SAS/EM数据筛选工具：挖掘技术与电信业应用

SAS/EM是SAS（Statistical Analysis System）软件中的一个重要组件，它专注于数据挖掘和建模。数据筛选工具作为SAS/EM的一项核心功能，允许用户从大量的观测值中剔除不相关的数据，以提高数据质量并确保分析的有效性。对于分类变量，可以通过设置特定类别的排除条件，过滤掉不符合分类标准的观测值；对于区间变量，可以根据阈值排除那些数值超出预设范围的记录。 数据挖掘技术是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程，旨在揭示数据之间的隐藏模式和关联。在这个背景下，数据挖掘的兴起源于信息时代的快速发展，数据库中的数据量激增，但人们难以从中获取深层次的洞察和价值。数据挖掘不仅解决了传统数据库系统在发现数据间关系和趋势方面的局限，而且成为了继互联网之后的又一个技术热点。 数据挖掘涉及多个关键步骤，包括数据挖掘介绍、数据挖掘系统的设计、各种数据挖掘算法的选择和应用，以及国际会议上关于此领域的研究成果和学术论文的追踪。数据挖掘的实践应用广泛，例如在电信领域，广东移动的案例展示了如何通过数据挖掘技术解决实际问题，提升业务效率。 在实践中，数据挖掘工具如SAS/EM被用于构建数据挖掘模型，帮助用户进行数据清洗、特征选择、模式识别和预测分析。通过这些工具，企业能够更好地利用数据仓库和OLAP（Online Analytical Processing，即在线分析处理）技术，实现商业智能和决策支持。 数据挖掘技术的关键组成部分包括理解数据挖掘的起源，区分其与其他数据分析方法的区别，掌握数据挖掘的基本内容和特征，以及关注当前的研究趋势和专业资源。通过深入学习数据挖掘，企业可以有效地处理数据坟墓的问题，挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息，推动业务创新和发展。 总结来说，SAS/EM的数据筛选工具是数据挖掘实践的重要工具，而数据挖掘作为一种强大的技术，通过理论与实践相结合，帮助企业从数据海洋中挖掘出知识金矿，驱动业务策略的制定和优化。