数据挖掘与SPSS-Clementine应用：揭示未知关联

"数据挖掘是运用复杂算法从大量数据中提取隐藏模式和知识的过程，它结合了统计学、机器学习和数据库技术。在本资源中，重点讲述了数据挖掘原理及其在SPSS Clementine软件中的应用。书中以元昌安为主编，邓松、李文敬和刘海涛编著，由电子工业出版社出版。通过实际案例，如‘啤酒尿布’的故事，阐述了数据挖掘在商业决策中的重要性。此外，还详细解释了数据挖掘的技术定义和商业定义，强调了它与信息检索的区别，并提供了实际应用示例。" 在数据挖掘中，SPSS Clementine是一个强大的工具，它允许用户通过设置不同的参数来探索数据。在描述中提到的几个关键参数包括： 1. **X字段**：这是用于指定图表横轴的变量，通常用于表示时间序列或者其他连续或分类的独立变量。 2. **Y字段**：可以选择一个或多个字段作为纵轴显示，这些字段可以是数值型或分类型变量，用于展示数据的分布和变化。 3. **交叠字段**：提供了两种方式，即面板和动画。面板可以将数据分组显示在不同的子图中，而动画则能动态展示数据随时间的变化。 4. **标准化**：这是一种预处理方法，将所有Y变量值缩放到0和1之间，有助于比较不同尺度的变量并揭示可能隐藏的模式和关系。 标准化在数据可视化中尤为重要，因为它可以消除因变量尺度差异导致的视觉误导，使得比较更加直观。例如，图20-28和20-29展示了标准化前后的多重散点图，显示了标准化如何帮助发现线条之间的潜在关联。 数据挖掘的历史可以追溯到1989年的IJCAI会议，当时知识发现成为数据库研究的焦点，随后在1991年至1994年的KDD讨论专题中进一步发展。随着信息技术的进步，数据挖掘已成为商业决策不可或缺的一部分，能够帮助企业从海量数据中找出有价值的信息，从而提升竞争力和制定更精准的市场策略。例如，通过挖掘客户资料，企业可以识别出购买行为的共性特征，以便进行针对性的营销活动。 数据挖掘不仅涉及理论概念，还包括实用工具的使用，如SPSS Clementine，它为企业提供了一种有效的方法来理解和利用其数据资产。通过理解和应用这些原理，企业和研究者能够更好地驾驭信息时代的数据洪流，实现价值最大化。