数据挖掘原理与应用：从社会需求到商业价值

"知识结构与框架-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本文主要探讨了知识结构的分类及其在数据挖掘领域的应用，同时介绍了数据挖掘的基本概念、社会需求、技术定义、商业定义以及发展历程，特别是与SPSS-Clementine软件的关联。 在知识结构部分，文中提到了三种类型的知识结构：学科知识结构，强调各学科内容的有机整合；个体知识结构，关注个人头脑中各类知识的比例和关系；群体知识结构，涉及组织内部成员知识的集体组合。这些知识结构以对象之间的互动和交互网络的形式表现出来，是理解和组织知识的基础。 数据挖掘的社会需求日益增强，随着数据量的快速增长，人们需要借助数据挖掘工具来解析和利用这些信息。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推动销售策略的改进。 技术层面上，数据挖掘被定义为从大量、不完整、嘈杂、模糊和随机的数据中发现未知且有用信息的过程。它与信息检索的区别在于，后者的目标和规则在数据抽取前就已设定，而数据挖掘则侧重于发现未预知的关联和模式。 在商业应用中，数据挖掘是按照企业的业务目标对大数据进行深度分析，以揭示规律并建立模型。如某经营公司通过客户资料挖掘，了解了目标客户的特征，从而制定更精准的营销策略。 最后，文章简述了数据挖掘的历史发展，起始于1989年的数据库知识发现讨论，直至1991-1994年的KDD讨论专题，表明该领域随着时间的推移不断成熟。 SPSS-Clementine作为一款强大的数据挖掘工具，结合这些理论，可以帮助用户在实践中进行数据预处理、建模、验证和知识展示，广泛应用于市场分析、风险评估、客户关系管理等多个领域。通过理解这些原理和应用，可以提升数据驱动决策的效率和准确性。