SAS/EM：数据挖掘评价与商务智能解析

"SAS/EM 数据挖掘评价工具的使用与数据仓库与数据挖掘的基本概念" 在数据挖掘领域，SAS/EM（Enterprise Miner）是一款强大的工具，它提供了全面的数据挖掘和预测分析功能。该工具的评价组件允许用户比较不同模型的性能，从而选择最佳的分析方法。SAS/EM 提供了一种通用的架构，可以评估多种类型的分析结果，包括分类、预测和关联分析等。此外，它的评价工具还支持用户自定义评价标准，通过调整和定制标准的图表，使得评价过程更加符合用户的特定需求，增强了评价的有效性和实用性。 数据仓库是商务智能（BI）系统的核心组成部分，它是从各种源系统中提取、转换和加载（ETL）数据的集中存储。数据仓库的设计和实现涉及到多个方面，如体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型的选择。元数据是关于数据仓库中的数据信息，有助于理解和使用数据。数据粒度是指数据仓库中数据的详细程度，它影响查询效率和存储需求。数据模型则决定了数据如何在仓库中组织和表示。 数据仓库的引入是为了支持决策制定，其发展经历了从早期的电子数据处理系统到现在的商务智能阶段。商务智能系统通常包括商务分析、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据仓库四个关键部分。商务分析用于深入理解业务风险和机会，OLAP用于多维数据分析，数据挖掘则用于发现数据中的隐藏模式和知识。 数据仓库的定义强调了其面向主题、集成、时间相关和只读的特性。面向主题意味着它专注于特定的业务领域，提供深入的洞察；集成性确保来自不同源的数据一致且准确；时间相关性支持历史数据分析；不可修改性保证了数据的准确性，避免了对历史记录的篡改。数据仓库之父William H. Inmon的这一定义至今仍被广泛引用。 在实际应用中，数据仓库常与数据挖掘结合，通过聚类分析、分类和预测等方法，从大量数据中提取有价值的信息。例如，分类和预测分析可以帮助企业预测销售趋势、客户行为或市场动态，而关联分析则可用于发现产品之间的购买关联规则。Web挖掘则扩展了数据挖掘的应用，包括网页内容挖掘、用户行为分析等。 SAS/EM的数据挖掘评价工具是进行高效模型评估的关键工具，而数据仓库作为商务智能的基础，为企业决策提供了坚实的数据支持。理解并掌握这两者，对于实现有效的数据驱动决策至关重要。