数据挖掘原理与应用：SPSS Clementine解析

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 数据挖掘是信息技术领域中的一项关键技能，其主要目的是从海量的、复杂的数据中发现有价值的信息和知识。在《数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》中，作者深入浅出地介绍了这一领域的核心概念和实际应用。该书由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛共同编著，由电子工业出版社出版。 1.1 数据挖掘的社会需求 随着现代社会数据量的爆炸性增长，数据挖掘的重要性日益凸显。据统计，全球信息量每20个月就会翻一番，数据库的规模也在快速扩大。例如，“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘的力量，通过分析购物数据，超市经理发现了啤酒和尿布之间的关联，从而调整了货架布局，提升了销售额。 1.2 数据挖掘的定义 技术上，数据挖掘是对大量、不完整、有噪声、模糊和随机数据的处理，以找出未知的、潜在有用的信息和知识。它与信息检索的区别在于，信息检索是根据预定义的规则搜索信息，而数据挖掘则侧重于发现数据间的隐藏关系。商业上，数据挖掘是针对企业目标，对大量数据进行分析，以揭示新的规律并建立模型，为企业决策提供支持。例如，一家公司通过挖掘客户资料，发现购买电脑的客户群体特征，进而制定更有针对性的营销策略。 1.3 数据挖掘的发展历史 数据挖掘的概念自1989年在IJCAI会议上的讨论开始逐渐成形，随后在1991年至1994年的KDD（知识发现与数据挖掘）讨论专题中得到深化。这一领域的发展反映了人们对数据价值的认识不断加深，以及对数据分析工具的需求日益增长。 SPSS-Clementine作为一款强大的数据挖掘工具，提供了多种数据挖掘方法，如导出状态节点功能，它允许用户将分析过程的结果保存并导出，以便后续使用或与其他系统集成。图19-43所示的导出状态节点对话框是这一操作的具体界面，通过它，用户可以方便地管理和共享自己的数据挖掘模型。 数据挖掘不仅是一项技术，更是一种商业策略，它能够帮助企业和组织从数据中获取洞察，驱动创新和竞争优势。结合SPSS-Clementine这样的专业工具，可以更有效地实现这一目标。通过深入学习和应用数据挖掘原理，我们可以更好地应对大数据时代的挑战，发掘数据背后的商业价值。