SAS数据挖掘：揭示企业数据背后的规律

"SAS数据挖掘白皮书" SAS数据挖掘白皮书深入探讨了如何利用先进的数据分析技术从海量的企业数据中发现隐藏的规律性，从而支持企业的决策制定。随着计算机技术的发展，企业积累了大量的数据，这些数据是企业的重要资产，但如何有效利用这些数据成为了挑战。SAS作为国际上知名的数理统计分析软件，提供了SAS/Enterprise Miner这一企业级的数据处理分析工具，帮助企业从数据中挖掘价值。 数据挖掘的核心在于明确业务目标，通过对大量数据的探索和模型化，揭示业务现状和预测未来趋势。数据仓库在数据挖掘中扮演了关键角色，它通过数据重组，将原本分散的数据整合成面向决策支持的新结构。数据仓库不仅包含数据市场（Data Marts），更能够提供多层次、跨主题的汇总数据，以便满足不同决策者的需求。 SAS的数据挖掘工具适合不同层次的用户，包括方便的数据查询、常用统计分析工具、复杂的数据处理功能以及算法开发平台。这些工具覆盖了从简单查询到高级建模的全范围，确保用户能够根据自己的专业知识和业务需求进行有效的工作。 数据挖掘的结果分为描述型和预测型。描述型结果帮助理解当前业务状态，而预测型结果则通过建立模型预测未来情况，为企业的战略规划和市场响应提供依据。SAS数据挖掘软件广泛应用于客户关系管理、金融风险防控、供应链管理等多个领域，如e-Discovery和webHound等产品专门针对网络流量分析，提升网站优化和客户管理效率。 SAS采用的SEMMA方法论（Sample, Explore, Modify, Model, Assess）是其数据挖掘实践中的一套有效方法，涵盖了数据采样、探索、修改、建模和评估等步骤。这种方法论强调了在数据挖掘过程中选择合适的工具、方法和流程的重要性。 此外，SAS提供了两种层次的数据挖掘解决方案：深层统计分析与预测套件，以及数据挖掘套件。前者专注于复杂的统计分析和预测，后者则更侧重于数据挖掘任务，两者都提供了客户机/服务器和浏览器/服务器两种工作模式，以适应不同用户的需求。 SAS数据挖掘白皮书为企业展示了如何通过科学的数据分析手段，从海量数据中挖掘商业智慧，提高决策质量和企业效益。