空间关联分析：数据挖掘五步法与SPSS-Clementine实战指南

空间关联分析是数据挖掘领域中的一个重要技术，主要应用于理解大量数据中的模式和关系。《空间关联分析-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著，电子工业出版社出版，深入探讨了这一主题。 该书首先阐述了数据挖掘的社会需求，指出随着信息技术的发展，海量数据的增长使得人工处理难以应对，数据挖掘成为必需。以著名的“啤酒尿布”案例为例，说明了数据挖掘在实际商业中的应用，即通过分析消费者的购买行为，发现商品之间的关联，进而优化销售策略。 数据挖掘被定义为从大量、复杂的数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。它区别于传统的信息检索，后者依赖于预设的搜索规则，而数据挖掘则专注于挖掘未知的规律和关联。商业上，数据挖掘帮助企业根据现有数据进行战略决策，如客户细分和定向营销。 1989年的IJCAI会议上，知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD）专题首次被提出，随后在1991年至1994年间，KDD成为讨论的热点。空间关联分析作为KDD的一部分，涉及典型的五步算法：首先从查询中获取相关数据，然后通过粗略的空间运算确定相关集，接着筛选出满足特定支持度阈值的一阶谓词，之后细化空间计算以生成更具体的关联规则，最后在不同层次上探索完整的关联规则集合。 在实践中，空间关联分析在地理信息系统（GIS）中尤其有用，比如分析零售店的位置布局对销售额的影响，或者在公共卫生领域研究疾病爆发与地理位置的关系。SPSS和Clementine这样的工具被广泛用于空间关联分析，它们提供了用户友好的界面和强大的算法支持，帮助分析师执行这些复杂的分析任务。 《空间关联分析-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本实用的指南，不仅介绍了理论基础，还提供了如何使用SPSS和Clementine进行空间关联分析的实操指导，对于希望深入了解并应用这一技术的专业人士和企业来说，具有很高的参考价值。