数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用实践

"相关分析方法-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息和知识的技术。这一过程涉及分析大量、不完整、有噪声和模糊的数据，以发现潜在的新关系、模式和趋势。在商业环境中，数据挖掘能够帮助企业发现未知的市场规律，验证已知假设，甚至预测未来的业务走向，从而获得竞争优势。 "相关分析"是数据挖掘中的一个重要方法，用于探究不同变量之间的相互关联。在描述中提到的"相关/序列存取模式分析"针对服务器的缓存、预取和交换参数进行调整，这是为了优化系统性能，确保数据访问的有效性和效率。而"趋势分析"则关注数据随时间的变化，这对于理解和预测用户行为，如在Web环境下的活动，以及进行个性化服务定制至关重要。 SPSS Clementine是一款强大的数据挖掘工具，由IBM开发。它提供了多种数据挖掘方法，包括相关分析，帮助用户发现数据中的关联性，例如"啤酒尿布"案例所示，通过关联分析，商家能够洞察消费者的购物习惯，进而优化商品布局，提高销售额。 数据挖掘不仅仅是技术上的操作，更包含了商业策略的制定。从技术定义上看，数据挖掘区别于传统信息检索，后者通常根据预定义的规则查找信息，而数据挖掘侧重于发现未被察觉的关联。从商业定义来看，数据挖掘的应用可以深入到企业的各个层面，通过分析客户资料，如某经营公司对购买电脑的客户特征的挖掘，企业能更精准地定位目标市场，制定营销策略。 自1980年代末期，数据挖掘作为一门学科开始受到关注，随着信息技术的发展，数据挖掘技术也在不断进步和完善。1989年的IJCAI会议首次将数据库中的知识发现作为一个讨论主题，随后的知识发现与数据挖掘（KDD）讨论专题进一步推动了这个领域的研究和实践。 "相关分析方法-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典"涵盖了从理论到实践的全面知识，它教导读者如何利用数据挖掘技术，特别是SPSS Clementine软件，进行相关分析，趋势分析，以提升决策质量和业务效益。通过学习这本书，读者能够掌握处理大数据的关键技能，从而在信息爆炸的时代中找到有价值的信息，并将其转化为商业洞察。