数据挖掘入门课程基于SAS Enterprise Miner平台的实践分析与探索

数据挖掘是在海量和多维数据背后利用自动或半自动的方法发现隐藏模式等知识的交叉过程。当前主流数据挖掘工具如SAS Enterprise Miner（SASEM）凭借高自动化建模能力提供构建分析解决方案的必要组件——基于元数据的扩展性与可更新模型。本教程包括目标数据选择、数据探察、清洗集成、特征和样本划分、决策树与回归及聚类等核心算子和模拟引擎构建。

首先源节点选取用于管理Datab lock structure、观测条件等│之后切换到采样补缺剥离层面。例如类似零售商动态价格制定项目抽中成量有折扣信号的数据集之后可以进行回归预测出新竞争对手进出市场后季节周期的偏差。
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Sas enterprise miner同样展现出复杂模型的全自动化和高度鲁棒效果系统成熟符合各种数据域需求但仍是按需构造用手段应普及更加懂逻辑策略方可发挥数据仓库实际需要。
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