SAS企业级数据挖掘：揭示海量信息背后的规律

"SAS数据挖掘白皮书由美国SAS软件研究所编写，旨在介绍SAS在数据挖掘领域的应用和方法。本书涵盖了SAS数据挖掘的方法论SEMMA，深层统计分析与预测套件的功能，以及数据挖掘套件的使用，包括客户机/服务器和浏览器/服务器两种方式。书中强调了在大数据背景下，企业如何利用SAS工具发现数据中的隐藏规律，以支持决策制定。" SAS数据挖掘是SAS软件研究所的核心能力之一，它结合了统计学、机器学习和计算机科学，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。SEMMA（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）是SAS提出的一种数据挖掘方法论，它包括了抽样、探索、修改、建模和评估五个步骤，为用户提供了从数据准备到模型验证的完整流程。 在第二章中，SEMMA方法论详述了如何通过有效的数据抽样策略减少数据复杂性，然后通过探索性数据分析理解数据分布和特征。接下来，根据需求对数据进行修改和预处理，以优化建模过程。接着，建立预测或分类模型，并通过评估模型性能来确保其在实际应用中的有效性。 第三章深入介绍了SAS的深层统计分析与预测套件，这个套件包含了一系列高级统计方法，如时间序列分析、回归分析、生存分析等，适用于预测和解释性建模。同时，它提供了客户机/服务器和浏览器/服务器两种操作方式，适应不同用户的需求和环境。 第四章则聚焦于SAS数据挖掘套件，该套件提供了一整套数据挖掘工具，包括特征选择、聚类分析、关联规则挖掘等。同样，它支持客户机/服务器和基于Web的浏览器/服务器模式，使得非技术人员也能通过图形化界面进行数据挖掘操作。 SAS/Enterprise Miner作为企业级解决方案，集成了数据处理、分析和决策支持，能够处理大规模数据集，帮助企业在复杂的商业环境中快速响应变化，制定更精准的策略。通过SAS的数据挖掘工具，企业可以更好地理解市场趋势、优化运营、提升竞争力，从而在竞争激烈的市场中取得优势。 SAS数据挖掘白皮书是一份详尽的指南，不仅阐述了SAS在数据挖掘领域的强大功能，还为企业提供了如何利用这些工具来提升数据驱动决策的有效路径。无论是数据科学家还是业务决策者，都能从中受益，掌握利用大数据洞察业务、驱动创新的关键技能。