数据挖掘与SPSS-Clementine：缺失值处理策略

"数据挖掘是运用复杂算法从大量数据中提取隐藏信息的过程，它跨越了技术与商业领域，旨在发现未知的模式和关联。在实际应用中，数据挖掘可以帮助企业做出预测并提升竞争力。SPSS Clementine是一款强大的数据挖掘工具，能够处理包括缺失值在内的各种数据问题。对于数值字段，缺失值通常需要清除，因为它们可能使模型失效；而对于分类字段，虽然不是必需，但改变缺失值有时能提高模型的准确性。" 在数据挖掘过程中，处理缺失值是至关重要的步骤。根据《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》的描述，处理带缺失值的字段策略会因字段类型而异。对于数值字段，由于许多模型要求输入数据完整无缺，因此在构建模型之前，需要清除所有非数字值的记录，否则可能会导致模型失去效力。例如，如果一个预测模型依赖于年龄数据，而该字段中存在大量缺失值，那么模型的预测准确度将受到影响。 另一方面，对于分类字段，如分类变量（如性别、地区等）的缺失值，处理方式相对灵活。虽然可以直接保留这些缺失值，但替换它们有时可以提高模型的精度。例如，如果一个字段表示客户的购买习惯，而某些记录中这部分信息缺失，可以通过填充最常见的类别（如众数）来减少不确定性，进而改善模型性能。 数据挖掘的社会需求日益增长，因为随着信息技术的发展，数据量以惊人的速度膨胀。传统的信息检索方法已经无法满足海量数据的理解和分析需求。数据挖掘技术，如SPSS Clementine，提供了有效的解决方案，帮助企业从庞杂的数据中找到有价值的洞察，如“啤酒尿布”案例所示，通过挖掘消费者购买行为，企业可以调整销售策略，提高销售额。 数据挖掘的定义可以从技术与商业两个角度理解。技术上，它是从不完整、有噪声的数据中发现新知识的过程，区别于信息检索的预定义规则。而在商业层面，数据挖掘聚焦于实现特定业务目标，通过对大量企业数据的分析，找出规律，辅助决策，提升企业的市场竞争力。 数据挖掘的历史可以追溯到1989年的国际联合人工智能会议（IJCAI），此后，通过KDD（知识发现与数据挖掘）会议的推动，这一领域不断发展，形成了今天广泛应用于各行各业的成熟技术。例如，某经营公司通过挖掘客户资料，识别出了购买电脑的典型客户特征，据此进行精准营销，这就是数据挖掘在商业实践中的应用实例。