数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用解析

"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，它允许用户通过直观的界面构建和执行各种数据分析模型。在《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》中，作者详细介绍了如何使用Clementine进行数据挖掘。以下是对书中的关键知识点的总结： 1. **模型名称**：在建立模型时，用户可以选择“自动”或“定制”两种方式来设定模型名称。自动模式下，系统会根据目标字段自动生成模型名称；而在定制模式下，用户可自定义模型名称，提高模型的可识别性和管理性。 2. **输出类型**：在Clementine中，用户可以指定希望得到的模型类型，如决策树或规则集。决策树是一种图形表示的分类模型，通过一系列规则将数据集分割成不同类别；规则集则是由多个条件组成的逻辑规则，用于预测目标变量。 3. **群体字符**：当处理字符型字段时，如果选择“群体字符”选项，C5.0算法会尝试合并相似的字符值，减少决策树或规则集的复杂性。不选择此选项则会为每个独特的字符值创建单独的节点，可能导致更复杂的模型结构。 4. **数据挖掘的社会需求**：随着数据量的爆炸式增长，数据挖掘成为理解和利用海量数据的关键技术。例如，“啤酒尿布”案例展示了通过数据挖掘发现的消费者行为模式，进而优化商品布局以提升销售额。 5. **数据挖掘的定义**：技术上，数据挖掘是发现大量数据中未知、潜在有用信息的过程，区别于信息检索的预定义规则。商业上，数据挖掘是根据业务目标，对数据进行分析以找出规律，帮助企业做出预测和决策。例如，通过对客户资料的挖掘，公司可以识别出高价值客户群体，制定针对性的营销策略。 6. **数据挖掘的发展历史**：始于1989年的知识发现讨论，到1991年KDD（知识发现与数据挖掘）研讨会，数据挖掘逐渐成为一个独立的研究领域，随着时间的发展，其技术和应用不断成熟，对各行各业产生了深远影响。 通过理解和掌握这些知识点，用户能够更好地利用SPSS Clementine进行数据挖掘项目，从大量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和创新。