当前位置：搜档网 › clementine的中文教程

clementine的中文教程

一、Clementine数据挖掘的基本思想
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，它是一种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。它结合了人工智能（AI）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。 Clementine为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些Clementine还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个工作思想，我们每一步的工作也变得很清晰。（如图一所示）
图一
CRISP-DM process model
如图可知，CRISP-DM Model（Ｃｒｏｓｓ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ，数据挖掘跨行业标准流程）包含了六个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对这些步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。 Business understanding：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。 Data understanding：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。 Date preparation：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。 Modeling：建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。我们需要根据分析目的选出适合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。 Evaluation：并不是每一次建模都能与我们的目的吻合，评价阶段旨在对建模结果进行评估，对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。 Deployment：这个阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题，它还包括了监督、维持、产生最终报表、重新评估模型等过程。
二、Clementine的基本操作方法

1、操作界面的介绍
图二 Clementine操作界面 1.1数据流程区 Clementine在进行数据挖掘时是基于数据流程形式，从读入数据到最后的结果显示都是由流程图的形式显示在数据流程区内。数据的流向通过箭头表示，每一个结点都定义了对数据的不同操作，将各种操作组合在一起便形成了一条通向目标的路径。数据流程区是整个操作界面中最大的部分，整个建模过程以及对模型的操作都将在这个区域内执行。我们可以通过File－new stream新建一个空白的数据流，也可以打开已有的数据流。所有在一个运行期内打开的数据流都将保存在管理器的Stream栏下。 1.2选项面板选项面板横跨于Clementine操作界面的下部，它被分为Favorites、 Sources、 Record Ops、 Fields Ops、Graphs、Modeling、Output七个栏，其中每个栏目包含了具有相关功能的结点。结点是数据流的基本组成部分，每一个结点拥有不同的数据处理功能。设置不同的栏是为了将不同功能的结点分组，下面我们介绍各个栏的作用。 Sources：该栏包含了能读入数据到Clementine的结点。例如Var. File结点读取自由格式的文本文件到Clementine，SPSS File读取spss文件到Clementine。 Record Ops：该栏包含的结点能对数据记录进行操作。例如筛选出满足条件的记录（select）、将来自不同数据源的数据合并在一起（merge）、向数据文件中添加记录(append)等。 Fields Ops：该栏包含了能对字段进行操作的结点。例如过滤字段（filter）能让被过滤的字

段不作为模型的输入、derive结点能根据用户定义生成新的字段，同时我们还可以定义字段的数据格式。 Graphs：该栏包含了纵多的图形结点，这些结点用于在建模前或建模后将数据由图形形式输出。 Modeling：该栏包含了各种已封装好的模型，例如神经网络（Neural Net）、决策树（C5.0）等。这些模型能完成预测（Neural Net， Regression， Logistic ）分类、（C5.0， C&R Tree， Kohonen， K-means，Twostep）、关联分析(Apriori，GRI，Sequece)等功能。 Output：该栏提供了许多能输出数据、模型结果的结点，用户不仅可以直接在Clementine 中查看输出结果，也可以输出到其他应用程序中查看，例如SPSS和Excel。
Favorites：该栏放置了用户经常使用的结点，方便用户操作。用户可以自定义其Favorites 栏，操作方法为：选中菜单栏的Tools，在下拉菜单中选择Favorites，在弹出的Palette Manager 中选中要放入Favorites栏中的结点。图三 Favorites栏的设置 1.3管理器
管理器中共包含了Streams、Outputs、Models三个栏。其中Streams中放置了运行期内打开的所有数据流，可以通过右键单击数据流名对数据流进行保存、设置属性等操作。Outputs中包含了运行数据流时所有的输出结果，可以通过双击结果名查看输出的结果。Models中包含了模型的运行结果，我们可以右键单击该模型从弹出的Browse中查看模型结果，也可以将模型结果加

