数据挖掘中的回归分析：原理与SPSS实践

回归分析的基本原理是数据挖掘领域中的核心方法，它通过数理统计手段揭示因变量与自变量之间的函数关系，常用于预测和解释变量之间的依赖性。在《数据挖掘原理与SPSS/Clementine应用宝典》这本书中，作者元昌安、邓松、李文敬和刘海涛深入介绍了这一主题。 首先，章节1.1阐述了数据挖掘的社会需求。随着信息化社会的发展，海量数据的积累速度惊人，传统的数据处理方式已经无法满足快速理解和利用这些信息的需求。"啤酒尿布"案例生动展示了数据挖掘的实际应用，即通过分析购物数据发现潜在关联，以提高销售策略的效率。 1.2节定义了数据挖掘的技术概念，强调它是从大量非结构化数据中发现隐含模式的过程，区别于信息检索，后者遵循预定义的规则寻找表面信息。数据挖掘更侧重于寻找未知的关联和规律，例如，某经营公司在客户资料挖掘中发现购买电脑客户的特定消费行为特征，这为精准营销提供了依据。 1.3部分介绍了数据挖掘的历史发展，始于1989年的IJCAI会议，其中知识发现成为讨论的核心议题。1991年到1994年间，数据挖掘作为一个独立的研究领域开始受到关注，KDD（Knowledge Discovery in Databases）讨论专题的出现标志着这一领域的发展进入新阶段。 在实际操作中，如SPSS和Clementine等工具被广泛应用于数据挖掘，它们提供了一系列功能，包括数据清洗、特征选择、模型构建和结果可视化等步骤，帮助用户有效地执行回归分析。通过这些工具，研究人员和企业可以更加精确地预测和解释变量之间的关系，从而支持决策制定和优化业务流程。 《数据挖掘原理与SPSS/Clementine应用宝典》深入讲解了回归分析作为数据挖掘的重要组成部分，以及如何运用SPSS这样的软件平台进行实际操作，以发掘和利用数据中的价值。掌握这些原理和技术，对于数据驱动的企业和个人来说，无疑具有重要的实用价值。