数据挖掘技术与应用：SAS/EM数据取样工具详解

"SAS/EM 数据取样工具的多种方式，包括随机取样、等距取样、分层取样、从起始顺序取样和分类取样等，是数据挖掘技术中的重要环节。该资源提供了数据挖掘的理论与实践结合，通过南航李静教授的理论讲解和广东移动的案例分析，深入探讨数据挖掘技术及其在电信领域的应用。内容涵盖了数据仓库与OLAP技术、数据挖掘算法、国际会议和期刊，以及数据挖掘实例。" 在数据挖掘的过程中，SAS/EM 提供的数据取样工具对于数据分析至关重要。数据取样是预处理阶段的关键步骤，它能够帮助我们从大规模数据集中抽取代表性的子集进行后续分析，从而降低计算复杂性并提高效率。不同类型的取样方法适应不同的数据特性和分析目标： 1. **随机取样**：按照概率论原理，每个样本被选中的概率相等，这种方法保证了样本的代表性。 2. **等距取样**：根据数据的分布，每隔一定距离选取一个样本，适用于数据均匀分布的情况。 3. **分层取样**：将数据集按某种特征（如年龄、性别等）分为不同的层，然后从每一层中独立取样，确保各层的代表性。 4. **从起始顺序取样**：按照数据的原始顺序选择样本，常用于时间序列分析。 5. **分类取样**：根据数据的类别属性进行取样，确保各类别的样本都有所涵盖。 数据挖掘不仅仅是数据取样，还包括一系列复杂的步骤，如数据清洗、数据转换、模式识别、模型评估等。在这个过程中，数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术用于存储和处理大量历史数据，支持多维分析和快速查询。数据挖掘技术则涉及各种算法，如关联规则学习、聚类分析、分类算法（如决策树、神经网络、支持向量机等）和序列模式挖掘等。 在电信领域，数据挖掘技术有广泛的应用，例如客户细分、预测用户行为、优化营销策略、检测欺诈行为等。实际案例中，广东移动可能运用了这些技术来提升服务质量、降低运营成本、增强客户满意度。 此外，该资源还介绍了数据挖掘的国际会议和期刊，这些都是研究人员和从业者获取最新研究成果和学术动态的重要渠道。课后研读的论文和主要参考资料则为深化理解提供了更丰富的学习资源。 数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的关键技术，而SAS/EM的数据取样工具是实现这一目标的有效手段。结合理论与实践，我们可以更好地理解和应用这些工具，解决实际业务问题。