数据挖掘技术与实践：以SPSS Clementine为例

"关闭项目-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据挖掘领域，SPSS Clementine是一款广泛使用的数据挖掘工具，它提供了强大的数据预处理、建模和结果可视化功能。本资源主要关注如何在SPSS Clementine中关闭项目文件，以及数据挖掘的基本概念。 首先，关闭项目文件的步骤如下： 1. 用户需点击"文件"菜单，然后选择"关闭项目"选项。这是完成项目工作并退出当前项目文件的标准操作。 2. 当系统提示是否关闭所有与项目关联的文件时，用户可以选择"保持打开"。这将只关闭项目文件（.cpj），而保留所有相关的数据流、节点或图形文件，以便用户可以继续在不关闭项目的情况下工作。 数据挖掘是现代社会中处理大量数据的关键技术。随着数据的快速增长，单纯依赖人力去理解这些信息变得极其困难。例如，“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘在商业决策中的价值：通过对销售数据的分析，商家发现了尿布和啤酒之间的关联，从而调整了货架布局，显著提升了销售额。 数据挖掘技术定义上，它涉及从大规模、不完整、嘈杂、模糊甚至随机的数据中发现新知识和信息。与信息检索不同，数据挖掘更侧重于发现未知的关联，而不是简单地搜索预定的信息。 从商业角度来看，数据挖掘是按照企业目标对数据进行深入分析，以揭示潜在模式并进行模型化。例如，一家电脑销售公司通过挖掘客户资料，发现购买电脑的客户群特点，进而制定更有针对性的营销策略。 数据挖掘的发展历程可以追溯到1989年的IJCAI会议，知识发现首次作为数据库领域的研究焦点。随后，KDD（知识发现与数据挖掘）研讨会进一步推动了这个领域的发展。 数据挖掘是解决大数据挑战的重要工具，而SPSS Clementine则是实现这一目标的有效平台。掌握数据挖掘的原理和实践技巧，对于理解和利用数据以驱动业务增长至关重要。