SAS/EM 数据挖掘实战：从入门到精通

"应用SAS EM进行数据挖掘的入门级教程，全面介绍SAS/EM在数据挖掘中的应用。" SAS EM（Enterprise Miner）是SAS公司提供的一款强大的数据挖掘工具，它集成了多种数据挖掘技术和算法，适用于各种业务场景，包括预测分析、分类、聚类以及关联规则发现等。本教程适合初学者，旨在帮助用户掌握如何使用SAS/EM进行高效的数据挖掘。 数据挖掘是现代商业智能中的关键部分，它通过深入分析大规模数据来揭示隐藏的模式和趋势，以支持决策制定。在SAS/EM中，数据挖掘过程通常遵循以下步骤： 1. **数据挖掘概述**：首先，理解数据挖掘的基本概念，包括其目的——从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘不仅是技术操作，更是理解和解释数据的艺术。 2. **SAS数据挖掘项目方法论**：SAS推荐了一种结构化的数据挖掘方法，强调从项目规划到实施的每个阶段，包括理解业务需求、数据准备、建模、评估和部署。 3. **SAS/EM简介**：SAS/EM提供了直观的图形工作流程界面，用户可以通过拖放的方式构建数据挖掘模型。它包括了数据导入、数据转换、模型构建、模型评估和结果解释等功能模块。 4. **数据抽取、预处理和数据变换**：数据挖掘的第一步通常是数据清洗和预处理，消除缺失值、异常值，进行数据规范化和编码等。SAS/EM提供了丰富的工具进行这些操作，确保数据质量。 5. **数据挖掘技术**：SAS/EM支持多种数据挖掘技术，如决策树、逻辑回归、神经网络、支持向量机、聚类分析等。用户可以根据业务需求选择合适的算法。 6. **模型构建与解释**：在SAS/EM中，用户可以直观地构建和调整模型，系统会自动生成代码，方便进一步的分析和模型优化。模型的结果需要通过可视化和统计指标进行解释，确保发现的模式具有实际意义。 7. **知识的提取与应用**：最后，将挖掘到的知识转化为实际的业务决策或策略，可能涉及到将模型集成到决策支持系统或者企业应用程序中。 8. **领域应用**：数据挖掘不仅限于传统的统计分析，它还涵盖了神经计算、数据库管理和知识发现等多个领域，使得SAS/EM能够处理复杂的、跨学科的问题。 通过这个SAS/EM入门教程，学习者将掌握如何利用这款强大的工具，有效地从数据仓库中提取有价值的信息，为企业的决策支持系统提供强大的分析能力，从而提升企业的竞争力和经济效益。