SAS/EM决策树浏览工具：可视化数据挖掘的关键

本文介绍了SAS/EM中的决策树浏览工具及其在数据挖掘技术中的应用。SAS/EM是一个强大的数据挖掘平台，其中的决策树浏览工具对于理解和解释复杂的决策树结构至关重要。该工具提供了多种视图，包括决策树的统计摘要、导航浏览器、图形显示以及评价图表，使得用户能更有效地理解和评估决策树模型。 数据挖掘是当前信息技术领域的一个关键分支，它从海量数据中提取出有用的知识和模式。随着大数据的爆炸性增长，数据挖掘技术的重要性日益凸显。数据挖掘不仅涉及到数据仓库和在线分析处理(OLAP)技术，还涵盖了预处理、模式识别、模型评估等一系列步骤。 1. 数据仓库与OLAP技术：数据仓库是存储大量历史数据的系统，用于支持决策制定。OLAP则提供了对多维数据的快速、交互式分析能力，帮助用户从不同角度深入理解数据。 2. 数据挖掘技术：包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多种方法。决策树是一种常见的分类技术，它通过构建树状结构来表示数据的特征和分类决策。 3. 数据挖掘应用：广泛应用于市场营销、风险评估、客户关系管理(CRM)、金融欺诈检测、医疗诊断等多个领域。 4. 数据挖掘工具：如SAS/EM，提供了完整的数据挖掘流程，包括数据准备、建模、评估和部署。 5. 数据挖掘实例：在实际操作中，决策树常用于预测客户购买行为、银行信贷风险评估等，通过分析客户特征，生成易于理解的决策规则。 6. 实现流程：数据挖掘通常包括数据预处理、数据选择、模式发现、模式评估和结果解释等阶段。 7. 未来趋势：随着机器学习和人工智能的发展，数据挖掘将更加智能化，自动化程度更高，并结合深度学习等先进技术，进一步提升数据洞察力。 总结来说，SAS/EM的决策树浏览工具是数据挖掘过程中的重要工具，它帮助分析人员理解并优化决策树模型，从而更有效地进行知识发现和预测分析。同时，数据挖掘作为一个跨学科的领域，正不断推动着商业智能和数据分析的创新。