SAS数据挖掘方法论 SEMMA：关键步骤与可视化探索

数据挖掘方法论(SEMMA)是一种系统化的流程，用于从大量数据中提取有价值的信息和知识。SEMMA框架包括五个主要步骤：Sample（数据取样）、Explore（数据特征探索和分析）、Modify（问题明确化与数据调整）、Model（模型研发与知识发现）以及Assess（模型评估和综合解释）。以下将详细阐述每个阶段的关键内容。 1. Sample（数据取样）： 数据取样是挖掘过程的第一步，其目的是从海量数据中选取一个与研究问题相关的子集。这个过程类似于采矿中的选矿，既能降低数据处理负担，提高效率，也能突出展示你关注的规律。重要的是确保样本数据的质量，无论是来自数据仓库还是实时系统，都需要仔细检查数据的准确性、完整性与有效性。选取样本的方法取决于目标，如观察和控制过程时，可能采用随机抽样，而探索全局规律则需要代表性的样本覆盖多种变化情况。 2. Explore（数据特征探索和分析）： 拿到样本后，首要任务是对数据进行深入的探索，了解其特征、模式和趋势。可视化工具如SAS的SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRAVIEW有助于理解数据结构，识别出潜在的关系和分类，以及未预见的数据状态。这一步骤有助于确认数据是否符合预期，以及是否存在潜在的数据异常或异常值。 3. Modify（问题明确化与数据调整）： 在探索过程中，可能需要对问题进行明确化，确保数据挖掘的目标清晰。同时，根据数据特性，可能需要对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理、数据转换等，以适应不同模型的输入要求。选择合适的技术和算法也是在这个阶段进行的。 4. Model（模型研发与知识发现）： 在问题明确和数据准备后，开始构建数据挖掘模型。这可能涉及多种统计和机器学习技术，如聚类、分类、关联规则挖掘、回归等。SAS作为强大的数据分析工具，提供了丰富的建模功能。模型的建立旨在从数据中发现有价值的规律和知识，这些知识可以用于决策支持和业务改进。 5. Assess（模型评估和综合解释）： 最后，对模型进行评估至关重要，以确保其准确性和可靠性。这通常涉及交叉验证、混淆矩阵、性能指标等手段。通过综合解释，将模型的预测结果转化为易理解的业务术语，帮助企业理解并应用发现的知识。 总结来说，数据挖掘方法论(SEMMA)是一个系统性的流程，涵盖了从数据采集、预处理到模型开发和评估的全过程，确保了从复杂数据中提取信息的有效性和价值。通过遵循SEMMA框架，企业可以更有效地利用数据驱动决策，提升业务效率和竞争力。