需求是一切技術(shù)之母，管理和計算機技術(shù)的發(fā)展，促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的誕生。隨著世界信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息量也呈幾何指數(shù)增長，如何從巨量、復雜的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息，成為了信息技術(shù)研究領(lǐng)域的一道新課題。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)誕生并成為了近年來的研究熱點。機器學習、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計是數(shù)據(jù)挖掘的三個技術(shù)支柱。 目前國際上廣泛應用的數(shù)據(jù)挖掘工具有很多，如SAS 公司的Enterprise Miner，SPSS 公司的Clementine，Waikato 大學開發(fā)的Weka 平臺，SQL Sever 的數(shù)據(jù)挖掘模塊，IBM 公司的DB Miner 等。本文檔應用了SAS Enterprise M