SAS/EM构建决策树：数据挖掘与电信领域应用

"SAS/EM是一款用于数据挖掘的专业工具，尤其在建立决策树方面表现出色。数据挖掘技术在处理大数据时扮演着重要角色，通过聚类和数据剖分方法，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本资料结合了南航李静教授的理论讲解和广东移动的实战案例，全面探讨了数据挖掘的理论与应用，包括数据仓库与OLAP技术、数据挖掘算法、电信领域的应用以及数据挖掘工具的使用。资料中还提供了课后研读的论文和主要参考资料，适合学习和研究数据挖掘的人员参考。" 内容详解： 1. 数据挖掘介绍： - 数据挖掘的由来：数据挖掘起源于信息时代的数据爆炸，随着数据库的增长，需要从数据中挖掘隐藏的知识。KDD（知识发现于数据库）和数据挖掘随之成为研究重点，旨在从海量数据中提取有用信息。 - 应用场景：数据挖掘广泛应用于电信、营销、金融等多个领域，帮助解决信息过量、信息安全等问题，并发掘潜在的商业价值。 2. 数据仓库与OLAP技术： - 数据仓库是为数据分析设计的大型中央存储系统，用于存储历史数据，支持决策制定。 - OLAP（在线分析处理）技术则允许用户多角度、快速、深入地查看数据，以进行复杂的分析。 3. 数据挖掘技术： - 包括各种算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式和异常检测等，SAS/EM中的决策树建立就是一种常见的分类方法。 - 决策树通过分割数据，依据不同属性构建模型，以辅助决策。 4. 数据挖掘在电信领域的应用： - 在电信行业，数据挖掘可用于客户细分、流失预测、营销策略优化等，提升服务质量，降低运营成本。 5. 数据挖掘工具： - SAS/EM是一个强大的数据挖掘工具，支持数据预处理、建模、评估和部署，特别适合建立决策树和执行聚类分析。 6. 数据挖掘实例： - 广东移动的案例可能展示了如何利用SAS/EM进行客户行为分析，识别客户群体，构建决策树模型，以提升客户满意度和业务绩效。 这份资源不仅提供了数据挖掘的基础理论，还通过实际案例展示了如何在实际工作中运用这些理论，对于希望深入了解和应用数据挖掘的人来说，是一份非常有价值的参考资料。