SAS/EM决策树浏览工具：数据挖掘中的可视化分析

"SAS/EM决策树浏览工具的详细介绍，结合数据挖掘技术及应用的全面讲解，包括理论和实战案例" 在数据挖掘领域，SAS/EM作为一个强大的工具，其决策树浏览工具对于理解和实施决策过程至关重要。决策树是一种直观且易于理解的模型，它通过一系列基于特征的判断节点来预测目标变量。SAS/EM提供的决策树浏览工具旨在帮助用户更有效地分析和解读复杂的决策树结构。 1. 决策树基本内容和统计值的汇总表：这部分提供决策树各个分支的基本信息，包括节点划分的特征、每个分支上的样本数量、分类成功率等关键统计指标。这些信息有助于评估决策树的性能和每个决策路径的有效性。 2. 决策树的导航浏览器：这个功能允许用户在决策树的不同层级之间轻松穿梭，查看不同分支的决策路径。这对于理解模型是如何根据输入特征做出决策非常有帮助，尤其是在处理大型复杂树时。 3. 决策树的图形显示：图形化界面是决策树的一大优势，它以直观的图形形式展示决策过程。用户可以清晰地看到哪些特征被用来划分数据，以及每个划分如何影响最终的决策结果。 4. 决策树的评价图表：这些图表通常包括混淆矩阵、ROC曲线等，用于评估模型的准确性和泛化能力。这些评价指标对于优化模型参数和选择最佳决策树模型至关重要。 数据挖掘技术不仅涉及决策树，还包括聚类、关联规则、回归分析等多种方法。在电信领域，数据挖掘可以帮助企业识别客户行为模式、预测客户流失、优化营销策略等。广东移动的案例就是一个实践应用的例子，可能涵盖了从数据预处理、特征工程到模型构建和验证的全过程。 理论部分由南航李静教授讲解，涵盖了数据挖掘的起源、应用、基本概念和特征。其中，数据挖掘的由来强调了在信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘有价值的知识。数据挖掘的应用广泛，包括但不限于商业智能、市场营销、风险评估等多个领域。 数据挖掘系统和算法是实现知识发现的关键，包括分类算法（如决策树）、聚类算法、关联规则挖掘算法等。此外，国际会议和期刊是了解最新研究成果的重要途径，而课后研读的论文和主要参考资料则提供了深入学习和研究的资源。 SAS/EM的决策树浏览工具结合全面的数据挖掘理论和实践案例，为用户提供了从数据到洞察的完整解决方案，有助于企业在大数据时代提升决策效率和质量。