入到数据流中。图四管理器窗口中对stream的设置 1.4项目窗口的介绍项目窗口含有两个选项栏，一个是CRISP-DM，一个是Classes。
CRISP-DM的设置是基于CRISP-DM Model的思想，它方便用户存放在挖掘各个阶段形成的文件。由右键单击阶段名，可以选择生成该阶段要拥有的文件，也可以打开已存在的文件将其放入该阶段。这样做的好处是使用户对数据挖掘过程一目了然，也有利于对它进行修改。
图五将各阶段的文件归类 Classes窗口具有同CRISP-DM窗口相似的作用，它的分类不是基于挖掘的各个过程，而是基于存储的文件类型。例如数据流文件、结点文件、图表文件等。
2、数据流基本操作的介绍
2.1生成数据流的基本过程

数据流是由一系列的结点组成，当数据通过每个结点时，结点对它进行定义好的操作。我们在建立数据流是通常遵循以下四步： ①、向数据流程区增添新的结点； ②、将这些结点连接到数据流中； ③、设定数据结点或数据流的功能； ④、运行数据流。 2.2向数据流程区添/删结点当向数据流程区添加新的结点时，我们有下面三种方法遵循： ①、双击结点面板中待添加的结点； ②、左键按住待添加结点，将其拖到数据流程区内； ③、选中结点面板中待添加的结点，将鼠标放入数据流程区，在鼠标变为十字形时单击数据流程区。通过上面三种方法我们都将发现选中的结点出现在了数据流程区内。当我们不再需要数据流程区内的某个结点时，可以通过以下两种方法来删除： ①左键单击待删除的结点，用delete删除； ②右键单击待删除的结点，在出现的菜单中选择delete。 2.3将结点连接到数据流中上面我们介绍了将结点添加到数据流程区的方法，然而要使结点真正发挥作用，我们需要把结点连接到数据流中。以下有三种可将结点连接到数据流中的方法： ①、双击结点左键选中数据流中要连接新结点的结点（起始结点），双击结点面板中要连接入数据
流的结点（目标结点），这样便将数据流中的结点与新结点相连接了；图六双击目标结点以加入数据流 ②、通过鼠标滑轮连接
在工作区内选择两个待连接的结点，用左键选中连接的起始结点，按住鼠标滑轮将其拖曳到目标结点放开，连接便自动生成。（如果鼠标没有滑轮也选用alt键代替）图七由滑轮连接两结点 ③、手动连接右键单击待连接的起始结点，从弹出的菜单栏中选择Connect。选中Connect后鼠标和起始结点都出现了连接的标记，用鼠标单击数据流程区内要连接的目标结点，连接便生成。

图八选择菜单栏中的connect 图九点击要连入的结点注意：①、第一种连接方法是将选项面板中的结点与数据流相连接，后两种方法是将已在数据流程区中的结点加入到数据流中 ②、数据读取结点（如SPSS File）不能有前向结点，即在连接时它只能作为起始结点而不能作为目标结点。 2.4绕过数据流中的结点当我们暂时不需要数据流中的某个结点时我们可以绕过该结点。在绕过它时，如果该结点既有输入结点又有输出结点那么它的输入节点和输出结点便直接相连；如果该结点没有输出结点，那么绕过该结点时与这个结点相连的所有连接便被取消。
方法：用鼠标滑轮双击需要绕过的结点或者选择按住alt键，通过用鼠标左键双击该结点来完成。
图十绕过数据流中的结点 2.5将结点加入已存在的连接中当我们需要在两个已连接的结点中再加入一个结点时，我们可以采用这种方法将原来的连接变成两个新的连接。

