数据挖掘原理与应用：从SPSS到案例解析

"《总离差平方和的分解和多元相关系数-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著的一本关于数据挖掘理论及实践的书籍，重点介绍了如何使用SPSS的Clementine工具进行数据分析。书中探讨了数据挖掘的重要性和社会需求，定义了数据挖掘的技术和商业含义，并给出了实际应用案例。此外，还简述了数据挖掘的历史发展。" 在数据挖掘领域，总离差平方和的分解和多元相关系数是两个关键概念。总离差平方和(Total Sum of Squares, TSS)是统计学中衡量数据变异性的一个指标，它反映了所有观测值与均值之间差异的平方和。在回归分析或主成分分析等统计方法中，TSS被用于分解成解释变量和未解释的随机误差的平方和，以此来评估模型的解释力。 多元相关系数则是衡量多个独立变量与一个因变量之间线性关系强度和方向的统计量。在多元回归分析中，它表示所有自变量作为一个整体与因变量之间的相关程度，其值介于-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。 SPSS的Clementine是一款强大的数据挖掘工具，它提供了多种算法，如分类、聚类、关联规则挖掘和预测模型构建等，帮助用户从大量数据中发现有价值的信息。通过Clementine，用户可以轻松地进行数据预处理、建立模型、评估模型性能并进行结果可视化。 书中提到的"啤酒尿布"案例展示了数据挖掘在商业决策中的作用。通过对销售数据的挖掘，商家发现了尿布和啤酒的关联性，从而优化了商品布局，提高了销售额。这一案例强调了数据挖掘在发现潜在商机和提升运营效率方面的价值。 数据挖掘技术定义强调了从大量、不完整数据中提取未知信息的过程，而商业定义则突出了其在实现企业业务目标、提升竞争力中的应用。例如，通过对客户资料的挖掘，企业可以识别出高价值客户的特征，从而制定更精准的营销策略。 最后，书中提及了数据挖掘的历史发展，起源于1989年的IJCAI会议和后来的知识发现讨论，KDD（知识发现与数据挖掘）领域的形成和发展，展现了这一领域从概念提出到广泛应用的历程。 《总离差平方和的分解和多元相关系数-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本深入浅出的数据挖掘教程，涵盖了从理论基础到实践应用的全面知识，对于理解数据挖掘的核心概念和应用SPSS进行数据分析具有很高的参考价值。