数据挖掘原理：规则集预测方法及SPSS-Clementine应用详解

数据挖掘是一种强大的工具，旨在从大量、复杂的数据中发现有价值的信息和知识。本文档探讨了两种从规则集形成预测的不同方法，分别是普选法和首次命中法，这两种方法在SPSS Clementine这款数据挖掘软件中得以应用。 普选法通过逐条检验规则并计算每个规则应用于记录的置信度，最终选择置信度最高的规则作为预测结果。置信度是通过记录采纳的规则数量及其置信度加权得出的。这种方法确保了预测的准确性，但可能会消耗较多计算资源。 首次命中法则更为简单，规则按照特定顺序应用，一旦找到一个适用的规则就停止，快速得出预测。用户可以通过设置流选项来控制这种方法的使用。这种方法效率较高，但可能牺牲一定的精度。 除了预测方法，文档还介绍了如何使用SPSS Clementine中的生成菜单功能创建新的节点来优化数据处理流程。例如： 1. **过滤节点**：剔除规则集不适用的字段，减少不必要的数据处理，提高效率。 2. **选择节点**：只保留符合规则的记录，有助于集中分析和挖掘有意义的数据。 3. **规则追踪节点**：用于跟踪每个记录如何被规则预测，有助于理解预测背后的逻辑和规律。 以著名的"啤酒尿布"案例为例，数据挖掘展示了其在实际商业场景中的价值，通过分析购物数据，企业可以洞察消费者行为模式，优化商品布局和营销策略，提升销售额。 此外，数据挖掘技术定义了其与信息检索的区别，后者依赖预定义的检索规则，而数据挖掘更侧重于挖掘未知关系。商业定义则强调了数据挖掘在企业决策中的作用，如客户细分、市场趋势预测等，帮助企业获取竞争优势。 数据挖掘的发展历程始于1989年的IJCAI会议，此后逐渐成为KDD讨论的重点，特别是在知识发现领域，如G.Piatetsky-Shapiro和W.Frawley在1991年的论文中提出的知识发现。随着技术的进步，数据挖掘在商业应用中的重要性日益凸显，如某公司的客户资料分析，展示了如何根据挖掘结果制定针对性的市场策略。