【導(dǎo)讀】早期的計(jì)算機(jī)主要就是用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理或稱(chēng)數(shù)值計(jì)算的。處理，生產(chǎn)設(shè)備的實(shí)時(shí)控制等。在此過(guò)程中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)積累了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，到今天，即使是發(fā)展中的我們中國(guó)，在一個(gè)企業(yè)中。有數(shù)以幾十或上百GB、甚至TB計(jì)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)已不是什么希奇的事情了。業(yè)的數(shù)據(jù)和由此而產(chǎn)生的信息是企業(yè)的重要財(cái)富。它最真實(shí)、具體的反映了企業(yè)。運(yùn)作的本質(zhì)狀況。運(yùn)用有力的工具，不斷地探索企業(yè)成敗、得失的原委，并以此不斷完善。幾十年來(lái)無(wú)數(shù)的成功事例使人們推崇SAS為國(guó)際上標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析。Miner這一企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)處理分析和決策支持軟件包。SAS系統(tǒng)的軟件和這些軟。SAS的數(shù)據(jù)挖掘軟件集成了一系列有效的技術(shù)手段全面地支持你的工作。以SAS的多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品MDDB構(gòu)造的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從物理結(jié)構(gòu)上保。據(jù)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)其任務(wù)的第一項(xiàng)要求。SAS軟件研究所對(duì)數(shù)據(jù)挖掘所下的定義是：數(shù)據(jù)挖掘是按照既定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)可作生產(chǎn)。業(yè)的真實(shí)情況，當(dāng)然也不可能挖掘出有用的規(guī)律。

　　

【正文】 15 臺(tái)（ Windows、 UNIX、 MVS 等）的限制。同時(shí)，你也可以對(duì)由 SAS 應(yīng)用和其他應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀(guān)察；應(yīng)用易于操作的拖拉環(huán)境，在服務(wù)器間進(jìn)行結(jié)果的交換；從其他 Windows 應(yīng)用（ Excel、 Access、 Word、 Powerpoint）對(duì)結(jié)果進(jìn)行導(dǎo)出和導(dǎo)入；將其他應(yīng)用建立的文件集成到你的 Enterprise Guide 項(xiàng)目中來(lái)。 瀏覽器 /服務(wù)器方式 此種方式把數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和統(tǒng)計(jì)分析完全集中于服務(wù)器端，而把靜態(tài)圖形和報(bào)表、動(dòng)態(tài)圖形和報(bào)表、統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)的結(jié)果等信息用客戶(hù)機(jī)端上的瀏覽器展示。 同客戶(hù)機(jī) /服務(wù)器方式相比，維護(hù)費(fèi)用低，同時(shí)信息使用比較廣泛，但有時(shí)在分析的靈活性上有所降低。 SAS 產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)配置 如下： ? 服務(wù)器端： BASE SAS, FSP, GRAPH, ACCESS, CONNECT, SHARE, SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 16 INTRNET, STAT, ETS ? 客戶(hù)機(jī)端：無(wú)需安裝 SAS 產(chǎn)品，只需安裝 (或以上 ) 或 Netscape 瀏覽器。 SAS ODS 是 SAS 的通用輸出轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，其中 ODS HTML 輸出是可以使 SAS 服務(wù)核心的運(yùn)算結(jié)果以 HTML 形式輸出，輸出的結(jié)果具備進(jìn)一步動(dòng)態(tài)交互操作的功能。 SAS/IntrNet 為用戶(hù)提供了通過(guò) WEB 瀏覽器訪(fǎng)問(wèn) SAS 應(yīng)用的功能， 覆蓋了WEB 出版和發(fā)布、 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)服務(wù)和動(dòng)態(tài)計(jì)算服務(wù)。 SAS 公司是唯一一家能夠提供所有三類(lèi) WEB 產(chǎn)品的軟件廠(chǎng)商。 第四章 數(shù)據(jù)挖掘套件 數(shù)據(jù)挖掘套件主要是利用 SAS 公司業(yè)界第一位的數(shù)據(jù)挖掘工具及其集成環(huán)境 SAS/Enterprise Miner 進(jìn)行企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘，并利用其它的一些相關(guān)的應(yīng)用展現(xiàn)工具把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果以最適合于客戶(hù)業(yè)務(wù)的方式展現(xiàn)給客戶(hù)。數(shù)據(jù)挖掘采用客戶(hù)機(jī) /服務(wù)器方式，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果及其應(yīng)用可以采用客戶(hù)機(jī) /服務(wù)器或?yàn)g覽器 /服務(wù)器方式。 功能 “強(qiáng)大的數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能” 、“ 豐富的預(yù)測(cè)分析 ” 、“ 方便的信息展現(xiàn) ”參見(jiàn)第三章相應(yīng)的部分。下面主要介紹企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具 SAS/Enterprise Miner。 