sas数据挖掘pdf（sas数据挖掘培训）

数据挖掘如何帮助公司预测未来并提升客户服务水平?

Quinn强调，选择数据挖掘解决方案时，应寻找一个综合的分析平台，涵盖数据清理、加载、分析和最终呈现的全流程。他认为，数据挖掘已不再是奢侈品，而是企业竞争中的基本策略，任何理智的公司都不能忽视。总结来说，数据挖掘正以前所未有的方式塑造未来商业决策，成为驱动企业创新和竞争优势的关键力量。

提升客户价值的过程中，交叉销售是一种有效手段。数据挖掘可以通过分析客户购买行为和消费习惯，预测客户未来的消费行为，帮助企业决定向客户提供最合适的交叉销售方案。 保持客户，防止客户流失也是CRM的重要目标。

数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。

CRM可以增加客户忠诚 度，提高购买比率，使每个顾客产生更多的购买需求，及更长时间的需求，并提高顾客满意度。 2 数据挖掘技术 如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。

数据挖掘分析工具有哪些?好用的

SAS： 作为1966年的老将，SAS以其全面的模块化设计和简单易用的界面闻名。然而，它的价格昂贵，主要在金融和医药行业普及，适合寻求高级分析的用户，但学习起来可能需要一段时间。

Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作。Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。它提供了广泛的数据处理和可视化功能，适用于各种规模的数据集。

什么是数据挖掘?数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。

数据挖掘与传统的数据分析方法（查询、报表、统计和联机分析处理（OLAP）的本质区别是数据挖掘在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘得到的模式具有隐含性、未预期性、有潜在价值性3个特征。

其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。