SAS/EM在数据挖掘中的应用：构建决策树与数据剖分

"本文主要介绍了SAS/EM作为数据挖掘工具在建立决策树和数据剖分方面的应用，并探讨了数据挖掘的基本概念、技术、应用、工具以及实例。" 1. 数据挖掘简介 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它的目标是发现隐藏在数据中的模式、规律和知识。随着信息技术的发展，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种必要的技术手段，用于从这些海量数据中揭示潜在的价值。 2. 数据仓库与OLAP技术 数据仓库是为决策支持系统设计的大型中央存储系统，它整合了来自多个源的数据，提供了一个一致且易于分析的数据视图。在线分析处理（OLAP）技术则支持对数据仓库进行多维分析和快速查询，帮助用户进行深入的数据探索。 3. 数据挖掘技术 数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等方法。在本主题中，特别提到了决策树的建立，决策树是一种常见的分类算法，通过构建树形结构来表示不同特征值与类别之间的关系，从而用于预测和决策。 4. SAS/EM在数据挖掘中的作用 SAS/Enterprise Miner（SAS/EM）是SAS公司的一款强大数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理、建模和结果可视化功能。在建立决策树过程中，SAS/EM提供了多种数据聚类和分割方法，使得用户可以根据具体需求灵活选择合适的技术策略。 5. 数据挖掘应用 数据挖掘广泛应用于各个领域，如金融风险评估、市场营销、医疗诊断、客户关系管理等。在这些应用中，决策树常被用来进行客户细分、信用评分、疾病预测等，通过分析历史数据来预测未来的趋势或行为。 6. 数据挖掘工具 除了SAS/EM之外，还有其他许多数据挖掘工具，如R语言的 caret 包、Python的scikit-learn库、SPSS Modeler等，它们各有特色，满足不同用户的需求。 7. 数据挖掘实例 一个典型的例子是零售业中运用关联规则发现顾客购物篮中的商品关联性，例如“买了尿布的顾客往往会买啤酒”。通过这种规则，商家可以制定更有效的促销策略。 8. 数据挖掘的未来趋势 随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据挖掘将更加智能化和自动化。深度学习和神经网络等先进技术将更深入地融入数据挖掘流程，提高预测和分析的精度，同时，跨领域的融合将催生更多创新应用。 总结，SAS/EM作为数据挖掘工具，对于建立决策树和数据剖分提供了强有力的支持，它在理解和利用大数据方面起着至关重要的作用。数据挖掘不仅是技术上的挑战，也是理论与实践的结合，它在不断进步中为企业和社会创造价值。