数据挖掘与SPSS-Clementine：序列规则预测与应用

"《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。