SAS/EM数据转换工具在数据挖掘中的应用

"该资源是关于SAS/EM的数据变量转换工具在数据挖掘中的应用的PPT，主要讲解了数据模型、数据仓库以及数据挖掘的相关概念和技术。" 在数据挖掘领域，数据预处理是一个至关重要的步骤，SAS/EM的数据变量转换工具就扮演了这个角色。它允许用户对原始数据进行各种转换，以优化模型的构建和预测性能。这种转换的目的是为了让数据更适合用于后续的建模过程，比如将非线性的关系转化为线性，或者增强变量的稳定性。常见的转换操作包括取幂、对数、开方等，甚至可以自定义公式进行复杂变换。 数据模型是理解数据库和数据仓库的基础。在数据模型中，数据被组织成一种结构化的形式，以便于理解和处理。基本概念包括数据（Data）、数据库（Database）、数据库管理系统（DBMS）和数据库系统（DBS）。数据是数据库中存储的基本单元，它们包含了特定的语义信息，如学生记录中的姓名、性别、出生年月等。数据库则是一个长期存储在计算机中，有组织且可共享的大规模数据集合，它具有结构化、共享、冗余度低和数据独立性高等特性。 数据库管理系统（DBMS）是管理和操作数据库的关键软件，它提供了数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML），使得用户可以定义数据对象、操纵数据以及执行查询、插入、删除和修改等操作。DBMS还负责数据库的运行管理，确保数据的安全性、完整性和并发访问，并具备故障恢复的能力。 在数据仓库（Data Warehouse）方面，它是一个用于报告和数据分析的集成化系统，通常从多个源系统中抽取、转换和加载（ETL）数据。数据仓库的实例可能包括销售数据仓库，其中包含来自多个零售点的销售数据，便于进行全局分析和趋势识别。 数据挖掘（Data Mining）是对大型数据集进行分析以发现隐藏模式、知识和信息的过程。它涵盖了多种技术，如分类、聚类、关联规则学习和回归分析等。这些技术帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定。 本资源提供的内容深入浅出地介绍了数据处理的核心概念和技术，特别是SAS/EM工具在数据转换中的应用，对于理解和实践数据挖掘项目具有很高的价值。