据挖掘的应用广泛，特别是在电信领域，例如广东移动的案例，可能涉及客户行为分析、市场细分、流失预测等。数据挖掘工具如SAS/EM帮助企业从数据中挖掘出潜在的商业价值，提升运营效率和服务质量。 在数据挖掘技术的学习中，理论和实践同样重要。理论部分涵盖了数据挖掘的由来、应用背景、基本概念和特征，以及相关的研究方向。实践中，通过案例分析，我们可以了解数据挖掘系统的构成、常用的算法（如决策树、神经网络、聚类算法等）、国际上的研究动态，以及进一步学习的资源和参考文献。 数据挖掘的挑战包括信息过量、真实性辨别、信息安全和数据整合等问题。因此，有效的数据挖掘工具不仅要具备强大的分析能力，还需要有良好的用户界面和定制化的评价机制，以便在大数据的背景下，更好地提炼出有价值的信息，避免数据陷阱，促进数据向知识的转化，为企业创造实际的商业价值。