数据挖掘与SPSS Clementine：PMML早期版本导入支持

"《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，详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术定义以及商业应用，同时讨论了SPSS Clementine在数据挖掘中的应用，特别是关于导入PMML较早版本的模型支持情况。" 在数据挖掘领域，SPSS的Clementine是一款强大的数据分析工具，它支持多种数据挖掘方法。然而，当尝试导入PMML（Predictive Model Markup Language）的早期版本时，需要注意并非所有模型类型都得到支持。PMML是一种标准化的语言，用于描述和交换预测模型，但它在不同版本间的兼容性有限。例如，Clementine 11.0之前的版本导出的模型，只有特定类型的模型可以被成功导入，如C&R树、CHAID树、QUEST树和两步法等。而神经网络、C5.0树、规则集、Kohonen网络、K-Means、因子/主成分分析、序列、CARMA、Apriori、文本提取、特征选择、异常检测和非精练（GRI，CEMI）等模型则不支持PMML导入。 数据挖掘是对大量、复杂数据进行深度探索的过程，旨在发现潜在的模式和知识。技术层面上，它与信息检索的主要区别在于，数据挖掘更侧重于找出事先未知的关系。商业上，数据挖掘的应用帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息，以提升决策效率和竞争优势。例如，通过对客户资料的挖掘，企业可以识别出目标客户的特征，以便制定更精准的营销策略。 自1989年以来，数据挖掘作为一门学科不断发展，国际上的讨论和研究不断推动这一领域的进步。1991年至1994年的KDD（Knowledge Discovery in Databases）研讨会是该领域的重要里程碑，进一步促进了数据挖掘技术和应用的成熟。 数据挖掘不仅是技术手段，也是推动商业发展的关键工具。在使用SPSS Clementine进行数据挖掘时，需了解其对PMML导入的支持情况，以便有效地运用各种模型进行数据分析。通过理解数据背后的模式和趋势，企业可以更好地适应市场变化，实现业务增长。