数据挖掘技术与应用：SAS/EM构建数据库实战解析

"SAS/EM是SAS公司提供的数据挖掘工具，用于建立数据库和执行数据挖掘分析。在数据挖掘流程中，首先需要构建一个数据挖掘数据库（DMDB），该数据库包含进行分析所需的所有数据。DMDB有助于提升工作效率，因为它允许在专用环境中进行复杂的数学运算。在构建DMDB时，通常会预处理数据，例如计算变量的最大值、最小值、平均值和标准差，并对分类变量进行等级划分，以便后续的分析。 数据挖掘技术是信息时代的关键组成部分，它源于数据的爆炸性增长和对隐藏知识的需求。数据挖掘不仅仅是处理大量数据，更是从中提取有价值的信息和模式。这个过程涉及数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术，它们为大数据的分析提供支持。数据挖掘技术包括各种算法，如分类、聚类、关联规则学习和回归分析等。 在电信领域，数据挖掘被广泛应用于客户行为分析、市场营销策略制定、故障预测等方面。例如，广东移动的案例可能展示了如何利用数据挖掘技术优化客户关系管理，提高服务质量和业务效率。 数据挖掘工具有助于简化和自动化数据挖掘过程，SAS/EM便是其中之一。这些工具通常包含数据预处理、建模、评估和部署等功能。数据挖掘实例则展示了理论如何转化为实际应用，帮助学习者理解如何运用数据挖掘解决具体问题。 数据挖掘的基本特征包括发现隐藏的、非显而易见的模式，这些模式可以是描述性的、预测性的或关联性的。此外，数据挖掘还涉及到数据清洗、数据转换、模型选择和验证等多个步骤。尽管数据挖掘带来了巨大的潜力，但也面临着挑战，如数据质量问题、隐私保护和结果解释等。 学习数据挖掘不仅需要理解相关理论，还要通过实际案例来锻炼技能。文献阅读和参加国际会议是深化理解、跟踪最新进展的重要途径。主要参考资料通常包括学术论文、专业书籍和教程，可以帮助深入研究数据挖掘的不同方面。 总结来说，SAS/EM在数据挖掘中的应用强调了建立有效数据库的重要性，同时展示了数据挖掘如何从海量数据中抽取知识，为企业决策提供支持。理论和实践的结合是掌握这一技术的关键，通过深入学习和案例分析，可以提升在实际工作中的数据挖掘能力。"