多层次关联规则算法：挖掘数据宝藏与SPSS-Clementine实践

"《复杂关联规则算法 - 数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书深入探讨了数据挖掘这一关键领域。章节10.2.3聚焦于多层次关联规则挖掘，提出了两种主要方法：一是直接将单层次规则挖掘算法扩展到多层次数据，这涉及处理不同层次间的数据关联，可能需要调整参数如支持度和置信度阈值以适应多维度分析；另一种是采用特定阈值策略，确保每一层挖掘的有效性和准确性。 数据挖掘的社会需求随着信息化时代的推进变得日益迫切。书中引用了“啤酒尿布”案例，展示了数据挖掘如何帮助企业洞察消费者行为，通过分析购物数据发现潜在的商品组合销售策略，从而提升销售额。数据挖掘被定义为从大量、复杂数据中挖掘出隐含价值的过程，它区别于信息检索，后者依赖预设规则，而数据挖掘则探寻未知的关系和模式。 商业定义中，数据挖掘被视作帮助企业发掘潜在规律、优化决策的重要工具。例如，通过对客户资料的挖掘，经营公司可以针对性地制定市场策略，如针对高收入、城市居住、高学历的年轻人推出电脑相关产品。数据挖掘的历史发展中，知识发现成为1989年IJCAI会议的关注焦点，随后KDD（知识发现和数据挖掘）讨论专题逐渐兴起，标志着数据挖掘作为独立学科的正式确立。 该书不仅介绍了理论概念，还强调了实际应用中的SPSS和Clementine等工具的使用，让读者能够理解和掌握如何通过这些软件执行复杂关联规则算法，进行高效的数据分析和商业智能。通过阅读这本书，读者能够深入了解数据挖掘的基本原理、技术实践以及其对企业运营的深远影响。"