SAS/EM：数据挖掘中的决策树构建与数据剖分方法

SAS/EM是一个强大的数据处理和决策支持工具，在大数据和数据挖掘领域发挥着重要作用。它提供了多种功能，包括数据聚类和决策树的构建，帮助分析师从海量数据中提取有价值的信息。数据挖掘技术是解决当今信息时代面临的问题的关键手段，特别是在电信领域，通过对历史数据的深入分析，可以发现潜在的规律和趋势，支持业务决策。 数据挖掘技术的核心内容包括理论与实践两部分。理论方面，南航李静教授的讲解深入浅出，介绍了数据挖掘的起源，强调了其在信息时代的重要地位，即从数据爆炸的时代背景中挖掘出隐藏的知识。数据挖掘并非仅仅是查询和统计，而是通过对大量数据的深入挖掘，揭示其中的关联性和规律，如数据仓库与OLAP（在线分析处理）技术的支持。 在实践层面，广东移动的案例展示了数据挖掘在实际业务中的应用，通过具体的电信场景，展示如何运用数据挖掘工具如SAS/EM进行客户行为分析、市场细分、风险预测等，从而提升运营效率和客户满意度。数据挖掘涉及的技术体系涵盖了数据挖掘系统、算法（如决策树、分类、聚类等）、国际会议和期刊论文，这些都是学习和掌握该领域的重要途径。 课程内容包括数据挖掘的基本概念，如区分商业数据和商业信息的本质区别，以及数据挖掘的特征，如自动化、无模式、预测性等。此外，还探讨了数据挖掘的其他主题，如数据挖掘工具的选择和使用，以及数据挖掘过程中的伦理和隐私问题。 SAS/EM作为数据挖掘工具，帮助我们跨越了"数据矿山"的挑战，挖掘出"信息金块"，使我们能够有效地应对信息过载、数据真实性验证和信息安全等问题，推动企业的决策制定和竞争力提升。通过学习和实践，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘技术，将其应用于各个行业，尤其是电信领域，推动数字化转型。