SAS/EM：数据挖掘评价与电信行业实践

SAS/EM作为一款强大的数据挖掘评价工具，为数据分析提供了深度挖掘和评估的功能。它构建了一个通用的数据挖掘评价框架，允许用户比较不同模型的性能，并预览各类分析结果，这对于优化决策过程至关重要。在使用过程中，SAS/EM生成的标准图表为用户提供了一套定量的评价标准，但同时也支持用户进行个性化定制，以满足特定业务需求和评价准则。 数据挖掘技术的核心在于理解和发掘隐藏在大量数据中的有价值信息和模式。课程内容涵盖了广泛的理论和实践，首先介绍了数据挖掘的起源，强调了在信息时代背景下，数据量的爆炸性增长和知识获取的困难。数据挖掘技术的兴起是为了克服传统数据库系统在提取有用知识方面的局限，通过基于数据库的知识发现和数据挖掘技术，解决信息过载、数据质量控制等问题。 在理论部分，包括数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术的基础，以及数据挖掘的具体内容，如数据挖掘系统、算法、国际会议和期刊，这些都是数据挖掘技术研究的重要组成部分。实践案例方面，以南航李静教授的理论讲解和广东移动的实际应用为例，展示了数据挖掘在电信领域的实际应用。 数据挖掘工具是数据挖掘技术的关键载体，包括专门用于挖掘的软件工具，这些工具不仅包括SAS/EM，还有其他业界知名工具，如R、Python的Scikit-learn等。此外，课程还推荐了课后研读的论文和主要参考资料，以便进一步深入学习和研究。 SAS/EM数据挖掘评价工具在数据挖掘技术的学习和实践中扮演了重要角色，它不仅提供了一套全面的理论体系，还有实际场景下的落地应用，帮助用户提升数据分析能力，解决实际业务中的挑战。通过学习和使用SAS/EM，用户能够更好地理解和运用数据挖掘技术，以驱动组织的决策和创新。