数据挖掘：抽样技术在SPSS-Clementine中的应用

"抽样节点-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据挖掘领域，抽样节点是关键步骤之一，它决定了如何从大数据集中选取代表性子集进行分析。本资源主要介绍了三种抽样方法及其在SPSS-Clementine软件中的应用。 1. 抽样节点的模式选择 抽样节点提供了两种基本模式：包含和排除。包含模式是指选择的样本会被保留并传递到后续分析中，而排除模式则是指这些样本将被剔除。这种选择直接影响最终分析的数据子集。 2. 抽样方法 - 连续抽样：从数据流的起始位置开始，按照设定的样本量连续选择记录。例如，如果设置最大样本量为10,000，系统会选取前10,000条记录。 - n中取1抽样：每n个记录中选择一个，其余的被丢弃。如n=5，每五个记录中就有一个被选中。 - 随机百分比抽样：按设定的百分比随机抽取数据集的一部分。若设置为20%，则20%的记录将被选取。 3. 最大样本量 最大样本量参数允许用户限制通过流程的记录数量。在使用“n中取1”或“随机％”抽样时，可以设置为超出数据集实际大小的值以忽略该限制。 4. 设置随机数种子 随机数种子用于确保抽样的可重复性。通过设定特定的种子值，可以每次都得到相同的抽样结果，这对于实验对比和结果验证非常重要。 数据挖掘是应对大量快速增长数据的关键技术，它旨在从海量信息中发现有价值的知识。书中提到，全球信息每20个月翻一番，使得传统方法无法应对。数据挖掘的定义包括技术层面和商业应用两方面： - 技术定义：从不完整、有噪声的数据中提炼未知的、潜在有用的信息和知识。 - 商业定义：针对企业目标，通过对大量数据的分析，揭示规律性，帮助制定策略。例如，通过客户资料挖掘，企业可以识别目标群体特征，优化营销策略。 数据挖掘的历史始于1989年的IJCAI会议，随后在1991年至1994年的KDD讨论中逐渐成熟。随着数据挖掘技术的发展，其在各个行业的应用越来越广泛，如零售业的“啤酒尿布”案例，显示了通过挖掘数据发现的关联可以显著提升销售业绩。通过有效的数据挖掘，企业可以预见市场趋势，优化业务决策，从而获得竞争优势。