SAS/EM：构建数据挖掘数据库与关键技术详解

SAS/EM是SAS软件中用于建立数据挖掘数据库的重要组件，它在数据分析过程中扮演着关键角色。数据挖掘数据库，即DMDB，是进行复杂数据操作的基石，它不仅存储原始数据，还预处理数据，进行数据清洗、转换和格式化，以便于后续的建模和分析。在构建DMDB时，首先要确保数据的质量和一致性，通过计算描述性统计如最大值、最小值、平均值和标准差，了解数据分布，这对于挖掘过程中的特征选择和数据预处理至关重要。 在DMDB中，Meta Data的管理也是不可或缺的一环。Meta Data包含了关于数据本身的信息，如变量的类别、等级、单位等，这些元数据有助于挖掘算法理解和利用数据的内在结构。通过提前整理和组织元数据，可以简化模型构建流程，提高效率，并减少后期调整的复杂性。 数据挖掘技术涉及多个层面，包括数据仓库（Data Warehouse）和在线分析处理（OLAP）技术，这些是提供历史数据和进行多维分析的基础。数据挖掘技术本身涵盖了数据挖掘系统的设计，如EAI（企业应用集成）和ETL（提取、转换、加载）过程，以及各种数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类和回归等。国际上，数据挖掘领域的会议如KDD（Knowledge Discovery and Data Mining Conference）和顶级期刊发表的研究成果，都是深入理解这一领域的宝贵资源。 在实际应用中，数据挖掘在电信领域展现出了巨大价值，通过对客户行为、通信模式等数据的挖掘，可以发现潜在的市场趋势和优化策略。广东移动案例作为实践教学的一部分，展示了数据挖掘如何帮助企业解决实际问题，提升业务性能。 数据挖掘工具的选择和使用技巧同样重要，例如SAS/EM就是一款广泛应用于数据挖掘的专业软件，它提供了丰富的算法和可视化工具，使得非专业人员也能进行相对简单的数据分析。通过数据挖掘实例的学习，用户可以掌握从数据到洞察的具体步骤，从而提升自身的数据分析能力。 建立一个有效的数据挖掘数据库是数据科学项目的基础，它涉及数据准备、工具选择和理论应用等多个方面。理解数据挖掘的起源、关键技术和实际应用，结合适当的工具和案例，可以极大地推动企业的决策支持和业务优化。