数据挖掘：序列节点模型与SPSS-Clementine在实际中的应用与案例

《序列节点模型页签 - 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著，电子工业出版社出版。本书主要围绕数据挖掘这一主题展开，探讨了其在现代社会的重要性和应用价值。 章节1.1阐述了数据挖掘的社会需求。随着信息技术的飞速发展，全球数据量以惊人的速度增长，传统的人力无法处理如此庞大且复杂的海量数据。作者引用“啤酒尿布”案例，展示了数据挖掘如何通过对用户行为数据的分析，帮助企业发现潜在的商业关联，提高销售额。这个例子强调了数据挖掘在提升商业决策效率和精准营销上的作用。 1.2部分详细解释了数据挖掘的技术定义。数据挖掘不同于信息检索，后者依赖预设的规则来搜索特定信息，而数据挖掘则是寻找数据背后未被察觉的规律和关联，能够挖掘出隐藏的信息和知识。商业定义则将数据挖掘视为一种策略性工具，通过对企业内部数据的深入分析，帮助制定业务策略，预测市场趋势，增强企业的竞争优势。 举例来说，一个经营公司在对客户数据进行挖掘后，发现购买电脑的客户群体通常年轻、高收入、城市居民且学历较高。这些发现为企业提供了定向营销的方向，使之能够更有效地针对目标客户群体开展活动。 1.3章节回顾了数据挖掘的历史发展，特别提到了1989年IJCAI会议上数据库知识发现的讨论以及1991-1994年间KDD（知识发现和数据挖掘）专题的兴起。这些早期活动标志着数据挖掘作为一门独立研究领域的确立，展示了其从理论到实践的逐步演进过程。 《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》为读者提供了一个全面了解数据挖掘概念、技术和应用的平台，对于那些希望在这个快速发展的领域中寻求创新和竞争优势的专业人士来说，具有很高的参考价值。通过阅读和理解本书，读者不仅能掌握数据挖掘的基础理论，还能学习到如何运用SPSS Clementine这样的工具进行实际操作。