Rapid Miner

想了解如何通过数据挖掘提高航空公司客户价值？《Rapid Miner 数据与挖掘实战》第 20 章挺适合你，重点了如何用数据挖掘技术评估客户价值、制定营销策略。这一章的核心是客户细分，嗯，K 均值聚类、层次聚类这些方法你把客户分群，找出那些值得关注的 VIP 客户。客户生命周期价值（CLV）也有提到，怎么计算客户未来的贡献，哪些因素最关键，文章都给你讲得清清楚楚。你还可以学习如何做数据预，像是清理缺失数据、异常值等，做到真正的“数据无死角”。Rapid Miner工具的使用也是重点，它的可视化和建模组件挺直观的，适合各种水平的开发者。想提升自己在数据方面的能力？这一章绝对是个不错的入门！

掌握 SAS 数据挖掘的利器 本指南深入解析 SAS Enterprise Miner 模块，为您揭示数据挖掘的奥秘。无需软件安装，通过电子教程即可学习： 数据探索与准备：学习如何导入、清洗和转换数据，为建模打下坚实基础。 模型构建与评估：探索各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络等，并学习评估模型性能的方法。 模型部署与应用：掌握将模型应用于实际业务场景的技巧，实现数据驱动决策。 通过本指南，您将全面掌握 Enterprise Miner 的操作，开启您的数据挖掘之旅。

利用SAS 8.2 Enterprise Miner的数据挖掘功能探索数据模式并构建预测模型。

Ferda是一款易于使用的数据挖掘工具，基于Internet通信引擎构建的模块化分布式多平台框架。它在关联规则处理方面表现出色。

多数据库操作多起来，总得有个趁手的工具。Embarcadero 家的Rapid SQL XE CN，就挺适合干这个活儿。支持主流数据库，啥 Oracle、SQL Server、MySQL，基本都能搞定。编辑 SQL 时，语法高亮、代码补全、折叠啥的都有，写起来还挺顺手。尤其是智能补全，输几个字母它就能猜到你要啥，配合快捷键用，效率飙升。对象浏览器和数据导入导出也蛮方便，查库、搬数据的时候基本不用切别的工具。你要对两个库的结构做对比？它也能整，省得你写对比脚本。性能也不拉胯，像执行计划、索引建议这种功能，优化 SQL 的时候管用，尤其是遇到慢查询，个几秒钟，思路就清晰了。权限管理和审计追踪也有，

图形化操作界面的 SAS Enterprise Miner 5.2，用起来真的是蛮顺手的。它不光支持拖拽节点建模，连数据清洗、建模、评估这些常规活儿都安排得明明白白，流程清晰。你不用写一行代码也能搭好整个项目，省心不少。 强大算法支持的 SAS 工具箱，用的是决策树、聚类、神经网络这些老朋友，选择挺多，适合不同场景。尤其是对模型评估那块，工具也还蛮丰富的，调试和优化挺方便。 项目流程图的工作区设计得挺清楚，菜单栏、工具栏、属性面板分工明确。你只要熟悉几个主要节点：数据源节点、建模节点、评估节点，操作起来真的不难。 实操的时候记得几个点：数据一致性别掉链子，节点连接别搞错，系统资源别跑满，基本就

Insightful Miner是一款备受推崇的数据挖掘工具，其在数据分析领域扮演重要角色。该工具以其深度洞察力和高效的数据处理能力而闻名。除了技术演示外，Insightful Miner还展示了在商业应用中的实际案例，尤其在金融和生命科学领域的广泛应用。另一方面，S-PLUS提供了强大的统计分析功能，满足了学术和商业需求，包括风险管理和决策支持。这些工具的成功案例，如美国银行和德国商业银行的应用实例，突显了它们在提升数据驱动业务效率和优化决策过程中的关键作用。

Rapid SQL 7.3是一款功能强大的数据库管理和开发工具，专为简化操作设计，主要面向DB2和Sybase数据库系统。它高效易用，深受数据库管理员和开发人员欢迎。深入探讨了Rapid SQL 7.3的核心特性，包括多数据库支持、集成开发环境、智能代码自动完成、数据库对象管理、设计与建模、性能分析、版本控制集成、团队协作、SQL脚本批处理以及安全性与审计功能。针对DB2和Sybase用户，详细介绍了其在这两个环境中的应用优势，帮助用户更好地理解和利用该工具。

想用数据挖掘为电信业务打个强心针吗？试试DB2 Intelligent Miner for DATA吧！它能你从海量数据中挖掘出潜藏的模式、趋势和关联，对业务拓展有用。比如在电信领域，通过预测客户流失、优化营销策略等，直接提升收入和用户满意度。而且它的功能挺强大的，像数据预、特征选择、模型构建等都能搞定。你可以通过聚类把客户分群，定制个性化服务，还能预测哪些客户有流失风险，提前采取挽留措施。使用起来也蛮简单，结果能通过可视化展示，连非技术人员也能轻松看懂哦！

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...