某SAS軟件研究所公司SAS數據挖掘白皮書(doc 12頁)

目 錄

第一章 總括……………………2
第二章 SAS數據挖掘方法論 ─ SEMMA……………………5
第三章 深層統計分析與預測套件……………………9
功能……………………10
客戶機/服務器方式……………………13
瀏覽器/服務器方式……………………14
第四章 數據挖掘套件……………………15
功能……………………15
客戶機/服務器方式……………………19
瀏覽器/服務器方式……………………19

第一章 總括
早期的計算機主要就是用來進行數據處理或稱數值計算的。後來隨著計算機技術及其周邊設備和通訊能力的發展，計算機更多地用於了大量繁雜事務的在線處理，生產設備的實時控製等。在此過程中，計算機係統積累了越來越多的數據，數據處理的任務就更加繁重。到今天，即使是發展中的我們中國，在一個企業中有數以幾十或上百GB、甚至TB計的生產經營數據已不是什麼希奇的事情了。企業的數據和由此而產生的信息是企業的重要財富。它最真實、具體的反映了企業運作的本質狀況。但是，麵對堆積如“山”的數據，你可能並未看清企業運作的本質規律是什麼，或者說你至少是未能全部看清楚。麵對激烈競爭的市場經濟，企業的經營和管理者任何不符合客觀事物規律性的決策都會給企業帶來損失，甚至失敗。運用有力的工具，不斷地探索企業成敗、得失的原委，並以此不斷完善企業運作，這是每一個成功的企業家必不可少的工作任務。

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