SAS/EM数据筛选工具在数据仓库与数据挖掘中的原理与应用

SAS/EM数据仓库与数据挖掘原理及应用

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。

数据挖掘 2 2024-07-17

SAS/EM数据挖掘技术及其应用优化数据筛选工具

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。

数据挖掘 0 2024-08-04

SAS/EM数据筛选工具数据挖掘的新利器

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。

算法与数据结构 2 2024-07-17

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。

数据挖掘 2 2024-07-19

数据仓库与数据挖掘原理及应用中ETL的过程

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

数据挖掘 0 2024-08-05

数据仓库与数据挖掘的原理及应用框架分析

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。

数据挖掘 0 2024-09-13

数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的应用

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

数据挖掘 1 2024-07-18

创新的预测技术-数据仓库与数据挖掘的原理及应用

创新的预测技术包括趋势外推法、时间序列法和回归分析法等多种算法，这些方法理论成熟，通过标准技术分析模型参数。7.1章节概述了这些技术。

数据挖掘 0 2024-08-24

自底向上设计方法在数据仓库与数据挖掘中的综述

自底向上设计方法是创建部门数据集市的有效策略，专注于特定主题区域并迅速实现投资回报率。这种方法支持局部商业需求，保障部门自治，并具备灵活性，适合于其他部门数据集市的引导和复制。需要注意的是，为每个部门进行数据重建可能存在冗余和一致性问题，因此需要实施切实可行的方法来扩展到企业级数据仓库。长期目标包括创建企业数据湖作为整体数据管理的重要组成部分。

数据挖掘 0 2024-08-13