数据挖掘：模型、数据与SPSS-Clementine实战指南

"《模型与数据-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书深入探讨了数据挖掘在现代社会中的重要性和实际应用。章节1.1首先强调了数据挖掘的社会需求，随着数据量的爆炸式增长，传统的数据分析方式已无法满足理解大量信息的需求。例如，“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘如何通过发现数据中的关联，帮助商家优化产品布局和营销策略。 1.2部分详细阐述了数据挖掘的技术定义。数据挖掘不同于信息检索，它不仅要找出预定义的信息，还着重于挖掘隐藏的模式和关系，这种能力使得数据挖掘能够揭示出潜在的有用信息和知识。商业定义则进一步指出，数据挖掘是根据企业的业务目标，从大量数据中寻找价值，如预测客户需求、制定营销策略等。 作者还举例说明了数据挖掘的应用实例，比如通过分析客户资料，识别出购买电脑的典型客户特征，如年龄、收入、居住地和学历，这为企业提供了定向市场推广的依据。 1.3章节回顾了数据挖掘的历史发展，起源于1989年的IJCAI会议上关于数据库知识发现的讨论，以及后来KDD（Knowledge Discovery in Databases）专题的兴起。这些早期的研究为现代数据挖掘奠定了基础。 该书的焦点在于SPSS和Clementine这样的工具在数据挖掘过程中的应用，这两个软件在数据预处理、建模和结果可视化等方面提供了强大的功能。读者可以了解到如何使用这些工具来构建和验证模型，以及如何将模型与实际数据相结合，实现知识的发现和商业价值的提升。这本书不仅介绍了理论概念，还提供了实践指导，对于希望在数据挖掘领域深入学习和应用的人来说，是一本不可多得的参考书籍。"