SAS/EM：数据挖掘评价与电信行业实践

SAS/EM作为一款强大的数据挖掘评价工具，为数据挖掘技术提供了实用的平台。它不仅内置了通用的数据挖掘评估框架，允许用户比较不同模型的性能，还能预测各类分析结果，为用户提供了标准化的图表来进行量化评估。这些图表可以根据用户的需求进行定制，以满足特定业务场景和个性化评价标准。 数据挖掘技术是现代信息技术的核心组成部分，它起源于信息时代海量数据的挑战，旨在从这些数据中发现潜在的知识和规律。李静教授的理论讲解深入浅出，涵盖了数据挖掘的起源，包括其产生的背景，即在互联网技术普及后，面对数据量爆炸性增长，如何从商业数据转化为有价值的信息。数据挖掘不仅仅是数据库查询的扩展，它关注的是发掘数据中的模式、关联和趋势，是商业智能的关键驱动力。 数据挖掘技术的应用范围广泛，尤其是在电信领域，通过挖掘大量用户行为、通信记录等数据，可以提升客户服务、市场分析和业务决策的精确性。SAS/EM的数据挖掘工具集成了多种算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等，帮助用户执行实际的挖掘任务。 课程内容包括数据挖掘系统的架构、各种算法的工作原理，以及数据挖掘领域的国际会议和期刊推荐，鼓励学生进一步深化研究。此外，还提供了课后研读的论文和主要参考资料，以便于深入学习和实践。 SAS/EM的数据挖掘评价工具是数据挖掘技术的重要实践平台，它将理论与实际应用紧密结合，为用户提供了灵活且有效的数据评估方法，有助于企业在大数据时代中挖掘出竞争优势，推动业务发展。通过广东移动的案例研究，用户可以了解到如何将数据挖掘技术应用于实际业务场景，并从中获取有价值的洞见。