SAS/EM决策树浏览工具详解：提升数据分析效率

"SAS/EM－决策树浏览工具-数据仓库与数据挖掘原理及应用" 本文将探讨SAS/EM中的决策树浏览工具及其在数据仓库与数据挖掘中的应用。SAS/EM（Enterprise Miner）是一款强大的数据挖掘和分析软件，其决策树浏览工具是进行复杂决策树分析的重要辅助手段。 首先，决策树是一种直观的预测模型，它通过一系列基于特征的判断规则来分割数据，以达到分类或预测的目的。在SAS/EM中，决策树的浏览工具提供了多种视图，帮助用户理解和解释模型： 1. 汇总表：展示决策树的基本内容和统计值，包括节点的样本量、目标变量的分布、信息增益等关键指标，帮助用户评估模型的性能。 2. 导航浏览器：提供树状结构的浏览方式，让用户能够逐级深入地查看每个决策节点，理解数据如何被划分。 3. 图形显示：以图形化的方式呈现决策树，便于直观地看到各个特征在决策过程中的作用和重要性。 4. 评价图表：通过混淆矩阵、ROC曲线等图表，对模型的准确性和鲁棒性进行量化评估。 数据仓库是商务智能的核心组成部分，它为数据分析和数据挖掘提供了稳定且结构化的数据来源。数据仓库的设计和实现涉及多个方面，如体系结构、元数据、数据粒度、数据模型和ETL（提取、转换、加载）过程。其中，元数据是描述数据仓库中数据的“数据”，它对于理解和管理数据仓库至关重要。数据粒度则指定了数据仓库中数据的详细程度，影响查询效率和存储需求。 商务智能（BI）是数据仓库和数据挖掘的应用领域，它涵盖了从数据收集到知识发现的整个过程。商务智能的发展经历了从EDPS到MIS再到DSS的演变，目前包括商务分析、OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和数据仓库四个主要部分。商务分析用于深入理解业务状况，而OLAP和数据挖掘则用于从大量数据中提取有价值的信息。 数据仓库被定义为面向主题、集成、时态相关且不可更新的数据集合，它是决策支持系统的基础。面向主题意味着数据仓库关注特定业务领域的分析需求，而非单一的应用程序。集成是指来自不同源的数据被整合到一起，以提供一致的视图。时态相关性确保了历史数据的保留，以便进行趋势分析。不可修改的特性保证了数据的准确性，避免了分析过程中对原始数据的干扰。 在数据挖掘中，决策树是常用的方法之一，尤其在分类和预测任务中。通过SAS/EM的决策树浏览工具，用户可以更有效地理解和利用数据挖掘的结果，从而提高决策效率和质量。结合数据仓库的强大数据处理能力，决策树模型可以为企业决策提供有力的支持。