SAS/EM在数据仓库与数据挖掘中的应用解析

"典型工具—SAS/EM-数据仓库与数据挖掘原理及应用" 本文将探讨数据仓库与数据挖掘的概念，以及如何利用SAS/EM这一集成工具进行数据挖掘。SAS/EM（Enterprise Miner）是SAS公司提供的一个强大且全面的数据挖掘平台，它允许用户通过图形用户界面构建复杂的挖掘流程，涵盖从数据预处理到模型构建和验证的全过程。 首先，我们来了解数据仓库的基础。数据仓库是为企业决策提供服务的、集中的、统一的数据存储。它强调面向特定主题，即围绕企业关心的关键业务领域组织数据，如销售、市场、客户等。数据仓库的特点还包括数据的集成性，意味着它将来自不同源系统的数据整合在一起，确保一致性。此外，数据仓库的数据通常与时间相关，记录历史变化，便于分析趋势。数据仓库的数据是不可修改的，保证了历史数据的完整性。 接着，数据仓库的设计和实现涉及到多个步骤，包括数据抽取（ETL，Extract, Transform, Load）过程，即从不同源系统抽取数据，转换成适合分析的格式，并加载到数据仓库中。数据仓库的元数据是关键，它描述了数据仓库中的数据来源、含义、质量和处理方法，有助于用户理解和使用数据。 OLAP（Online Analytical Processing）和OLAM（Online Analytical Mining）是数据仓库的重要组成部分，提供快速的多维数据分析能力。OLAP允许用户从不同角度（维度）对数据进行切片、 dice和钻取操作，而OLAM则是将数据挖掘技术应用于在线分析，帮助发现隐藏在大量数据中的模式和规律。 数据挖掘是数据仓库应用的一个关键领域，它涉及多种技术，如分类、预测、关联分析、聚类和序列模式挖掘等。在SAS/EM中，用户可以选择相应的节点来执行这些任务，例如，分类节点可以用于预测目标变量的类别，关联规则分析可以找出商品购买之间的关联性。Web挖掘是数据挖掘的一个分支，专注于从网页内容和用户行为中提取有价值的信息。 SAS/EM不仅提供了丰富的数据挖掘算法，还支持模型评估和优化，以及模型的部署和监控。此外，它支持语义网和本体的概念，这在处理复杂的数据结构和知识表示时尤其有用。 SAS/EM是企业实施数据仓库和数据挖掘项目的重要工具。它将复杂的分析过程可视化，降低了数据科学的入门门槛，同时也为专业人士提供了深入分析的强大工具。通过理解和运用SAS/EM，企业可以更有效地利用其数据资产，提高决策效率，驱动业务增长。