数据挖掘：原理与应用

这本《数据挖掘原理与算法》挺适合有点基础的同学和开发者，尤其是那些对数据挖掘感兴趣的朋友。它从数据挖掘的原理出发，了经典的算法，内容蛮详细的，是对一些常见算法的应用给出了实用的解释。你会看到从数据预到数据可视化的一系列内容，感觉像是为实际开发准备的教程，而不是理论满满的那种枯燥书籍。如果你在找一本基础扎实又不至于太复杂的教材，这本书真的蛮推荐的。是书中的开放数据挖掘平台，能你更好地理解数据挖掘的实际操作。而且，书里提到的每个章节都能找到一些直接应用的场景，不会让你觉得只是在学理论，挺接地气的。对于高年级本科生、研究生或者是开发人员来说，书中涉及的内容有用，尤其是对数据仓库、数据立方体等概念的，

数据挖掘的玩法，SQL Server 2005 其实也能搞挺多事的。这本《数据挖掘原理与应用》讲得还蛮系统，不光是讲了功能怎么用，还带了不少实战经验，读下来不会只停留在概念层面。 SQL Server 2005 的数据挖掘工具，说实话在那个年代就已经挺强了。这本书讲了像决策树、聚类、关联规则这些模型怎么玩，重点是讲得比较接地气，配了不少操作截图和实际例子。 比如说你想从一个销售表里挖出用户购买行为，用内置的挖掘模型搞一搞就能得出“买 A 的率也会买 B”这种。用到的 SQL 也不复杂，多时候一条 SELECT * FROM ... PREDICTION JOIN 就能搞定。 里面还有不少最佳实

在数据挖掘领域，算法和建模技术一直是核心，几乎所有主流的工具都支持各种成熟的算法。嗯，建模过程就是一个探索数据特征、验证模型并通过合适的模型实际问题的循环。现如今，像自动建模和模型转换这种技术，已经在业内热议。对于开发者来说，理解这些算法的底层实现会让你在选择工具时更加得心应手。如果你使用SPSS、Clementine等工具，了解其支持的算法和建模流程，能够你更快速地掌握数据挖掘的精髓。建议关注一些相关资料，提升你的技能。

数据挖掘：SPSS Clementine 原理与应用入门 1. SPSS Clementine 简介 2. SPSS Clementine 帮助获取 3. SPSS Clementine 应用领域 4. SPSS Clementine 数据挖掘入门指南

数据挖掘建模的关键在于理解原型和模型之间的关系。原型是指那些现实世界中的对象，而模型则是通过提炼、简化这些原型来创建的。比如在做数据时，需要将复杂的实际问题转化为模型，便于计算和预测。SPSS-Clementine 的应用能将这些复杂的概念变得更易于操作，是在大量数据时，它的高效性和灵活性会让你觉得挺。如果你正好在复杂数据建模，SPSS-Clementine 不失为一个不错的选择。它通过简化操作，让你能快速上手，也能好的多实际问题。

5.2.2.1.相关概念t假定给定的样本数据为Y、X，其中因变量样本数据矩阵Y=(y1,y2,…,yn)是p×n样本矩阵，即p个因变量，n个样本；自变量样本数据矩阵X是q×n矩阵，即q个自变量，n个样本。在实际计算时，X一般是将原始数据中心化后得到的样本矩阵，即：X×1n＝0。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，结合统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多领域知识。本书详细探讨数据挖掘的核心概念和技术，重点介绍了如何利用SPSS的Clementine工具进行数据预处理、模型构建、评估和结果解释。Clementine提供了强大的数据清洗、转换和多种经典算法，如决策树、贝叶斯网络、神经网络等，帮助用户有效解决市场预测、客户细分、风险评估等问题。书中还介绍了Clementine的灵活性和可扩展性，支持用户自定义模块和与其他SPSS产品集成，提升数据驱动决策能力。

在这本书中，我们深入探讨了数据挖掘的基础原理，并详细介绍了如何利用SPSS-Clementine软件进行应用。通过本书，读者可以系统地学习数据挖掘技术，掌握SPSS-Clementine的实际操作技能。

《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》（元昌安主编，电子工业出版社）一书随附光盘，详细介绍了SPSS Clementine应用的技巧和数据挖掘原理。