SAS/EM决策树浏览工具：数据挖掘中的可视化分析

"本文档是关于SAS/EM决策树浏览工具在数据挖掘技术及应用中的详细介绍，结合了南航李静教授的理论知识和广东移动的实际案例，旨在提供全面的理解和实践指导。文档涵盖了数据挖掘的起源、应用、基本概念、特征以及工具，并通过具体实例展示了数据挖掘在电信领域的应用。" 在数据挖掘领域，SAS/EM是一款强大的工具，尤其在决策树的构建和分析上表现出色。决策树是一种直观且易于理解的模型，用于分类和预测。SAS/EM提供的决策树浏览工具对于理解和优化模型至关重要。这个工具包括四个主要部分： 1. **决策树基本内容和统计值的汇总表**：此部分提供决策树节点的关键信息，包括每个分支的样本数量、类别分布、准确度等统计指标，帮助分析人员快速评估模型性能。 2. **决策树的导航浏览器**：这是一个交互式的界面，允许用户探索决策树的不同路径，查看各个节点的决策规则，理解模型的决策逻辑。 3. **决策树的图形显示**：以图形方式展示决策树结构，使非技术人员也能理解模型的工作原理。树枝代表特征，叶子节点表示最终决策或预测结果。 4. **决策树的评价图表**：通过各种评价指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）的图表，可以直观地比较不同决策树的性能，选择最佳模型。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。它起源于应对数据爆炸和知识贫乏的挑战，通过自动或半自动的方式，从数据中提取模式、关联规则和预测模型。数据挖掘的基本内容包括预处理、建模、评估和解释等步骤。其特征包括处理大量数据的能力、发现未知知识的潜力以及对复杂模式的识别。 在电信领域，数据挖掘常用于客户行为分析、流失预测、市场细分等。例如，广东移动的案例可能涉及到利用通话记录、消费行为等数据，通过SAS/EM构建决策树模型，识别出高价值客户、预测客户流失风险，从而制定更精准的营销策略和服务方案。 课后研读的论文和主要参考资料则为深入学习提供了方向，涵盖了数据挖掘的最新研究进展和经典方法。通过理论与实践的结合，读者可以系统地掌握数据挖掘技术，并将其应用到实际业务中，提升数据分析的效率和效果。