SAS/EM 数据转换工具在数据挖掘中的应用与实践

"SAS/EM 数据变量转换工具是数据挖掘技术中的一个重要环节，它用于对原始数据进行转化，以优化模型的拟合效果。通过这种工具，我们可以对数据执行各种数学变换，比如取幂、对数、开方等，甚至可以自定义公式，以达到线性化非线性模型、提高变量稳定性的目的。数据挖掘是现代信息技术领域的一个关键组成部分，尤其在电信、零售、金融等多个行业中有着广泛的应用。 在数据挖掘技术及应用的课程中，通常会涵盖以下几个核心部分： 1. 概述：这部分会介绍数据挖掘的基本概念，解释其起源和发展，以及在当前信息爆炸时代的背景下，数据挖掘的重要性。 2. 数据仓库与OLAP技术：数据仓库是集中存储和管理大量数据的系统，而OLAP（在线分析处理）则提供了对这些数据进行多维分析的能力，为决策支持提供支持。 3. 数据挖掘技术：这一章节深入探讨数据挖掘的各种算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等，并介绍它们在不同场景下的应用。 4. 数据挖掘在电信领域的应用：以广东移动的案例为例，展示了如何利用数据挖掘技术分析用户行为、预测用户需求、优化业务策略等。 5. 数据挖掘工具：包括SAS/EM在内的各种数据挖掘软件和平台，它们的功能、特点和使用方法会被详细介绍。 6. 数据挖掘实例：通过实际案例，展示数据挖掘从数据预处理、建模到结果解读的完整流程，帮助学习者理解和掌握数据挖掘的实际操作。 课程还会涉及到国际会议和期刊上的最新研究成果，推荐后续研读的论文，以及提供主要参考资料，帮助学习者进一步深化对数据挖掘的理解。这个资源结合了理论与实践，旨在提供全面的数据挖掘知识和实战经验，帮助学习者成为数据挖掘的专家。"