数据挖掘：从探索到决策模型的构建

"台湾铭传大学李玉玺教授的数据挖掘课程讲义，专注于SPSSMODELER2，深入探讨数据挖掘的理论与实践。" 数据挖掘是现代信息技术领域中的一项核心技能，尤其在大数据时代，其价值日益凸显。数据挖掘（Data Mining）可以追溯到人类早期的生存智慧，那时人们通过观察和预测来捕获猎物，而在如今的商业环境中，它成为企业理解和预测消费者行为，从而提升竞争力的关键工具。 数据挖掘的主要定义由William Frawley和Gregory Piatetsky-Shapiro在1991年提出，指的是从海量数据中发现隐藏的、未知的但具有潜在价值的信息，并构建决策模型。这个过程旨在揭示数据中的模式、趋势和关联，以支持商业决策和预测未来事件。 在信用卡消费数据的例子中，如果一家银行有约150万客户，每月平均消费10笔，那么每年会产生近2.7亿笔交易记录。数据挖掘的任务就是从这些海量数据中找到客户的消费模式，帮助银行识别哪些用户可能对特定产品感兴趣，以及如何预测他们的未来消费行为。 数据挖掘的发展历程反映了信息处理技术的进步。从20世纪60年代的数据收集，到80年代的数据查询（SQL语言的出现），再到90年代的数据统计（如数据仓库OLAP），直到21世纪初，数据分析和数据挖掘成为主流。数据挖掘是知识发现过程（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的关键阶段，包括了特征选择、数据清洗、属性丰富、编码、挖掘和报告等多个步骤。 以一家发行五种杂志的出版社为例，数据挖掘可以帮助找出有趣的客户属性，例如哪些客户同时订阅多种类型的杂志，或者某种杂志的订阅者具有哪些共同的社会经济特征。通过这样的分析，出版社可以更精准地定位市场，优化营销策略，提高销售额。 SPSSMODELER2作为数据挖掘工具，提供了强大的算法和功能，包括分类、聚类、关联规则、序列模式和回归等，用于探索复杂的数据关系，发现有价值的洞察，并支持预测建模。使用者可以通过该工具对各种类型的数据进行预处理、模型构建和结果评估，从而实现业务问题的解决和决策优化。 数据挖掘是现代社会中一项重要的信息处理技术，它利用先进的算法和工具，从大量数据中提取知识，帮助企业或机构做出更好的决策，预测未来趋势，并增强竞争优势。而SPSSMODELER2作为其中的代表工具，为数据科学家和分析师提供了强大的平台，以实现这一目标。