SAS/EM数据获取工具在数据挖掘技术及应用中的综合应用

SAS/EM 数据获取工具挺有意思的，它允许你通过对话框轻松指定数据集名称，并选择要在数据挖掘中用到的变量。数据变量分为两种：区间变量（Interval Variable），这类变量需要进行统计。比如，你可以在数据输入阶段就设置是否计算最大值、最小值、平均值等，还能检查变量的缺失情况，告诉你缺失的百分比是多少。这就相当于在获取数据的初步阶段就帮你做了一次数据清洗，省心又高效。 你要是做数据挖掘，常常需要数据质量问题，这个工具能让你在一开始就掌握数据的基本情况。使用起来还蛮直观的，直接通过界面操作，没啥技术门槛。如果你想更深入地了解，可以参考一些相关文章，像是 SAS/EM 数据获取工具的综合应

数据挖掘里，SAS/EM的数据取样工具是个挺好用的东西。它支持各种取样方式，比如随机取样、等距取样、分层取样，甚至还能按分类来筛选。你可以从一堆数据中快速挑出你想要的部分，像从大海里精准打捞珍珠一样。操作也不复杂，界面清晰，响应速度还不错，蛮适合初学者入门和高级用户搞项目。 如果你对数据变量转换也感兴趣，可以看看相关工具，比如SAS/EM 数据变量转换工具，还有一些拓展学习资源，比如EM 算法和HDFS 数据分层存储方案，都挺值得一试的哦。

SAS/EM的数据筛选工具能够有效地从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按需排除。这种数据筛选使得样本更符合数据挖掘的需求。

SAS/EM数据筛选工具允许用户从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都可以根据设定的条件进行筛选。这样可以确保样本数据更加符合数据挖掘的需求。

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联

本书全面阐述图形在数据挖掘中的运用，深入探究其基本原理。

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘原理与应用方面的深度学习技术正逐步成为关键技术，其在各个领域的应用潜力不容忽视。