数据挖掘技术：无参数值归约与应用解析

"数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典" 本文主要介绍了数据挖掘的重要性和几种无参的数值归约技术，包括直方图、聚类和选样，以及它们在SPSS软件中的应用。数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，其社会需求日益增强，因为数据的快速增长使得单纯依赖人力处理变得不切实际。 1. 数据挖掘的社会需求 随着信息技术的飞速发展，数据积累的速度每月以超过15%的速度递增。数据挖掘的出现旨在应对这一挑战，帮助人们理解和解析这些海量数据。经典的案例——“啤酒尿布”故事展示了通过数据挖掘可以发现商品之间的关联性，从而优化销售策略，提高销售额。 2. 数据挖掘的定义 技术层面上，数据挖掘是从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取未知且有用信息的过程。与信息检索不同，数据挖掘的重点在于发现数据间未被察觉的关系和模式，而信息检索则按照预定义的规则进行信息提取。 商业层面上，数据挖掘是对企业数据进行深度分析，以实现业务目标。通过数据挖掘，企业能够发现隐藏的规律，为决策提供依据，例如通过分析客户资料，企业可以精准定位目标市场，制定更有效的营销策略。 3. 数据挖掘的历史发展 数据挖掘的概念最早在1989年的IJCAI会议中被提出，随后在1991年至1994年的KDD讨论专题中得到进一步探讨。这个领域随着时间的推移不断发展，与数据科学、机器学习等领域相互交织，成为了现代商业智能的核心组成部分。 在SPSS Clementine这样的数据挖掘工具中，无参的数值归约技术如直方图、聚类和选样扮演了关键角色。直方图用于快速概览数据分布，聚类可将数据集分成具有相似特征的群体，而选样则是通过随机选取子集来简化分析过程，这些方法都在数据预处理阶段发挥着重要作用，为后续的建模和分析打下基础。 数据挖掘结合了统计学、机器学习和数据库技术，为解决现代社会中的大数据问题提供了有效手段。通过无参的数值归约技术，我们可以从复杂的原始数据中抽丝剥茧，找到有价值的信息，进而推动商业决策的科学化和智能化。在SPSS等专业软件的支持下，数据挖掘的应用范围不断扩大，对于提升企业的竞争力具有显著价值。