如何運用SAS EM 進行變數篩選(上)
擬定分析主題後，在正式進入分析之前，分析材料的準備是資料探勘中極重要的工作環節，分析者須針對欲研究主題列示一份的變數清單，應依分析目的與假設、研究對象與範圍等列式出研究主題可能的相關變數。
SAS Enterprise Miner
如何運用SAS EM繪製圖表以快速瀏覽大量資料
在SAS EM匯入分析資料後，建議讀者先運用幾個EM分析節點進行資料的檢視與瀏覽，檢視原始資料集其實是資料分析很重要的基本功能，可以培養對資料的敏感度，每一筆資料都是一個行為發生，透過直接的檢視資料，可以增加說故事的能力，甚至檢視資料的異常值，便於快速進行資料處理，以及有創意的衍生變數產生，產生精準的預測模型結果。
SAS EM實戰演練-【系列3-1】輕鬆建好信用卡升等模型
○ 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
SAS EM實戰演練-【系列3-3】輕鬆建好信用卡升等模型(決策樹與迴歸模型)
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。
SAS EG&EM實戰演練-【系列3-1】零售業行銷分析
● 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
SAS EG&EM實戰演練-【系列3-3】零售業行銷分析 (購物籃分析)
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。
如何運用SAS EM進行階層分類購物籃分析(1)
購物籃分析不僅單純地可拿來做零售商品的產品購買關聯，在SAS EM裡關聯節點或購物籃節點被歸屬在SEMMA循環裡的Explore工具池裡，所以這兩個節點可以拿來當作建置預測模型時的資料瀏覽工具，更進一步可將節點結果的產出匯出當作預測模型的新衍生變數。另外，購物籃分析也可以連結分群分析，協助行銷人員做更精準的行銷設計規劃(詳細內容可參考前兩期的專欄內容)。
活學活用決策樹(四)：運用SAS EM決策樹進行模型最適修枝
連續幾期介紹SAS EM決策樹的應用，各位讀者應該可以感受到SAS EM決策樹的使用彈性與功能強大。本期再介紹實務分析上決策樹常見的問題， 而SAS EM決策樹如何處理這些問題。
SAS EG&EM實戰演練-【系列3-2】零售業行銷分析 (製作表格與資料篩選)
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。
SAS EM實戰演練-【系列3-2】輕鬆建好信用卡升等模型(實際建模資料準備)
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。
