数据挖掘技术：SPSS-Clementine应用探索

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典主要讲解了数据挖掘的基本概念、社会需求、定义以及发展历程，并介绍了如何使用SPSS的Clementine工具进行数据分析和操作，包括单元格的选择、重排列及搜索表格等功能。" 在数据挖掘领域，SPSS的Clementine是一款强大的数据分析工具，它提供了对大量数据进行深入探索和分析的能力。数据挖掘不仅是一个技术过程，也是一个商业策略，旨在从海量数据中发现有价值的信息和模式，帮助企业做出更明智的决策。 1. 数据挖掘的社会需求日益增长，因为数据量正以惊人的速度增加，传统的分析方法无法应对这种挑战。例如，“啤酒尿布”案例展示了通过数据挖掘发现的消费者行为模式，如何有效提升销售额。 2. 技术上，数据挖掘区别于信息检索在于其探索未知关系的特性。信息检索按照预定义的规则进行，而数据挖掘则是在没有先入为主假设的情况下寻找数据间的关联。 3. 商业上，数据挖掘是一种策略，用于满足企业的特定业务目标。通过对历史数据的分析，可以预测未来趋势，例如，一家电脑销售公司通过挖掘客户资料发现特定的客户群体特征，从而优化营销策略。 4. SPSS Clementine的使用技巧包括： - 单元格选择：用户可以通过点击选择单个单元格，拖拉选择矩形区域，或者使用Shift+Click或Ctrl+Click选择多列。 - 列的重排列：用户可以拖动列标题来调整列的顺序，实时更新表结构。 - 搜索表格：通过主工具栏的搜索功能，可以搜索特定值，支持区分大小写，也可中断搜索过程。 5. 数据挖掘的历史发展始于1980年代末的数据库中的知识发现讨论，后来在1991年至1994年的KDD（知识发现与数据挖掘）会议中得到进一步发展。 数据挖掘结合SPSS-Clementine的应用，为企业提供了处理和理解大数据的强大工具，帮助他们在竞争激烈的市场中获取优势。通过有效的数据挖掘，企业可以发现潜在的商机，改进产品和服务，以及优化运营策略。