数据挖掘与机器学习：SPSS-Clementine实战指南

"《机器学习的基本问题-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本专著，由元昌安主编，邓松、李文敬和刘海涛编著，电子工业出版社出版。本书主要探讨了机器学习的核心问题，特别是数据挖掘在统计学习理论中的应用。 在第1章，作者阐述了数据挖掘的社会需求。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，人类难以凭借个人能力处理这些海量信息。例如，"啤酒尿布"案例展示了数据挖掘如何通过对消费者行为的分析，发现隐藏的关联，帮助企业优化销售策略。 数据挖掘被定义为从大量复杂数据中发现有价值信息和知识的过程。它与信息检索的区别在于，数据挖掘的目标是发现潜在的、未知的联系，而非仅仅搜索预定义的信息。商业上，数据挖掘被用于支持企业的决策制定，通过对客户数据的深入挖掘，如客户年龄、收入、居住地和教育水平等特征的分析，帮助企业精准定位市场和制定营销策略。 该书还回顾了数据挖掘的历史发展，自1989年的IJCAI会议中引入知识发现的概念以来，KDD（Knowledge Discovery in Databases）专题逐渐成为研究热点。1991年至1994年期间，这一领域得到了更深入的研究和发展。 在实践中，SPSS和Clementine这样的工具被广泛应用，如在商业智能环境中，SPSS作为一种强大的统计分析软件，常用于数据清洗、建模和预测，而Clementine则以其用户友好的界面和可视化功能，方便非专业人员进行数据挖掘。 这本书深入讲解了机器学习的基本问题，特别是通过数据挖掘理论和实际工具的应用，帮助读者理解和掌握如何从大量数据中提取有价值的知识，为企业的决策支持和竞争力提升提供关键洞察。"