SAS/EM:数据挖掘评价与电信领域应用探索
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更新于2024-08-25
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"SAS/EM数据挖掘评价工具是SAS企业 Miner(SAS/EM)中的一个重要组件,它提供了一个全面的数据挖掘模型评估框架。该工具允许用户比较不同模型的效果,预测不同分析方法的成果,并生成一系列标准图表,以便进行定量分析。用户还可以自定义这些图表,以适应特定的评价标准,使评估过程更加个性化和具有针对性。此外,这份资料还涵盖了数据挖掘的理论基础和实际应用,包括南航李静教授的理论讲解和广东移动的案例实践,深入探讨了数据挖掘技术、数据仓库与在线分析处理(OLAP)技术、数据挖掘算法、数据挖掘在电信行业的应用,以及推荐的后续研读材料和主要参考资料。"
在数据挖掘领域,SAS/EM评价工具的使用对于优化模型选择和提高预测准确性至关重要。通过比较不同模型,用户能够识别出最适合特定业务场景的模型。例如,可以比较决策树、神经网络、支持向量机等不同类型的模型,以确定哪个模型在预测客户行为、市场趋势或者风险评估等方面表现更优。
数据挖掘的理论部分介绍了其起源,它源于信息时代的快速发展和数据量的爆炸式增长。数据挖掘旨在从大量数据中发现有价值的信息,转化为可操作的知识。这一过程涉及数据预处理、模式发现、模式评估和知识表示等多个步骤,其中数据预处理包括数据清洗、转换和归一化,模式发现则涵盖分类、聚类、关联规则学习等算法。
在实践中,数据挖掘广泛应用于各个行业,如电信领域,通过对通话记录、客户行为数据的分析,可以识别客户流失风险、优化营销策略、提升服务质量。数据仓库和OLAP技术在此过程中扮演重要角色,前者作为大规模数据的存储和管理平台,后者则提供多维数据分析,帮助快速理解和探索数据。
此外,数据挖掘工具如SAS/EM不仅提供了强大的数据处理能力,还包括了丰富的可视化工具,便于用户理解数据分布、模型性能和预测结果。对于研究人员和分析师来说,了解相关的国际会议和期刊,以及经典论文,有助于保持对最新研究动态和技术进展的了解。
SAS/EM的数据挖掘评价工具结合理论和实践,为用户提供了全面的数据分析和决策支持手段,有助于在信息爆炸的时代中挖掘出隐藏的商业价值。
2013-09-23 上传
2020-07-07 上传
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