SAS/EM：数据挖掘利器——构建决策树与聚类分析

"SAS/EM是用于数据挖掘的工具，特别在建立决策树和数据聚类方面具有强大功能。该文档提供了从理论到实践的全面介绍，结合了南航李静教授的理论知识和广东移动的实际案例。文档涵盖了数据挖掘的起源、应用、系统、算法、相关会议和期刊，以及数据挖掘实例。" 正文: 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用知识的过程，它源于对商业数据转化为商业信息的需求。在SAS/EM环境下，数据挖掘技术，尤其是决策树的构建，被广泛应用于决策支持。决策树是一种模型，通过一系列基于特征的判断步骤来做出决策，它易于理解和解释，适合非专业人士使用。 数据挖掘的起源可以追溯到信息时代的到来，那时数据库中的数据量迅速增长，但如何从这些数据中提取有价值的信息成为挑战。数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势，帮助预测未来趋势，为决策提供依据。这一领域的重要概念包括知识发现、数据预处理、模式评估和知识表示。 在SAS/EM中，数据挖掘工具提供了多种数据聚类和分割方法，以适应不同的数据特性和分析目标。聚类是将相似对象归为一类的过程，常用于无监督学习，而决策树建立则通常属于有监督学习，需要已知的输出变量来进行训练。这两种技术在电信等领域有广泛应用，例如广东移动的案例可能就展示了如何利用SAS/EM对客户数据进行聚类分析，以识别客户群体，并构建决策树来预测客户行为。 数据挖掘系统包括数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术，它们为数据挖掘提供了基础设施。数据仓库是集成的、面向主题的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策；OLAP则提供了多维数据分析的能力，便于用户从不同角度深入理解数据。 数据挖掘算法是核心部分，包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多种方法。决策树算法如ID3、C4.5和CART等，通过递归地将数据集划分为更小的子集并构建树形结构，每个内部节点代表一个特征测试，每个叶节点代表一个决策结果。 国际会议上，如KDD（知识发现和数据挖掘）会议，以及相关期刊，如《数据挖掘与知识发现》等，是数据挖掘研究者交流新成果和进展的平台。对于进一步学习，推荐阅读相关领域的经典论文和主要参考资料，以便深入理解和掌握数据挖掘技术。 在实际应用中，数据挖掘不仅仅是一个技术过程，还需要考虑数据质量、隐私保护、模型解释等问题。SAS/EM提供的工具集可以帮助解决这些问题，使得数据科学家和业务分析师能够从数据中挖掘出有价值的信息，驱动更有效的决策。通过对南航李静教授的理论学习和广东移动的案例分析，读者可以更全面地理解数据挖掘在实际业务中的应用和价值。