SAS 做客户细分的一些实际问题，求解答

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Hi 专家们，
     现在小弟在给一家金融客户，用SAS做数据挖掘，初步定的是做集团客户细分。大概客户数有约1.7亿，存在Oracle 数据库中。所以最终宽表会比较大。
     我的思路是：1、数据存在Oracle库中，所以基本的宽表加工也放在数据库中进行。SAS EM专注做数据的插补和建模，聚类。
                          2、因为数据量太大，所以我会选择小一点的样本(10%)的数据，基于此进行建模，分群，形成评分程序。
                          3、然后将宽表全量数据作为输入，利用评分程序产生最后的聚类分析结果。
                          4、再用EG对最终聚类结果进行各类群的描述性分析，产生相应的PPT和文档输出。


     问题： 1、请问，以上的做客户细分的思路，是否合适？
                 2、再做数据抽样时，选用什么方式比较好，再Oracle 库中做，还是利用SAS程序做(发现SAS做抽样，效率很低)。
                 3、做数据标准化是否需要将所有的变量都数值化，以利于后续的变量聚类过程。
                 4、一般这种聚类过程怎样实现自动化？便于后期半年后，客户自己再做一次。例如，用Shell 调用评分过程？？


  以上是目前的主要问题了，欢迎有经验的大家给点建议吧。谢谢了

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关键词：实际问题 客户细分 求解答 Oracle SAS EM Oracle 数据库 程序 样本

数据探索和一些ETL处理用EG比较好一点，毕竟oracle相关功能比较弱。

建议先做变量聚类，再做样本聚类。

调度用win wever的调度服务就可以完成，去调你的评分代码，当然要做好这种异常处理逻辑。

思路没什么大问题。要做抽样用oracle应该会快一点。

数据标准化不是必须的，要看你用什么算法，比如回归就不需要标准化，但聚类需要算距离的最好标准化。

tangor 发表于 2014-11-6 14:05
数据探索和一些ETL处理用EG比较好一点，毕竟oracle相关功能比较弱。

嗯，那我需要将整个结果集先由Oracle 复制到SAS中，再进行探索和数据插补吗？
拿过来肯定是好，效率会高些，不过这张表数据量特别大，2亿条客户信息，拿到SAS中，太占地了，不知道有没有什么好建议呢？

tangor 发表于 2014-11-6 14:06
建议先做变量聚类，再做样本聚类。

嗯，明白，可以有效的减少参与聚类的变量。

tangor 发表于 2014-11-6 14:11
思路没什么大问题。要做抽样用oracle应该会快一点。

嗯，是的。另外，是先做数据插补和标准化，再做抽样？还是先做抽样，再进行数据插补和标准化呢？

tangor 发表于 2014-11-6 14:07
调度用win wever的调度服务就可以完成，去调你的评分代码，当然要做好这种异常处理逻辑。

这个不太了解，我的服务器是装在Linux下的，能不能用Shell 来调。如果可以的话，是怎么做呢？谢谢啊