时态关联规则挖掘：数据挖掘技术与SPSS-Clementine实战

《时态约束关联规则挖掘 - 数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书深入探讨了数据挖掘在现代社会中的重要性和实践应用。章节10.7.6聚焦于时态关联规则挖掘，这是数据挖掘领域的一个关键环节，旨在揭示不同时间间隔内数据的内在规律。 首先，时态关联规则挖掘由三个子过程组成： 1. **初始阶段**：这个阶段关注的是数据的预处理，包括数据清洗、集成、转换和规约，确保数据质量和一致性，以便后续挖掘工作能够准确进行。 2. **关联规则发现阶段**：在这个阶段，通过使用统计方法和算法（如Apriori或FP-Growth），从大量数据中发现频繁项集和关联规则。例如，经典的Apriori算法基于置信度和支持度的阈值来衡量规则的有效性。 3. **结果关联规则的表达**：挖掘出的规则被表述成易于理解和解释的形式，如“A购买B”的概率或频率，同时可能还包含时间因素，如“在过去的两周内，购买尿布的客户中，有80%随后购买了啤酒”。 书中引用了著名的“啤酒尿布”案例，展示了数据挖掘如何帮助企业洞察消费者行为，通过分析数据之间的关联，调整商品布局以提升销售额。数据挖掘定义也被清晰地阐述，它区别于信息检索，后者有明确的查询规则，而数据挖掘则是寻找潜在关系和模式。 从商业角度看，数据挖掘是通过分析大量企业数据，挖掘出对决策有价值的信息，帮助企业制定策略、预测趋势和优化运营。比如，通过对客户资料的挖掘，可以识别出特定的消费群体特征，如年龄、收入、居住地和学历，这对于定向营销和产品定位至关重要。 历史发展部分回顾了数据挖掘作为一个学科的发展历程，自1989年IJCAI会议上引入“知识发现于数据库”概念，到1991年至1994年的KDD讨论专题，标志着该领域的兴起和不断成熟。 书中特别提到，本书将理论与实践相结合，介绍了如何使用SPSS和Clementine这样的工具来进行数据挖掘，这为读者提供了实际操作的指导，使他们能够在时态约束关联规则挖掘等技术上取得成果。这是一本深入研究数据挖掘理论与实际应用的实用指南。