SAS/EM：数据挖掘评价与实践工具详解

SAS/EM作为一款强大的数据挖掘评价工具，其核心在于提供一种通用的数据挖掘评估框架，旨在帮助用户比较不同模型的性能，预测和评估各种分析工具的结果。该工具在数据挖掘过程中发挥着关键作用，不仅支持标准的评价图表，还允许用户根据自身需求进行定制，使得评价过程更具针对性。 首先，SAS/EM涵盖了数据挖掘的全面理论知识，包括数据挖掘的起源、应用背景和商业价值。数据挖掘起源于信息时代的大数据环境，是应对数据爆炸性增长的必然产物，它旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，解决商业决策中的挑战。数据挖掘技术不仅仅关注于数据的存储和查询，而是深入挖掘数据内在的规律和联系，预测未来趋势，成为继网络之后的技术热点。 在理论部分，南航李静教授的讲解深入浅出，涉及数据挖掘的基本概念，如数据挖掘的定义、基本内容、特征以及与其他领域的区别，例如与知识发现和专家系统的区别。此外，还会介绍数据挖掘的算法和工具，如常用的数据挖掘方法和系统架构，以及国际上相关的会议和期刊，这些资源对于理解和掌握数据挖掘技术至关重要。 实践方面，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域的实际应用。通过这个案例，用户可以了解到数据挖掘如何在实际业务中提升效率、优化决策和发现潜在机会。通过对案例的深入剖析，学习者可以了解数据挖掘如何解决信息过量、真实性识别和信息安全等问题，以及如何处理不一致的信息形式。 数据挖掘工具是实现这些目标的关键，包括但不限于SAS/EM，它们提供了强大的数据分析能力，帮助用户从复杂的数据集中提炼有价值的信息。通过实际操作和案例研究，用户能够掌握如何有效地使用这些工具进行数据挖掘，并进行定制化的评价，确保评估结果符合组织的具体需求。 总结来说，SAS/EM数据挖掘评价工具结合了理论深度和实践应用，提供了一套完整的数据挖掘学习和评估体系，适用于各类组织和个人深入理解和应用数据挖掘技术，提升数据驱动决策的能力。