SAS/EM：数据取样工具详解 - 商务智能与数据挖掘实践

SAS/EM数据取样工具是数据仓库与数据挖掘领域的重要组成部分，它在数据处理过程中扮演着关键角色。数据仓库是商务智能的关键基础设施，它是面向主题、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合，主要用于支持企业决策和管理。数据仓库的基础包括其体系结构、组成部分、元数据管理以及数据模型设计，如Inmon的定义强调了其核心特性。 商务智能自1989年由Howard Dresner提出以来，经历了从电子数据处理系统到管理信息系统，再到决策支持系统的逐步发展，涵盖了数据收集、管理和分析的全过程。其中，商务智能体系结构包含多个层次，比如恩门的信息工厂、扎克曼的企业体系结构等，都强调了数据仓库、OLAP（在线分析处理）和数据挖掘的重要性，这些都是进行商业分析、市场洞察和预测决策的重要工具。 数据仓库的核心元素包括数据仓库的设计与实现，涵盖了ETL（提取、转换、加载）过程，确保数据的准确性和一致性。此外，数据仓库的粒度和模型设计也是关键，它们决定了数据的组织形式和查询效率。数据仓库支持的OLAP技术，使得用户能够通过多维数据分析来深入理解业务数据，而数据挖掘则进一步挖掘隐藏的模式和趋势，例如分类、预测和关联分析。 知识和聚类分析也是数据挖掘的重要分支，它们帮助识别和理解数据中的模式，从而提升决策的科学性和有效性。随着互联网技术的发展，Web挖掘和语义网成为扩展数据挖掘应用的新领域，而本体则提供了一种共享和理解复杂知识的方式。 SAS/EM的数据取样工具在数据仓库与数据挖掘的实践中，不仅涉及数据的预处理，还包括了数据仓库的构建、数据挖掘方法的应用以及高级商务智能技术的整合，为企业提供了强大的决策支持和竞争优势。掌握这些技术对于IT专业人士来说，是提高业务价值和推动数字化转型的关键技能。