SAS Enterprise Miner进阶实战：数据挖掘与GUI应用

SAS Enterprise Miner (EM) 实例进阶教程由 NingGang 创建，其电子邮件地址为 gang.ning@hp.com，隶属于 HP GDC CG APSE。本篇内容主要针对 SASEM 的详细介绍及其在数据挖掘领域中的应用。 1. SAS Enterprise Miner 简介 数据挖掘作为一个关键的业务智能工具，随着数据仓库的不断发展，为数据分析人员提供了处理大规模、多样性和复杂性数据的可能性。数据挖掘的目标是通过处理不完整、含有噪声和隐藏模式的实际数据，挖掘出潜在的有价值信息和知识，以支持诸如市场营销、客户细分、行为分析等业务决策。数据挖掘技术广泛应用在数据库营销、客户群体划分、客户行为分析（如交叉销售）等领域，同时也包括预测性分析，如客户流失性分析、信用评分评估和欺诈检测。 SAS Enterprise Miner（EM）作为SAS生态系统的一部分，其核心优势在于将统计分析与直观的图形用户界面（GUI）相结合，使得非统计背景的用户也能轻松使用。EM遵循SAS提出的SEMMA方法论，该方法包含五个步骤：首先，对数据进行抽样，确保样本既包含关键信息又易于处理；其次，探索数据以寻找预期和意外的关系、趋势及异常，以获取理解和创意；接着，根据需求对数据进行修改、选择和转换，优化数据预处理过程；第四步是模型构建，使用机器学习算法或统计模型来创建预测模型；最后，通过评估模型的性能来检验其有效性，并可能根据结果进行调整。 2. SEMMA方法详解 - **抽样**（Sample）：创建一个或多个数据表，保证样本足够大以捕捉重要信息，同时保持处理效率。 - **探索**（Explore）：通过数据分析工具搜索数据，识别潜在的相关性、趋势和异常点，帮助用户理解数据的内在结构。 - **修改**（Modify）：对数据进行预处理，可能涉及数据清洗、缺失值处理、特征工程等，以提升模型的准确性。 - **建模**（Model）：运用EM提供的各种建模算法（如决策树、聚类、回归等），构建能够预测未来事件的模型。 - **评价**（Assess）：评估模型的性能，通常通过指标如准确率、召回率、AUC等，确保模型在新数据上的预测效果良好。 总结来说，SAS Enterprise Miner实例进阶课程深入讲解了如何利用SAS EM工具进行数据挖掘，从数据预处理到模型构建的各个环节，旨在帮助用户掌握如何有效地挖掘出有价值的信息，从而支持企业决策和优化业务流程。无论是对于数据分析新手还是经验丰富的专业人员，这都是一个实用且富有挑战性的学习资源。