SAS/EM数据挖掘技术及其应用优化数据筛选工具

SAS/EM数据筛选工具能够从观测值样本中剔除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按要求排除不符合取样标准的数据，以更好地满足数据挖掘的需求。

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 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

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。

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。

SAS/EM数据获取工具通过对话框指定使用的数据集名称和数据变量，在数据挖掘中起到关键作用。变量分为两类：区间变量是需要统计处理的变量，可以在数据输入阶段指定最大值、最小值、平均值、标准差等处理方式，并检查缺漏值百分比，确保数据质量。

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。

ETL技术，即DTS SQL Server的数据转换服务（Data Transformation Services，简称DTS），提供了一套基于OLE DB的COM对象，利用VBScript、PerlScript或Microsoft Jscript脚本语言描述，用于创建数据转换程序，实现不同OLE DB数据源之间的数据转换操作。

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。