数据挖掘与SPSS-Clementine：分类回归树的应用解析

"数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典" 本文主要介绍了数据挖掘的基本概念、社会需求、定义以及其在商业领域的应用，并通过SPSS Clementine这一数据分析工具进行了阐述。数据挖掘作为应对海量数据增长的有效手段，具有重要的社会价值。 1.1 数据挖掘的社会需求 随着信息化时代的快速发展，数据的积累速度日益加快，每月增长超过15%，这使得仅靠人力去理解和分析数据变得极为困难。"啤酒尿布"案例展示了数据挖掘在商业决策中的作用，通过发现尿布与啤酒之间的关联，超市调整布局，提升了销售额，体现了数据挖掘在发现潜在市场规律中的价值。 1.2 数据挖掘的定义 技术上，数据挖掘是从大量、不完整、噪声存在、模糊且随机的数据中提取未知且有用信息的过程。与信息检索相比，数据挖掘更注重发现未知关系，而信息检索则是按照预设规则查找信息。商业上，数据挖掘是以企业业务目标为导向，对大数据进行深度分析，揭示规律并构建模型，为企业决策提供依据。 1.2 应用实例 以某经营公司为例，通过数据挖掘，该公司发现购买电脑的客户群体特征，包括年龄、收入、居住地和学历等，这些发现帮助公司制定更精准的营销策略。 1.3 数据挖掘的发展历史 数据挖掘的概念始于1989年的IJCAI会议，并在1991年至1994年的KDD讨论专题中进一步发展，标志着这一领域研究的正式开启。 在SPSS Clementine这样的数据挖掘工具中，如“分类回归树节点成本页签”，可以用来构建和优化决策树模型。分类回归树是一种强大的非线性建模工具，通过对特征进行分割，将数据集划分为不同类别，以预测目标变量。在对话框的成本页签中，用户可以设置不同分类的误分类成本，以优化模型的划分标准，使其更加符合实际业务需求。 总结来说，数据挖掘是现代社会中不可或缺的技术，它能帮助企业和组织从复杂的数据中提炼有价值的信息，指导决策，并通过工具如SPSS Clementine实现这一过程的高效执行。随着技术的进步，数据挖掘的应用将会更加广泛和深入。