数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用解析

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本书主要探讨了数据挖掘的重要性和实际应用，以及如何使用SPSS的Clementine工具进行数据挖掘。数据挖掘是一种从大量、不完整、有噪声和随机的数据中发现有价值信息和知识的过程。在商业领域，它帮助企业通过对海量数据的分析，揭示未知规律，为企业决策提供支持。 在使用SPSS-Clementine进行数据挖掘时，首先需要了解相关的参数设置。例如，"导入文件"允许指定输入的电子表格文件，可以手动输入文件名或通过"自定义"按钮来浏览文件位置。"使用指定范围"功能让使用者能选择Excel工作表的特定区域，而"工作表"选项则用来指定数据输入来源，可以选择按"索引"或"名称"。"数据范围"设置可以设置数据的起始行，如选择"第一个非空行"或指定具体显示范围。"第一行包含字段名"的选项确认Excel文件的第一行是否作为字段的名称。 书中提到了"啤酒尿布"案例，这是数据挖掘在零售业的一个经典应用，展示了通过数据挖掘发现的消费者行为模式如何帮助企业改进销售策略。这个例子突出了数据挖掘在市场分析中的价值，即通过发现隐藏的关联，可以调整商品布局以提高销售额。 数据挖掘不仅有技术定义，还有商业定义。从技术角度来看，它与信息检索的区别在于，信息检索的目标是根据预定义的规则获取信息，而数据挖掘则是寻找未知的关系和模式。商业上，数据挖掘被用于达成企业的业务目标，通过分析大量数据，预测未来趋势，提升竞争力。比如，一家公司通过客户资料挖掘发现，购买电脑的客户通常具有特定特征，如年龄、收入、居住地和教育程度，这些发现可以指导公司的市场营销策略。 书中的1.3章节还简述了数据挖掘的历史发展，从1989年的IJCAI会议到1991-1994年的KDD讨论，展示了数据挖掘作为一个学科领域的形成和发展过程。 这本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、重要性、应用实例以及使用SPSS-Clementine进行数据挖掘的具体操作，对于想要学习数据挖掘理论和技术的读者来说是一本宝贵的参考资源。