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❑挖掘9律之第4律，又称天下没有免费的午餐（There Is No Free Lunch for The DataMiner），只有通过实际验证才能发现给定应用的正确模型（The Right Model For A Given Application Can Only Be Discovered By Experiment）。一个模型无论搭建过程如何完美，如果没有在实际数据中经过验证，就没有任何价值和意义。
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❑挖掘9律之第5律，又称沃特金斯[2]定律（Watkins’Law），总会有模式存在（There Are Always Patterns）。只要有数据，一定是可以从中发现有价值的信息的。
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❑挖掘9律之第6律，数据挖掘将业务领域的感知放大（Data Mining AmplifiesPerception In The Business Domain）。得益于数据挖掘的技术和流程，使得数据中隐藏的知识和有价值的信息能被发现。
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❑挖掘9律之第7律，又称预测定律（Prediction Law），预测将信息从局部扩展到整体（Prediction Increase Information Locally By Generalization）。数据挖掘使得我们可以透过已知的去发现（某些）未知的。这里提到的就是数据挖掘中常见的预测（响应、分类）模型的业务应用场景了。
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❑挖掘9律之第8律，又称价值定律（Value Law），数据挖掘的结果的价值并不取决于模型的精度和稳定性（The Value of Data Mining Results Is Not Determined By The Accuracy or Stability of Predictive Models）。还是那句话，模型的价值只能由其所满足的业务需求和商业应用价值来决定，而不是由模型本身的精度和稳定性决定；再精确的模型，再稳定的模型，如果不能解决业务问题，如果不能带来业务的商业应用价值，就是没有价值的。
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❑挖掘9律之第9律，又称变化定律（Change Law），所有的模式都会受到变化（AllPatterns Are Subject to Change）。任何模型或者分析结论都是有时间限制的，今天还是非常有价值的模型，或许明天就过时了，所有模型的维护和优化都非常重要。
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[1]Clementine最开始是由ISL(Integral Solutions Limited)公司推出，并于1999年被SPSS收购，此后不断完善的Clementine日渐成为了SPSS公司最成功、最闪亮的数据挖掘商业软件产品，也是目前市场上占有率最高的数据挖掘分析软件之一。2009年7月28日（北京时间2009年7月29日早晨），IBM公司正式宣布斥资12亿美元收购著名数据分析统计软件开发商SPSS。
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[2]沃特金斯，Clementine的核心开发者之一。
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数据科学家养成手册
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作者: 高扬
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出版: 电子工业出版社
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ISBN: 9787121313042
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