PMML模型导入导出详解：Clementine在SPSS中的应用

"《导入和导出PMML模型 - 数据挖掘原理与SPSS/Clementine应用宝典》是一本由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著的书籍，着重探讨了数据挖掘在现代商业环境中的重要性和应用。该书第23.5章介绍了PMML（Predictive Model Markup Language，预测模型标记语言），这是一种基于XML的标准，用于描述数据挖掘和统计模型，包括模型输入、数据预处理变换和模型参数定义。PMML的普及使得不同应用程序如SPSS、SPSS Categorize可以共享模型，增强了数据挖掘的可移植性和互操作性。 书中强调了数据挖掘的社会需求，随着大数据时代的到来，数据量迅速增长，传统的人力分析已无法应对，数据挖掘技术应运而生。通过实际案例，如“啤酒尿布”现象，展示了数据挖掘如何通过发现数据中的关联，帮助企业提升销售策略和运营效率。 对于数据挖掘的定义，作者给出了技术定义，即从大量复杂数据中发现隐含的有价值信息和知识的过程，与信息检索的区别在于后者遵循预设规则，而数据挖掘则寻找未知的关联。商业定义方面，数据挖掘被解释为一种帮助企业发现规律、预测未来并获取竞争优势的工具，如通过对客户数据的挖掘，可以有针对性地制定市场策略。 该书还回顾了数据挖掘的历史发展，1989年的IJCAI会议首次提出了数据库中的知识发现，随后的KDD讨论专题进一步推动了这一领域的研究。通过介绍数据挖掘的理论和技术，本书为读者提供了深入理解和实践PMML模型导入导出的实用指导，以及如何在SPSS和Clementine等工具中运用这些技术进行实际项目操作。"