数据挖掘与SPSS应用：交叉验证与发现潜在规律

《计算标准-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著的实用指南，专为IT专业人士讲解数据挖掘的基础理论和实际应用。该书针对数据挖掘的快速增长的社会需求展开讨论，强调了在海量数据背景下，通过强大的工具如SPSS和Clementine来解析信息的重要性。 章节17.5详细介绍了计算标准，特别是交叉验证方法。交叉验证是一种评估机器学习模型性能的有效手段，它将样本集划分为训练集和测试集，通过反复训练和测试，减少模型过拟合的风险，确保模型在未见过的数据上的泛化能力。高斯离差被用于量化模型在定量输入情境下的预测误差。 数据挖掘的核心在于从大量复杂数据中挖掘出有价值的信息和知识，这包括技术层面的定义，比如与信息检索的区别，后者依赖预设规则，而数据挖掘则探寻未知关联。商业定义则更关注数据挖掘在企业决策中的作用，如客户行为分析，帮助公司制定策略和预测市场趋势。 以"啤酒尿布"案例为例，展示了数据挖掘如何通过发现数据之间的关联性，帮助企业优化产品布局和营销策略。此外，书中还回顾了数据挖掘的历史发展，如早期的IJCAI会议中关于数据库知识发现的讨论，以及KDD专题的兴起，这些都是理解数据挖掘技术演进的重要背景。 在实际操作中，SPSS和Clementine作为常用的数据挖掘工具，提供了强大的数据处理和建模功能。例如，通过SPSS，用户可以进行数据清洗、预处理、建模和结果解释；而Clementine则以其图形化界面和易于使用的特性，帮助非专业人员也能进行初级的数据挖掘任务。 《计算标准-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》不仅涵盖了数据挖掘的基本概念，还深入探讨了其在实际工作中的应用，对于从事数据分析、机器学习和商业智能的专业人士来说，是一部不可或缺的参考书籍。