SAS/EM构建数据挖掘数据库：理论与实践指南

SAS/EM是用于数据挖掘的强大工具，它在进行数据分析模型操作前，首先要求建立一个数据挖掘数据库（DMDB）。这个数据库是数据挖掘工作的核心，它存储待分析的数据，并进行预处理，如计算最大值、最小值、平均值、标准差等统计量，以及对分类变量进行等级划分（Meta Data），以便后续的复杂数学运算和模型构建更加高效。 数据挖掘技术涉及一系列理论与实践相结合的内容。理论部分由南航李静教授提供，强调了数据挖掘的起源和发展，包括它是如何在信息时代背景下产生的，以及为何成为网络之后的技术热点。数据挖掘技术起源于对海量数据中隐藏知识的探索，尤其是在数据库知识发现领域。面对数据爆炸性增长和信息贫乏的挑战，数据挖掘技术应运而生，试图从大数据中提取有价值的信息。 实践方面，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域的具体应用。通过数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，对电信业务中的数据进行管理和分析，挖掘潜在的市场趋势、客户行为模式等，从而支持决策制定。 数据挖掘技术的核心组成部分包括数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊的研究成果，以及供深入学习的课后论文。这些内容构成了数据挖掘的基础框架，帮助理解数据挖掘的各个方面，如数据挖掘的基本概念、特征，以及如何运用各种算法进行数据挖掘。 此外，数据挖掘工具的介绍至关重要，它们是实现数据挖掘功能的关键。这些工具帮助用户处理海量数据，识别模式，预测未来，解决信息过载的问题，使数据从“数据坟墓”转变为可用的“信息金块”。 SAS/EM中的数据挖掘数据库建立是数据科学流程中的关键步骤，它结合了理论指导和实际案例，旨在提供一个高效、有序的数据挖掘环境，使得数据分析师能够更好地发掘数据的价值。通过理解数据挖掘的基础理论、工具和技术应用，可以更有效地应对信息时代的挑战。