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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: SAS数据仓库与数据挖掘
发信站: 南京大学小百合站 (Mon May 13 15:35:34 2002), 站内信件

from 智能信息检索论坛
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SAS数据仓库与数据挖掘 
---从业务数据中提炼决策支持信息的解决方案 

目录 

SAS研究所和SAS系统1 
利用SAS技术建立你的数据仓库2 
SAS数据仓库的组成4 
SAS数据仓库的体系结构6 
SAS数据仓库的开发9 
SAS的数据仓库产品-SAS/WA12 
SAS帮助你进行数据挖掘15 
SAS的数据挖掘的方法论-SEMMA17 
SAS数据挖掘的集成软件工具-SAS/EM（Enterprise Miner）21 
决策支持智能化24 
企业级的报表制作工具-SAS/ER+SAS/MDDB+SAS/IntrNet27 
在网上展开SAS功能31 

摘要 
在W.H.Inmon所著“Building the Data Warehouse”一书中给出了数据仓库的定义：
“数据仓库是面向主题的、整合的、稳定的，并且时变的收集数据以支持管理决策的
一种数据结构形式。”这一定义指出了数据仓库和事务处理系统之间的主要差异。数
据仓库的目标是为了制定管理的决策提供支持信息，这显著的与OLTP系统的快速响应
需要不同。正象企业为了发展要进行业务重组一样，为了支持管理决策需要也要按决
策业务科目的要求重组OLTP系统中的数据，并要按不同决策，分析内容分别组织使之
方便使用。这种基于主题的模式从用户角度来看就是多重的数据重组结构。 

在下图中表示了SAS数据仓库的模型。 

数据仓库是适应决策支持系统的需要而产生的，所以人们希望所采用的软件产品能支
持决策过程的全部工作内容。SAS的数据仓库技术就是可以支持决策全过程的整体解
决方案。包括： 
从任何业务处理系统或数据源中取出决策所需数据 
对源数据进行清理和整合 
按计划或规则进行数据仓库的装载和更新 
按支持决策的需要，以多种形式进行数据和信息的组织 
最丰富的决策数据分析处理能力 
灵活多样的结果展现方式 
如果您想建立决策支持系统的话，您就应当检查您所采用的软件工具是否具备上述全
面的能力。 

SAS软件研究所对数据挖掘所下的定义是：数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量
的企业数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方
法。 

图示：数据挖掘流程 

以上叙述的是数据挖掘的基本流程。如图所示这一过程可能是要反复进行的。在反复
过程中，不断的趋近事物的本质，不断的优化你的问题的解决方案。在各个行业SAS
大量的成功实践证明了这一方法的强大威力。SAS的SEMMA方法论也一定能帮助你在数
据挖掘中取得成功。 

利用SAS软件技术进行数据挖掘可以有三种方式： 
使用SAS软件模块组合进行数据挖掘 
将若干SAS软件模块联结成一个适合你的需要的综合应用软件 
使用SAS数据挖掘的集成软件工具SAS/EM 

从本质上讲，数据仓库就是对OLTP系统的数据，按决策支持的需要进行的数据重组。
它使最终用户能方便地、并有可操作性地把握全局数据。 
在数据仓库中使用SAS的MDDB多维数据库作为数据载体，则使之在物理存储技术上支
持了多索引键的数据结构。这不仅使数据的取用、观察方便，而且操作效率极高。 

数据仓库和多维数据库技术是SAS的决策支持智能化解决方案的基础。 


在取用这些数据时，SAS/ER将这些不同类型的数据载体看成三种类型： 
文件服务器：这是指在本地通过网络联结的系统。可通过网络进行数据传输，或者形
成网络文件系统（NFS），直接就把另一计算机中的数据看成“F:\…”盘的数据，直
接操作之。 
ODBC服务器：微软的ODBC实际上是两种应用之间的联结。从SAS/ER角度看是从客户机
端提交了一个应用的数据需求给服务器端。这种数据需求可能是要在服务器端对数据
进行重新组织的。组织好后，像一个虚拟文件似的传给客户机端。 
远程SAS服务器：在远程的计算机上配置上SAS/ACCESS功能，先从远程机的任何所需
数据源取出数据，然后通过网络将数据传到SAS/ER中来。 

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GzLi如是说：
     Joy and pain are coming and going both
     Be kind to yourself and others.

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