SAS/EM:数据挖掘利器——构建决策树与聚类分析
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更新于2024-08-13
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"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。
2018-05-31 上传
2024-09-10 上传
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