数据挖掘：元数据与个例数据的导入与应用

"元数据和个例数据的导入是数据挖掘过程中的重要步骤，尤其是在使用SPSS的Clementine工具时。 Dimensions节点被用于导入这两种类型的数据集，以便进行后续的数据分析和挖掘工作。元数据是对数据集的描述性信息，包括数据结构、变量属性、数据来源等，它提供关于数据集的背景和含义。个例数据则是实际的观测值，包含在数据集中的一行一列的数据。在图19-12中显示的元数据导入对话框，用户可以指定要导入的元数据文件，以便在Clementine环境中使用。 数据挖掘在当前信息化社会中扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长，单纯依赖人力来理解和利用这些数据变得越来越困难。据估计，全球信息量每20个月就会翻一番，数据库的规模也在快速增长。因此，数据挖掘技术应运而生，成为解析海量数据、发掘隐藏知识的关键工具。 数据挖掘的定义可以从技术和社会两个层面理解。技术上，数据挖掘是从大量、不完整、有噪声和模糊的数据中发现未知的、有价值信息的过程。与信息检索不同，后者主要依据预定义的规则提取信息，而数据挖掘则侧重于发现新的模式和关联。商业上，数据挖掘关注于实现企业的业务目标，通过对大量企业数据的分析，揭示隐藏的规律，为企业决策提供支持。例如，通过对客户资料的挖掘，企业可以识别出高价值客户的特征，并据此制定针对性的营销策略。 数据挖掘的历史可以追溯到1989年的IJCAI会议，当时提出了知识发现的概念，随后在1991至1994年间，KDD（知识发现与数据挖掘）讨论专题进一步推动了这个领域的研究和发展。随着时间的推移，数据挖掘技术不断成熟，如今已成为各行各业数据分析和决策支持的核心手段。 在SPSS的Clementine中，用户可以利用各种节点和算法进行数据预处理、建模和评估，元数据和个例数据的导入是这一过程的基础。通过导入元数据，可以确保分析的准确性和完整性，而个例数据则是构建模型和验证假设的实证基础。因此，熟悉和掌握数据导入流程对于有效利用Clementine进行数据挖掘至关重要。"