数据挖掘技术与应用：SAS/EM数据获取深度解析

"SAS/EM是SAS公司的一款数据挖掘工具，它提供了数据获取功能，允许用户通过对话框指定数据集和用于挖掘的变量。变量分为区间变量，如最大值、最小值、平均值和标准差等统计处理的对象。数据挖掘是一种从大量数据中提取知识的技术，广泛应用于电信等领域。本资料结合了南航李静教授的理论讲解和广东移动的实践案例，涵盖了数据仓库、OLAP、数据挖掘算法、工具和实例等内容，旨在提供全面的学习材料。" 在数据挖掘领域，SAS/EM是一个强大的工具，它支持用户通过直观的界面选择和预处理数据。区间变量是数据挖掘中的一个重要概念，它们通常包含连续的数值，如年龄、收入等，可以进行各种统计分析。在数据输入阶段，SAS/EM允许用户定义这些变量的处理方式，包括检查缺失值和异常值，确保数据质量。 数据挖掘的起源和发展是由于信息时代的到来和数据量的爆炸性增长。传统的数据库系统虽然能处理数据存储和查询，但无法自动发现数据间的关联和模式。因此，数据挖掘技术，如基于数据库的知识发现（KDD），成为了解决这一问题的关键。数据挖掘的目标是从数据中挖掘出有价值的信息和知识，帮助决策者预测趋势、识别模式，从而转化为商业智能。 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步骤。其中，数据预处理是清洗和转换原始数据的过程，模式发现则是运用各种算法（如分类、聚类、关联规则、序列模式等）寻找隐藏的结构。模式评估则衡量发现的模式的重要性或有效性，最后，知识表示将发现的模式以人类可理解的方式呈现。 在电信领域，数据挖掘被广泛应用于客户细分、流失预测、营销策略优化等方面。例如，通过分析客户的通话记录、消费行为和账单信息，企业可以识别出潜在的高价值客户或预测可能流失的用户，从而制定针对性的营销策略。 数据挖掘工具，如SAS/EM，提供了丰富的算法库和可视化界面，使得非专业人员也能进行数据分析。此外，数据挖掘还包括对国际会议、期刊的关注，以及对相关论文的深入研读，这些都是提升数据挖掘技能的重要途径。主要参考资料通常包括经典教材、研究论文和技术文档，可以帮助读者深入理解数据挖掘的理论和实践。 SAS/EM作为数据挖掘工具，结合理论与实践，为学习者提供了一个全面的数据挖掘学习平台，涵盖了从数据获取到知识发现的整个过程，有助于提升数据驱动决策的能力。