SAS/EM：数据取样与数据挖掘理论与广东移动实践

"SAS/EM数据取样工具是数据挖掘技术在实际应用中的一项关键手段，它在大数据背景下显得尤为重要。此工具允许用户从海量数据中进行有效的抽样，以便于后续分析和模型构建。取样方法包括随机取样、等距取样、分层取样、顺序取样和分类取样等，这些方法能够保证样本的多样性和代表性，有助于减少计算复杂性，提高数据分析效率。 在数据挖掘技术方面，本文提供了全面的理论讲解和实际案例。首先，理论部分由南航李静教授讲解，涵盖了数据仓库与OLAP（在线分析处理）技术的基础，这两者是数据挖掘的重要前置，它们提供结构化的数据存储和分析平台。接着，深入探讨了数据挖掘技术本身，包括数据挖掘系统的设计、各种算法（如分类、聚类、关联规则等）的原理和应用，以及数据挖掘领域的学术研究动态，如国际会议和期刊发表的最新研究成果。 数据挖掘在电信领域有着广泛的应用，通过广东移动的实例展示，展示了如何利用数据挖掘技术解决实际问题，如客户行为分析、市场趋势预测等。这不仅提升了运营效率，也为其他行业提供了借鉴。 此外，文章还介绍了数据挖掘的起源和发展，指出在信息时代，随着数据库规模的扩大和数据量的激增，数据挖掘作为应对“数据坟墓”的重要工具应运而生。它解决了信息过载、真实性甄别和统一处理等问题，使得隐藏在大量数据中的知识得以发掘。 数据挖掘工具，如SAS/EM，作为实践工具的重要性不容忽视，它不仅需要理论支持，更需要结合实际场景灵活运用。通过学习和掌握这些工具，数据分析师和工程师能够更好地进行数据预处理、建模和结果解读，从而驱动业务决策和创新。 SAS/EM数据取样工具结合了数据挖掘的理论知识和实际应用，对于理解和利用大数据具有重要意义，是现代企业进行智能决策和优化的关键环节。"