数据挖掘与SPSS-Clementine应用实战：三维图像解析

"三维图像-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本书深入探讨了数据挖掘的重要性和实际应用，特别关注了如何利用SPSS的Clementine工具进行数据分析。在20.1.2章节中，作者介绍了创建三维图像的两种方法，即在三维坐标轴上绘制信息和用3-D效果显示图像。这两种方法适用于散点图和集合图，以增强数据的可视化表现，例如图20-6所示的三维集合图，有助于用户更好地理解和解析数据之间的关系。 数据挖掘是应对当前信息爆炸性增长的关键技术。随着全球信息量每20个月翻一番，单纯依赖人力处理大量数据变得极其困难。经典的“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘的实际价值，通过分析购物数据，商家发现了尿布和啤酒销售之间的关联，从而优化了商品布局，提升了销售额。 数据挖掘不仅仅是技术上的概念，也是商业决策的重要支持。它从大量、不完整、有噪声的数据中发现潜在的、未知的模式，区别于传统信息检索的预定义规则。数据挖掘不仅验证已知规律，还能探索新的洞察，为企业制定策略提供依据。例如，通过对客户资料的挖掘，一家公司发现购买电脑的客户群体特征，进而调整营销策略。 数据挖掘的历史可以追溯到1989年的IJCAI会议，当时提出了数据库中的知识发现这一议题，随后的KDD讨论专题进一步推动了该领域的研究和发展。SPSS的Clementine作为一款强大的数据挖掘工具，使得复杂的分析工作变得更为易行，对于企业和研究者而言，是挖掘数据价值的重要工具。 在实际操作中，SPSS-Clementine允许用户通过直观的界面执行各种数据挖掘任务，包括分类、关联规则发现、聚类和预测分析等。通过这些方法，用户能够发现数据背后的模式，形成预测模型，以辅助商业决策。同时，三维图像的使用增强了数据的视觉表达，使得复杂的数据关系变得更为清晰。 "三维图像-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典"这本书提供了丰富的理论知识和实践经验，旨在帮助读者掌握数据挖掘的核心技术和工具，提升数据分析能力，为企业在大数据时代获取竞争优势提供有力支持。