数据挖掘:决策树与SPSS-Clementine实用指南
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更新于2024-08-23
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《决策树汇总页签-数据挖掘原理与SPSS/Clementine应用宝典》由元昌安主编,邓松、李文敬、刘海涛编著,电子工业出版社出版。该书深入探讨了数据挖掘这一关键领域的核心概念和技术,旨在帮助读者理解和应用数据挖掘方法在实际场景中的价值。
章节1.1首先阐述了数据挖掘的社会需求背景。随着信息技术的发展,数据量以惊人的速度增长,人类难以单凭人力处理这些庞大数据。以"啤酒尿布"为例,展示了数据挖掘如何通过发现数据之间的关联性,帮助企业制定更有效的营销策略。这个实例强调了数据挖掘在商业决策中的实际应用。
1.2节详细解释了数据挖掘的定义,包括技术层面和商业角度。技术定义指出,数据挖掘是从大量复杂数据中挖掘出隐含的有价值信息和知识的过程,与信息检索的主要区别在于前者不局限预设规则,而是寻找潜在的规律和关联。商业定义则强调了数据挖掘作为企业分析工具的重要性,通过揭示数据背后的趋势和模式,为企业决策提供支持。
1.3部分介绍了数据挖掘的历史发展,特别提到了1989年IJCAI会议上关于数据库知识发现的讨论以及1991-1994年的KDD(Knowledge Discovery in Databases)专题,这些里程碑式的活动标志着数据挖掘研究的起点和发展历程。
书中还可能涵盖了决策树的相关内容,如C&RT(Classification and Regression Trees)节点对话框汇总页签,这是构建决策树模型的一个重要步骤。通过Clementine这样的工具,用户可以创建易于理解和解释的树状结构,用于预测和分类问题。这种可视化工具对于理解数据中的决策路径和影响因素至关重要。
《决策树汇总页签-数据挖掘原理与SPSS/Clementine应用宝典》不仅提供了数据挖掘的基本理论,还着重展示了其在商业环境中的实际操作技巧,包括使用SPSS/Clementine等软件工具,使得读者能够掌握数据挖掘的实战应用。
2021-07-10 上传
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