数据挖掘与SPSS-Clementine:序列规则预测与应用
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更新于2024-07-12
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"《生成序列节点-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本关于数据挖掘技术和SPSS-Clementine软件应用的专著,由元昌安主编,邓松、李文敬、刘海涛编著,由电子工业出版社出版。书中详细介绍了数据挖掘的重要性和社会需求,以及其在商业领域的应用。同时,书中还讲解了如何使用SPSS-Clementine中的生成序列节点进行序列模型的构建和预测,帮助读者理解和掌握这一关键的数据挖掘工具。"
生成序列节点是数据挖掘中的一个重要概念,它在SPSS-Clementine软件中用于处理序列数据。序列规则节点能够发现特定输出字段之间的序列模式,这些模式可用于预测。当用户右键点击生成的序列节点并选择“浏览”或在流中选择“编辑”,可以查看关于序列模型的详细信息。此外,将序列规则节点添加到数据流中,可以对输入数据进行预测,前提是输入数据格式需与建立序列模型时的数据格式一致。执行含有序列规则节点的流时,节点会自动生成预测字段和关联置信度字段。
数据挖掘是一种从大量、不完整、嘈杂和模糊的现实世界数据中提取隐藏信息和知识的过程。技术层面上,它区别于信息检索,后者依赖预定义的规则来获取信息,而数据挖掘则关注于发现未知的关系和关联。在商业领域,数据挖掘被视为一种方法,用于根据企业目标分析大量数据,发现规律,为决策提供支持。例如,通过对历史客户资料的挖掘,企业可以识别目标客户群体的特征,以便进行精准营销。
数据挖掘的发展历程可以追溯到1989年的IJCAI会议,当时提出了数据库中的知识发现这一主题,随后在1991至1994年的KDD讨论中进一步发展,形成了如今广泛应用于各种行业的数据挖掘技术。随着数据量的快速增长,数据挖掘的重要性日益凸显,成为理解和利用数据的关键手段。
本书《生成序列节点-数据挖掘原理与SPSS-ClementINE应用宝典》结合实际案例,深入浅出地阐述了数据挖掘的理论和实践,是学习数据挖掘和SPSS-ClementINE操作的宝贵资源。通过学习,读者可以掌握如何运用数据挖掘技术,特别是序列分析,解决实际问题,提升业务洞察力。
2011-09-17 上传
2024-06-28 上传
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