数据建模：挖掘原理与SPSS-Clementine实战指南

数据建模-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典深入探讨了数据挖掘在现代信息技术领域的核心地位及其在实际商业场景中的应用。首先，章节1.1阐述了数据挖掘的社会需求，强调了随着大数据时代的来临，海量数据的增长使得人类需要借助数据挖掘工具来发掘潜在价值。"啤酒尿布"案例生动展示了数据挖掘如何通过关联规则挖掘发现商品间的销售关联，进而优化营销策略。 1.2节则对数据挖掘进行了技术层面的定义，将其描述为从大量复杂数据中发现隐含模式和规律的过程。与传统的信息检索相比，数据挖掘更为灵活，能够揭示未知的关系，而非仅仅依赖预设的检索规则。商业定义部分指出，数据挖掘旨在为企业提供决策支持，通过对客户数据的深入分析，发现客户行为特征，以便制定有针对性的营销策略。 历史发展部分回顾了数据挖掘概念的起源，如1989年的IJCAI会议上提出的"数据库中的知识发现"，以及随后1991年至1994年间数据挖掘（KDD）讨论专题的兴起。这些里程碑事件标志着数据挖掘作为一门独立学科的诞生和发展。 该书的核心内容涵盖了数据建模，即构建数学模型来描述输入与输出之间的关系，特别强调了SPSS和Clementine这两种常用的数据挖掘工具的应用。数据建模在这个过程中扮演了关键角色，通过计算模型参数，使得数据挖掘的结果更加精确和实用。 数据建模-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典不仅介绍了理论基础，还提供了实践操作指南，对于从事数据分析、市场研究或IT行业的专业人士来说，是一本极具价值的参考书籍。