数据挖掘与SPSS-Clementine应用实践

"数据源节点是数据挖掘过程中的关键部分，它连接到各种不同类型的数据来源，包括数据库、变项文件、固定文件、SPSS文件、Dimensions、SAS文件、Excel以及用户输入。这些数据源提供了进行数据分析的基础。数据挖掘是现代社会的重要需求，因为随着数据量的快速增加，仅凭人力无法有效地理解和利用这些数据。例如，‘啤酒尿布’案例展示了数据挖掘如何揭示消费者行为模式并帮助企业做出策略调整。数据挖掘可以被技术上定义为从大量、不完整、有噪声的数据中发现潜在有用信息和知识的过程，区别于传统的信息检索。在商业领域，数据挖掘是对大量企业数据进行分析以找到隐藏规律，帮助企业制定策略。例如，通过对客户资料的挖掘，一家电脑销售公司发现其主要客户群体的特征，从而能更精准地进行市场推广。数据挖掘的历史可追溯到1989年的IJCAI会议，随后的KDD讨论专题进一步推动了该领域的发展。" 在数据挖掘领域，SPSS的Clementine是一个重要的应用工具，它允许用户从多种数据源导入数据，进行预处理、建模、评估和部署等步骤。数据源节点的多样性确保了数据挖掘项目的灵活性和适应性。19.1章节中提到的数据源节点选项板显示了Clementine支持的各种数据类型，包括结构化数据（如数据库和SPSS文件）和非结构化数据（如Excel工作表）。这些数据源的集成使得用户能够轻松地整合来自不同系统的数据，进行统一的分析。 数据挖掘的定义包含了技术层面和商业层面的含义。技术上，它是对大量复杂数据的探索性分析，寻找未被察觉的模式和关系。而商业上，数据挖掘则被视为一种策略工具，用于提升企业的决策质量和市场竞争力。通过挖掘，企业能够了解客户行为、市场趋势，甚至预测未来的业务表现。 数据挖掘的历史发展表明，这一领域随着时间的推移不断进步和完善，从早期的知识发现讨论到后来的KDD会议，都反映了数据挖掘理论和技术的演进。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益凸显，相关的工具和方法也在持续创新，以满足日益增长的数据分析需求。SPSS的Clementine作为这样一个工具，正是这一背景下的产物，它为企业和个人提供了一个强大的平台，用于挖掘数据中的价值。