数据挖掘技术：SAS/EM决策树浏览与应用

"SAS/EM决策树浏览工具是数据挖掘技术的一种应用，它提供了一种可视化的方式来理解和评估复杂的决策树模型。该工具包括决策树的基本内容和统计值的汇总表，便于快速了解模型的整体表现；决策树的导航浏览器，帮助用户在庞大的决策树结构中定位和理解各个节点；决策树的图形显示，以直观的图形方式呈现决策路径和分支；以及决策树的评价图表，用于评估模型的准确性和效能。这些功能旨在提高决策实施的效率和效果。 数据挖掘是从大量数据中提取有用知识的过程，它源于信息时代背景下数据爆炸性的增长。数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的模式、规律和关联，从而转化为有价值的商业信息。在数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术的支持下，数据挖掘技术得以在电信等领域得到广泛应用。 数据挖掘系统通常包括预处理、模式发现和模式评估三个阶段。预处理涉及数据清洗、转换和规范化，以确保数据质量。模式发现使用各种算法，如决策树、聚类、关联规则等，来寻找数据中的模式。模式评估则根据预定义的评估标准，如准确性、召回率和F1分数，来衡量发现模式的价值。 决策树是一种常用的数据挖掘算法，通过构建树状结构来表示数据分类的决定过程。每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个测试结果，而叶节点则代表最终的决策类别。决策树的优势在于易于理解和解释，适合处理分类问题，且能处理离散和连续属性。 在电信领域，数据挖掘常用于客户细分、流失预测、市场营销策略制定等。例如，通过对客户数据的分析，企业可以识别高价值客户，预测可能流失的用户，并制定针对性的挽留策略。此外，数据挖掘工具，如SAS/EM，提供了集成的环境，支持整个数据挖掘流程，从数据准备到模型验证，为企业决策提供有力支持。 课后研读的论文和主要参考资料可以帮助深入理解数据挖掘的理论和技术，包括国际会议和期刊上的最新研究成果，这对于持续学习和提升数据挖掘能力至关重要。掌握数据挖掘不仅需要理论知识，还需要实践操作，例如通过广东移动等实际案例进行学习，可以更好地理解和应用数据挖掘技术。"