連續幾期介紹SAS EM決策樹的進階應用與分析處理，本期Dr.SAS回到SAS EM決策樹底層主要分析功能的介紹上。SAS EM決策樹提供兩種建立預測模型的模式，一為互動式建模環境(Interactive mode)，另一為自動建模環境(Automatic mode)。兩種分析模式環境各自有其分析使用上的優點，同時SAS EM在SAS EM 7版本以後，也同時將兩個建模環境模式做了整合，讓建模分析人員可以針對系統最適推薦模型，進行專家調整，提供給分析者更佳彈性與實務考量的建模平台。

接續上期專欄Dr.SAS將要介紹如何運用SAS EM來強化類神經網路的實用性： EM類神經網路主要參數功能以及如何透過決策樹分析解決類神經網路模型解釋性。

迴歸模型 (Linear Regression Model) 是非常流行的統計模式，分析的結果也被大量地應用在各個產業上，然而，迴歸分析雖也屬於資料探勘裡常用的演算方法，但它主要的演算方法卻是來自於統計分析的推估，因此須在正式進入迴歸分析之前，必須先確認各項資料條件滿足迴歸模型的基本假設，才適宜選用迴歸模式進行分析。否則，會造成資料本身不配適迴歸，但卻強迫進行迴歸模型建置，最終結果會造成模型解釋力始終無法被提升。