数据挖掘原理与应用：从SPSS-Clementine到商业智慧

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典主要探讨了数据挖掘的重要性和各种聚类分析方法，以及它们在实际业务中的应用。书中详细介绍了数据挖掘的社会需求，技术定义和商业定义，同时提到了数据挖掘的发展历史。" 在当前信息爆炸的时代，数据挖掘成为了理解和利用海量数据的关键技术。数据挖掘通过处理大量、不完整、有噪声的数据，发现其中隐藏的、有价值的信息和知识。技术层面上，数据挖掘区别于传统的信息检索，后者依赖于预定义的规则，而数据挖掘则旨在寻找未被发现的关系和模式。 聚类分析是数据挖掘中的一个重要分支，用于将数据集中的对象按照其相似性分组。书中的内容涵盖了聚类分析的多种方法，包括划分聚类（如K-means）、层次聚类（如单链、全链、平均链）、基于密度的聚类（如DBSCAN）、基于网格的聚类、基于模型的聚类（如混合高斯模型），以及针对高维数据的聚类策略。此外，还特别提到了模糊聚类法（FCM），这是一种允许对象同时属于多个类别的聚类方法。 在商业应用中，数据挖掘可以揭示对企业有益的模式和趋势。例如，通过挖掘超市销售数据，发现啤酒和尿布的购买行为之间的关联，进而调整商品布局以提高销售额。另一个例子是，一家公司通过分析客户资料，确定了购买电脑的客户群体特征，从而能更精准地进行市场定位和营销策略制定。 数据挖掘的历史可以追溯到1989年的IJCAI会议，当时首次提出了知识发现的概念。随后的几年，特别是在1991年至1994年的KDD讨论专题中，数据挖掘逐渐成为研究焦点，至今已经成为商业智能和决策支持系统不可或缺的一部分。 SPSS-Clementine作为一款强大的数据挖掘工具，提供了实现上述聚类分析和其他数据挖掘技术的平台。用户可以通过它来执行各种复杂的数据预处理、建模和结果可视化任务，从而在实际业务场景中实现数据的价值最大化。 "主要内容-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典"深入浅出地阐述了数据挖掘的核心概念、方法和技术，以及它们在现实问题中的应用，对于想要掌握数据挖掘技术和应用的读者来说，是一本宝贵的参考书籍。