SAS/EM：数据挖掘中的决策树构建与数据剖分方法

SAS/EM作为一款强大的数据挖掘工具，其在决策树构建中的数据剖分功能对于现代数据分析和决策支持至关重要。数据挖掘技术，特别是决策树方法，通过将数据集划分为多个有意义的子集，有助于揭示数据内在的结构和规律。在SAS/EM中，数据聚类和分割可以通过多种算法实现，如ID3、C4.5、CART等，这些算法根据特定的标准（如信息增益、基尼不纯度等）自动划分数据，形成层次化的决策规则。 数据挖掘技术起源于信息时代的挑战，随着数据库规模的扩大和信息量的剧增，传统的数据处理方式无法满足发现知识的需求。数据挖掘正是为了解决这个问题，它涵盖了数据仓库与在线分析处理(OLAP)技术的基础，通过数据预处理、模式识别、关联规则学习等步骤，从大量数据中提取有价值的信息。 在实际应用中，如电信行业，数据挖掘可以帮助运营商理解客户行为、预测市场趋势、优化服务。广东移动的案例展示了数据挖掘在提升业务效率和客户满意度方面的实际效果。SAS/EM提供的工具使得非专业人员也能利用这些技术，通过可视化界面进行操作，降低了数据挖掘的门槛。 在教学和研究中，数据挖掘的内容广泛，包括数据挖掘的起源、系统架构、常用算法、国际学术活动和进一步阅读的文献推荐。例如，介绍了数据挖掘的背景，如何从海量数据中发现知识，以及数据挖掘在商业领域的重要性。此外，还强调了数据挖掘技术作为网络之后下一个技术热点的原因，包括信息过载、安全问题和数据一致性挑战。 数据挖掘工具有助于解决数据“富矿”中的问题，通过自动化工具，用户能够有效地挖掘隐藏在大量数据中的潜在价值。SAS/EM正是这样的工具之一，它提供了一整套流程和算法支持，使数据科学家和企业能够更高效地进行决策树建模和数据分割。 总结来说，SAS/EM作为一种强大的数据挖掘工具，其在决策树构建中的数据剖分能力是现代数据分析不可或缺的一部分。掌握这一技术，不仅有助于解决实际业务问题，也对理解数据挖掘的理论和实践有着重要意义。