企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具 SAS/Enterprise Miner SAS/Enterprise Miner（簡(jiǎn)稱(chēng) SAS/EM）是 SAS 客戶(hù)關(guān)系管理、金融風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)關(guān)系管理、數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo) 、企業(yè)均衡記分卡、 e智能化 及競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析等 眾多方案的一個(gè)重要工具，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最重要的信息加工工具，沒(méi)有數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析只能作到一些最基本的查詢(xún)、報(bào)表和簡(jiǎn)單的 OLAP 分析。只有數(shù)據(jù)挖掘才能夠從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)中提取決策支持所需要的有價(jià)值的信 SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 17 息。 SAS/EM 是一個(gè)圖形化界面、菜單驅(qū) 動(dòng)、 拖拉式操作， 對(duì)用戶(hù)非常友好且功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘集成軟件。支持完善的 SEMMA 方法論。 其中集成了： ? 數(shù)據(jù)獲取工具 ? 數(shù)據(jù)取樣工具 ? 數(shù)據(jù)探索和可視化工具 ? 數(shù)據(jù)篩選工具 ? 數(shù)據(jù)變量轉(zhuǎn)換工具 ? 變量和因素重要性篩選工具 ? 用于 Marketing Basket Analysis 的關(guān)聯(lián)分析工具 ? 群體分類(lèi)的各種聚類(lèi)分析方法 ? 多種形式的回歸分析工具和方法 ? 決策樹(shù)方法（ CART, CHAID, , ） ? 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、 SOM 等人工智能方法和工具 ? 模型集成和優(yōu)化工具 ? Boosting, Bagging, Arching 等模型最優(yōu)化算法 ? 數(shù)據(jù)挖掘的評(píng)價(jià)工具 ? 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù) ? 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的各種控制工具 可利用 SAS/EM 中具有明確代表意義的圖形化的模塊將這些數(shù)據(jù)挖掘的工具單元組成一個(gè)處理流程圖，并依此來(lái)組織您的數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程。這一過(guò)程在任何時(shí)候均可根據(jù)具體情況的需要進(jìn)行修改、更新并將適合您需要的模式存儲(chǔ)起來(lái)，以便此后重新調(diào)出來(lái)使用。 SAS/EM 圖形化的界面，可視化的操作，可導(dǎo)引即使是數(shù)理統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)不太多的使用者也能按照 SEMMA 的原則成功的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家， SAS/EM 也可讓您一展身手精細(xì)的調(diào)整分析處理過(guò) 程。 這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具組合陣容，保證了可以支持企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)方面工作。 SAS/EM 真正實(shí)現(xiàn)了和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、報(bào)表和 OLAP 分析等的無(wú)縫集成。不但本身具有獨(dú)立的應(yīng)用能力，同時(shí)還能生成 SAS Code 和 C Code, 以供進(jìn)一步的應(yīng)用 SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 18 使用。 SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 19 下圖為某銀行客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)中客戶(hù)群體分類(lèi)的數(shù)據(jù)挖掘流程圖： 下圖為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果在 web 上的展現(xiàn)（客戶(hù)關(guān)系管理中的客戶(hù)群體分類(lèi)）： SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 20 下圖為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果在 web 上的展現(xiàn)（客戶(hù)關(guān)系管理中影響效益的重要因素分析）： SAS 數(shù)據(jù)挖掘白皮書(shū) 21 客戶(hù)機(jī) /服 務(wù)器方式 此種方式把數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘的處理集中于服務(wù)器端，而把數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的圖形顯示和結(jié)果的應(yīng)用放在客戶(hù)機(jī)端。 SAS 產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)配置 如下： ? 服務(wù)器端： BASE SAS, ACCESS, CONNECT, STAT, ETS， Enterprise Miner (Server) ? 客戶(hù)機(jī)端： BASE SAS, FSP, GRAPH, CONNECT, INSIGHT, Enterprise Miner (Client), EIS, AF 瀏覽器 /服務(wù)器方式 此種方式把數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘的處理集中于服務(wù)器端 ，而把數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的圖形顯示放在客戶(hù)機(jī)端，而數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用則采用 web 方式展現(xiàn)。 SAS 產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)配置 如下： ? 服務(wù)器端： BASE SAS, FSP, GRAPH, ACCESS, CONNECT, SHARE, INTRNET, STAT, ETS， Enterprise Miner (Server) ? 客戶(hù)機(jī)端： Enterprise Miner (Client), (或以上 ) 或 Netscape瀏覽器。