3-D散点图绘制指南：数据挖掘与SPSS-Clementine应用

"将信息绘制在一个三维坐标轴上步骤如下-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本文介绍了如何使用SPSS的Clementine模块进行数据挖掘，并重点讲解了如何在三维坐标轴上绘制信息。数据挖掘是当今社会处理海量数据的重要手段，它从大量、不完整、有噪声的数据中提取出潜在有用的信息和知识。 1.1 数据挖掘的社会需求 随着信息技术的发展，数据的积累速度惊人，每月以超过15%的速度增长。传统的分析方法无法应对如此庞大的数据量，因此数据挖掘工具变得至关重要。例如，“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘在商业决策中的应用，通过挖掘销售数据，超市经理发现了啤酒与尿布之间的关联，从而调整货架布局，显著提升了销量。 1.2 数据挖掘的定义 技术层面上，数据挖掘是对大量实际应用数据进行处理，找出其中隐藏的、未知的有价值信息。与信息检索不同，数据挖掘的目标是发现未预设的关系和模式。商业角度，数据挖掘是按照企业的业务目标，对数据进行深入分析，揭示规律并模型化，帮助企业做出策略决策。例如，通过对客户资料的挖掘，某经营公司发现购买电脑的客户群体特征，从而制定更精准的营销策略。 1.3 数据挖掘的发展历史 数据挖掘的概念始于1989年的IJCAI会议，随后在1991至1994年的KDD讨论专题中进一步发展。这一领域不断成熟，逐渐形成了今天广泛应用于各行业的数据挖掘技术。 在SPSS-Clementine中，进行三维散点图的绘制步骤如下： 1. 打开图表节点对话框，选择“散点图”页签。 2. 选择“3-D”图标按钮以启用Z轴设置。 3. 使用“字段选取器”选取Z轴对应的字段，某些情况下只能选择符号字段，系统会自动显示适用的字段。 4. 如果需要3-D效果，可以在输出窗口中选中“图形”对象，再次点击“3-D”图标按钮将二维图表转换为三维视图。 SPSS-Clementine作为一个强大的数据挖掘工具，提供了丰富的图形和分析功能，使得用户能够更直观地理解和解读数据，进一步推动了数据驱动的决策过程。