数据挖掘应用与SPSS-Clementine：从啤酒尿布案例到未来预测

"本资源主要介绍了数据挖掘的基本概念、社会需求、定义以及其在商业中的应用，特别是通过SPSS的Clementine工具进行数据挖掘的操作。同时，提到了数据挖掘的重要性和发展历程，包括‘啤酒尿布’的经典案例以及数据挖掘如何帮助企业发现潜在的市场趋势。" 在《数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》中，作者深入探讨了数据挖掘的核心理念和技术应用。数据挖掘，顾名思义，是从海量、不完整、含有噪声的数据中挖掘出有价值信息和知识的过程。这一过程不仅仅是简单的信息检索，而是探寻那些事先未知的模式和关系。书中提到，随着信息量的爆炸式增长，数据挖掘已经成为理解和利用这些数据的关键工具。 书中以“啤酒尿布”案例为例，展示了数据挖掘在商业决策中的实际应用。通过对销售数据的挖掘，超市发现购买尿布的男性顾客往往会购买啤酒，进而调整货架布局，显著提升了相关商品的销售额。这个案例说明，通过数据挖掘，企业可以洞察消费者的购买行为，优化产品布局，提升销售业绩。 数据挖掘在商业领域的定义更加注重其实用价值，它是一种针对大量企业数据进行深度分析的方法，目的是发现潜在的规律，为企业决策提供依据。例如，通过对客户资料的挖掘，某经营公司识别出了购买电脑客户的特征，如年龄、收入、居住地和教育背景，这有助于公司制定更有针对性的营销策略。 历史发展部分指出，数据挖掘的概念自1989年的IJCAI会议开始受到关注，并在90年代初通过KDD（知识发现与数据挖掘）研讨会得到了进一步发展。这一历程反映了数据挖掘技术从理论探讨到实际应用的演进。 在SPSS的Clementine应用部分，虽然没有详细展开，但可以推测本书会介绍如何使用这款强大的数据挖掘工具进行数据预处理、建模、评估和结果导出等步骤，帮助读者掌握数据挖掘的实际操作技巧。 本书不仅提供了数据挖掘的理论框架，还结合实际案例和SPSS工具，帮助读者理解并掌握数据挖掘在商业环境中的运用，对于希望提升数据分析能力的IT从业者来说是一份宝贵的参考资料。