SAS商业分析：从数据挖掘到应用案例

"SAS-Data-Mining-商业分析案例.pdf" 本文档主要介绍了SAS在商业分析中的应用，由张磊博士（Dr. Sunstone Zhang）主讲，内容涵盖分析能力的8个等级、商业分析框架、数据管理、分析技术、商业智能、行业解决方案以及商业分析应用案例。 一、分析能力的八个等级 1. 常规报表（STANDARD REPORTS）：这类报表提供历史数据的定期更新，帮助理解过去发生了什么，如月度或季度财务报表。 2. 即席查询（ADHOC REPORTS）：允许用户根据需要提出特定问题，例如一周内各天各种门诊的病人数量报告，提供更深入的数据洞察。 3. 多维分析（OLAP）：通过多角度查看数据，帮助识别问题的根源，比如对手机类型用户呼叫行为的排序分析。 4. 警报（ALERTS）：当特定条件触发时，如销售额低于目标，系统会发出警报，指导决策者采取行动。 二、商业分析框架 商业分析框架通常包括数据收集、预处理、模型构建、验证、解释和部署等步骤。它旨在将数据分析与业务策略相结合，提高决策效率和准确性。 三、数据管理 数据管理涉及数据质量、数据整合、数据存储和数据安全等方面。确保数据的准确性和可用性是高效分析的基础。 四、分析技术 SAS提供了广泛的分析工具，包括统计分析、预测建模、数据挖掘、机器学习等，帮助企业发现潜在模式、预测趋势和优化业务流程。 五、商业智能（BI） 商业智能是将大量数据转化为可操作的见解的过程。这包括报表、仪表盘、可视化和自助式分析工具，帮助非技术人员理解复杂数据，支持实时决策。 六、行业解决方案 SAS提供了针对不同行业的定制化分析解决方案，如金融风险管理、零售市场分析、医疗保健研究等，以满足特定领域的业务需求。 七、商业分析应用案例 文档中可能包含多个实际案例，展示了SAS如何在不同场景下帮助企业提升分析能力，解决实际问题，实现商业价值。 总结来说，SAS的商业分析技术涵盖了从数据收集到决策实施的全过程，旨在通过强大的分析工具和方法，帮助企业提高运营效率，制定更科学的商业策略。无论是基础的报表制作，还是复杂的预测模型构建，SAS都能提供全面的支持，助力企业在大数据时代抢占先机。