SAS/EM：数据变量转换工具驱动的数据挖掘实践与案例

SAS/EM 数据变量转换工具是数据挖掘技术中的一种实用工具，它在数据预处理阶段发挥着关键作用。这个工具的核心功能是将原始数据通过各种数学运算或自定义公式进行转换，以优化数据结构，使其更适合后续的数据分析和建模过程。这些转换可能包括但不限于取幂、对数、开方等非线性变换，目的是提高模型的拟合度，增强变量的稳定性和可解释性。 数据挖掘技术及应用是一门综合性的学科，它涵盖了理论和实践两个层面。理论部分由南航李静教授讲解，介绍了数据挖掘的起源，强调了在信息时代背景下数据量的爆炸性增长和知识挖掘的需求。数据挖掘并非单纯的技术堆砌，而是从商业数据到商业信息的进化，旨在揭示隐藏在大量数据中的有价值信息和规律。 数据挖掘技术本身包括数据挖掘系统的设计、算法的选择与应用、国际会议和期刊的研究成果，以及课后研读的相关论文。它涉及到的知识领域广泛，如数据挖掘的基本概念，如何区分不同类型的数据挖掘任务，以及如何运用算法如聚类、分类、关联规则挖掘等解决实际问题。 实践方面，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域的具体应用，可能涉及到客户行为分析、网络优化、市场趋势预测等方面，通过实证案例展示数据挖掘技术的实际价值和商业效益。 数据挖掘工具如SAS/EM，作为数据挖掘过程中的一个重要组件，它的存在使得数据科学家能够更高效地进行数据预处理和模型构建。通过使用这些工具，可以自动化执行复杂的变量转换，从而提升数据分析的效率和准确性。 总结来说，SAS/EM 数据变量转换工具是数据挖掘技术中不可或缺的一部分，它通过转化数据，帮助我们更好地理解和利用数据资源，推动了商业智能和决策支持的发展。同时，深入理解数据挖掘的基础理论和实践应用，对于数据专业人士来说，是提升专业技能和解决实际问题的关键。