○ 某銀行過去在決定普卡客戶是否能升等白金卡時，總是請專員針對申請客戶的條件一一核對，判斷客戶是否可從普卡升等白金卡，但是這樣的方法： ● 浪費人力 ● 缺乏效率 ○ 於是，某銀行決定導入SAS Enterprise Miner希望能使用資料探勘的方法，從過去大量資料中： ● 找出升等白金卡的主要條件 ● 之後客戶申請時，能夠快速決定此客戶是否能升等白金卡

經過前面幾篇的學習，想必大家對於EM已經相當熟悉了！ 接下來我們根據前面的資料，繼續教導一些資料探勘方法(決策樹與迴歸)，讓你更加瞭解如何建立模型。

● 某公司過去在制定行銷策略時，只使用消費者的消費次數與消費間隔將消費者分群，再找出特定消費者的消費行為，這樣的分析方式： ○不易找出少數但對公司獲利有益的消費者 ○不易制定行銷策略 ● 於是，某公司現在決定導入SAS EG與EM，運用EG及EM： ○ 快速整理資料 ○ 用消費資料進行群集分析 ○ 繪製圖表

經過【系列3-1與3-2】所得到的目標客群資料，接下來就要進行購物籃分析。

根據【系列3-1】使用EM得到的資料，接下來我們利用SAS Enterprise Guide來進行表格的製作。

延續上篇介紹，在現實中想要建構出必須經過抽樣、分割樣本、補遺失值...等資料準備的程序，才能建構出好的模型。