数据挖掘：一元线性回归t检验与商业应用详解

一元线性回归模型的检验-t检验是数据挖掘方法中的一个重要环节，它在实际数据分析和预测中起着关键作用。《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著，专为读者讲解了这一领域内的理论与实践技巧。该书首先阐述了数据挖掘的社会需求背景，指出随着信息时代数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足理解和利用这些海量信息的需求。以"啤酒尿布"案例为例，展示了数据挖掘如何通过对购物行为的深入分析，帮助商家提高销售策略。 数据挖掘被定义为一种从大量复杂数据中自动发现有价值模式的技术。它区别于信息检索，后者依赖于预设的查询规则，而数据挖掘则着重于寻找数据背后潜在的、未被察觉的关系和规律。商业角度，数据挖掘是帮助企业根据特定目标，通过深度分析数据来识别消费者行为、市场趋势等，从而制定更有效的商业决策。 该书详细介绍了数据挖掘的历史发展，例如1989年的IJCAI会议上首次提出的知识发现于数据库（KDD）概念，以及1991-1994年间KDD专题的兴起。在这个过程中，数据挖掘逐步从理论探讨走向了实际应用，如某经营公司在分析客户资料后，发现了购买电脑客户的共同特征，如年龄、收入、居住地和学历，从而能够更有针对性地进行市场活动。 本书还可能涵盖了如何使用SPSS软件，特别是Clementine工具来进行一元线性回归模型的构建、验证和优化，包括t检验在内的统计方法，以便于用户在实际工作中准确评估模型的有效性和可靠性。《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》提供了一个全面的框架，帮助读者理解和掌握这一强大的数据分析工具，以解决实际问题并推动企业的决策科学化。