数据挖掘原理与应用：从SPSS-Clementine到商业智能

"决策函数-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据科学领域，决策函数是数据挖掘中的关键概念，它涉及到从大量数据中提取有价值信息以支持决策制定的过程。这本书《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，详细阐述了数据挖掘的社会需求、定义以及其发展历史。 1.1 数据挖掘的社会需求 随着信息技术的发展，数据量以惊人的速度增长，每个月以超过15%的速度增加。这使得单纯依赖人力去理解和分析数据变得极其困难。据统计，全球信息每20个月就会翻一番，数据库的规模也在加速扩大。一个著名的案例是“啤酒尿布”现象，美国加州一家超市通过数据分析发现，购买尿布的男性顾客往往也会购买啤酒。利用这一洞察，超市调整了商品布局，从而显著提升了相关产品的销量，展示了数据挖掘在商业决策中的价值。 1.2 数据挖掘的定义 数据挖掘被技术上定义为从大量不完整、有噪声、模糊和随机的数据中发现隐藏的、未知但有用信息的过程。它与信息检索的主要区别在于，信息检索遵循预定义的规则，而数据挖掘则是寻找未预见的模式和关联。在商业定义中，数据挖掘是一种针对大量企业数据进行深入分析的方法，旨在发现潜在规律并构建模型，帮助企业预测未来趋势，提升竞争力。例如，通过对客户数据的挖掘，一家电脑销售公司发现主要客户群体的特征，如年龄、收入、居住地和教育水平，从而可以更有针对性地进行市场推广。 1.3 数据挖掘的发展历史 数据挖掘的概念自1989年的IJCAI会议开始受到关注，之后在1991年至1994年的KDD（知识发现与数据挖掘）讨论专题中逐渐成熟。这些早期的探讨奠定了现代数据挖掘的基础，推动了如SPSS Clementine这样的数据挖掘工具的发展，它们使得非专业人员也能有效地进行数据探索和模式识别。 SPSS Clementine是IBM开发的一款强大的数据挖掘软件，它提供了多种数据预处理、建模和评估的工具，包括决策树、聚类分析、关联规则等，帮助用户在实际业务场景中应用数据挖掘技术。 总结来说，《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》全面介绍了数据挖掘的重要性和实用方法，结合案例与理论，旨在帮助读者理解和掌握如何利用SPSS Clementine进行有效的数据挖掘，从而在商业决策中发挥数据的最大价值。