数据挖掘原理与SPSS Clementine应用：回归节点专家详解

"回归节点专家页签-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据挖掘领域，SPSS的Clementine是一款强大的工具，尤其在回归分析方面提供了丰富的功能。本资源主要探讨了回归节点专家页签的设置及其在数据挖掘中的应用。 回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，特别是因变量和一个或多个自变量之间的关系。在Clementine的回归节点中，有以下几个关键概念和选项： 1. **缺失值处理**：默认情况下，回归节点只考虑所有字段值都有效的记录，即无缺失值的记录。但这种方法可能会导致大量数据被排除，影响模型构建。如果用户希望包含部分缺失值的记录，可以取消勾选“仅使用完整记录”选项。此时，Clementine将尝试使用这些记录来估计模型，但这可能在某些情况下引入计算问题，因为不完整的数据可能导致模型估计的不准确。 2. **异常值容忍度**：这个选项允许用户设定一个阈值，用于决定一个字段相对于模型中其他字段的最小方差比率。用户可以指定一个比例，低于这个比例的方差被认为是异常值。异常值的处理对于回归模型的稳健性至关重要，因为它可能显著影响模型参数的估计。 3. **输出选项**：用户可以通过此选项自定义模型输出的内容，包括额外的统计量。这可以帮助分析人员更深入地理解模型的性能，例如系数的显著性、残差分析等。详细信息可参考“21.18.4回归节点输出选项”。 数据挖掘不仅涉及技术层面，还与商业决策紧密相关。在"1.1数据挖掘的社会需求"中，提到了数据量的快速增长使得数据挖掘成为理解和利用海量数据的必要手段。"1.2数据挖掘的定义"区分了数据挖掘与信息检索的不同，前者强调发现未知的关系，而后者则遵循预定义的规则。 "1.2数据挖掘的定义—商业定义"部分展示了数据挖掘在实际业务中的应用价值，如通过对历史数据的挖掘，企业可以发现潜在的市场趋势，优化产品定位，如发现购买电脑的客户群体特征，进而制定更精准的营销策略。 "1.3数据挖掘的发展历史"简述了数据挖掘作为一门学科的起源，从1989年的IJCAI会议到90年代初的KDD讨论，显示了数据挖掘作为一门学科逐渐成熟的过程。 SPSS-Clementine的回归节点专家页签提供了一套强大的工具，帮助数据挖掘者处理缺失值、识别异常值并生成详细的输出，以便更好地理解和解释模型结果。结合数据挖掘的理论和实践应用，我们可以更有效地从数据中提取有价值的信息，支持决策制定。