数据挖掘原理与应用：从QUEST节点到商业智能

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典主要讲解了数据挖掘的基础概念、社会需求、技术定义、商业定义以及发展历程，并通过实际案例展示了数据挖掘在商业决策中的价值。书中提及了SPSS的Clementine作为数据挖掘工具的应用。" 1. 数据挖掘的社会需求 数据挖掘在现代社会中的需求日益增长，由于数据量的快速增长，人类无法仅凭直觉和人力处理如此庞大的信息。据统计，全球信息量每二十个月就会翻一番，数据库的规模也在迅速扩大。例如，"啤酒尿布"案例展示了数据挖掘如何帮助企业发现并利用隐藏的消费者行为模式，通过调整商品布局，显著提升了销售业绩。 1. 数据挖掘的定义 数据挖掘可从技术与商业两个层面理解。技术层面上，它是从大量、不完整、有噪声的数据中提炼出未知的、有价值信息的过程。不同于信息检索，数据挖掘的重点在于发现数据间的隐含关系，而非简单地按照预设规则提取信息。商业层面上，数据挖掘是针对企业目标，通过分析大量数据，揭示规律性，为企业决策提供模型化的支持。 1. 应用实例 以一家电脑经营公司为例，通过数据挖掘发现购买电脑的客户主要为年轻、高收入、城市居民且学历较高的人群。基于这些洞察，公司可以制定更精准的营销策略，如定向广告和促销活动，提高营销效率。 1. 数据挖掘的发展历史 数据挖掘的概念始于1989年的IJCAI会议，知识发现的话题开始引起关注。随后在1991年至1994年的KDD会议上，这一领域得到了深入探讨，标志着数据挖掘作为一门学科的正式形成。 SPSS-Clementine是数据挖掘过程中的重要工具，它提供了图形用户界面，使得非专业程序员也能进行复杂的数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等，帮助企业更好地理解和利用其数据资产。 数据挖掘不仅是信息技术领域的前沿研究，也是商业智能的关键组成部分。通过对数据的深入挖掘，企业可以发现潜在的市场趋势，优化运营策略，提升竞争力。而SPSS-Clementine这样的工具则为实现这一目标提供了强大的支持。