数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用探索

"本书详细介绍了数据挖掘的原理以及SPSS的Clementine软件在数据挖掘中的应用。内容涉及数据挖掘的社会需求、定义、发展历史及实际应用案例，特别强调了类型节点在数据处理中的作用。" 在《类型节点-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》中，数据挖掘被定义为从大量、不完整、含有噪声、模糊和随机的数据中发现潜在的、未被知晓的有用信息和知识的过程。这个过程不仅包含了技术层面的定义，也涵盖了商业应用的角度。技术上，数据挖掘与信息检索的区别在于前者是寻找未知关系，而后者则是按照预定义的规则提取信息。在商业领域，数据挖掘被视为一种能够根据企业的业务目标，从海量数据中提取规律性并模型化的方法，以此帮助企业在市场竞争中占据优势。 书中提及的一个经典案例是"啤酒尿布"的故事，它展示了数据挖掘在零售业中的价值。通过分析销售数据，商家发现了顾客购买尿布时往往也会购买啤酒的关联，从而调整了货架布局，显著提升了销售额。另一个例子是某经营公司通过挖掘客户资料，识别出了购买电脑客户的共同特征，如年龄、收入、居住地和教育背景，这些发现有助于公司制定更精准的营销策略。 SPSS的Clementine作为数据挖掘工具，其类型节点是数据预处理的关键环节。类型节点可以定义字段的属性，例如特征描述、实例化以及如何处理缺失数据。这一步骤对于确保数据质量，提高后续挖掘分析的准确性和有效性至关重要。在图19-33中，读者可以看到类型节点的设置界面，从中学习如何配置这些属性以适应不同的数据挖掘任务。 书中还追溯了数据挖掘的历史，从1989年的IJCAI会议首次提出数据库中的知识发现到1991年至1994年的KDD讨论专题，展示了数据挖掘这一领域的逐步发展和完善。随着数据量的快速增长，数据挖掘的重要性愈发凸显，成为了理解和利用信息的关键手段。 这本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念，结合SPSS-Clementine的具体操作，提供了丰富的实践指导，是学习数据挖掘理论和应用的理想教材。对于IT从业者、数据分析师以及任何对大数据和知识发现感兴趣的人来说，都是极具价值的参考资料。