方法：用鼠标滑轮单击欲插入新结点的两结点间的连线，按住它并把他拖到新结点时放手，新的连接便生成。（在鼠标没有滑轮时亦可用alt键代替）图十一将连线拖向新结点
图十二生成两个新的连接 2.6删除连接当某个连接不再需要时，我们可以通过以下三种方法将它删除： ①、选择待删除的连接，单击右键，从弹出菜单中选择Delete Connection； ②、选择待删除连接的结点，按F3键，删除了所有连接到该结点上的连接；
③、选择待删除连接的结点，从主菜单中选择Edit Node Disconnect。图十三用右键删除连接 2.7数据流的执行数据流结构构建好后要通过执行数据流数据才能从读入开始流向各个数据结点。执行数据流的方法有以下三种：
①、选择菜单栏中的按钮，数据流区域内的所有数据流将被执行；
②、先选择要输出的数据流，再选择菜单栏中的按钮，被选的数据流将被执行； ③、选择要执行的数据流中的输出结点，单击鼠标右键，在弹出的菜单栏中选择Execute选

项，执行被选中的数据流。
图十四执行数据流的方法
三、模型建立
在这部分我们将介绍五种分析方法的建立过程，它们分别是因子分析、关联分析、聚类分析、决策树分析和神经网络。为了方便大家练习，我们将采用Clementine自带的示例，这些示例在 demos文件夹中均可找到，它们的数据文件也在demos文件夹中。在模型建立过程中我们将介绍各个结点的作用。
1、因子分析(factor. str)
示例factor.str是对孩童的玩具使用情况的描述，它一共有76个字段。过多的字段不仅增添了分析的复杂性，而且字段之间还可能存在一定的相关性，于是我们无需使用全部字段来描述样本信息。下面我们将介绍用Clementine进行因子分析的步骤： Step一：读入数据
Source栏中的结点提供了读入数据的功能，由于玩具的信息存储为toy_train.sav，所以我们需要使用SPSS File结点来读入数据。双击SPSS File结点使之添加到数据流程区内，双击添加到

数据流程区里的SPSS File结点，由此来设置该结点的属性。在属性设置时，单击Import file栏右侧的按钮，选择要加载到数据流中进行分析的文件，这里选择toy_train.sav。单击Annotations页，在name栏中选择custom选项并在其右侧的文本框中输入自定义的结点名称。这里我们按照原示例输入toy_train。 Step二：设置字段属性
进行因子分析时我们需要了解字段间的相关性，但并不是所有字段都需要进行相关性分析，比如“序号”字段，所以需要我们将要进行因子分析的字段挑选出来。Field Ops栏中的Type结点具有设置各字段数据类型、选择字段在机器学习中的的输入/输出属性等功能，我们利用该结点选择要进行因子分析的字段。首先，将Type结点加入到数据流中，双击该结点对其进行属性设置：由上图可看出数据文件中所有的字段名显示在了Field栏中，Type表示了每个字段的数据类型。我们不需要为每个字段设定数据类型，只需从Values栏中的下拉菜单中选择项，然后选择Read Value键，软件将自动读入数据和数据类型；Missing栏是在数据有缺失时选择是否用Blank填充该字段；Check栏选择是否判断该字段数据的合理性；而Direction 栏在机器学习模型的建立中具有相当重要的作用，通过对它的设置我们可将字段设为输入/ 输出/输入且输出/非输入亦非输出四种类型。在这里我们将前19个字段的Direction设置为 none，这表明在因子分析我们不将这前19个字段列入考虑，从第20个字段起我们将以后字段的direction设置为In，对这些字段进行因子分析。 Step三：对数据进行因子分析因子分析模型在Modeling栏中用PCA/Factor表示。在分析过程中模型需要有大于或等于两个的字段输入，上一步的Type结点中我们已经设置好了将作为模型输入的字段，这里我们将PCA/Factor结点连接在Type结点之后不修改它的属性，默认采用主成分分析方法。

在建立好这条数据流后我们便可以将它执行。右键单击PCA/Factor结点，在弹出的菜单栏中选择Execute执行命令。执行结束后，模型结果放在管理器的Models栏中，其标记为名称为PCA/Factor的黄色结
点。
右键单击该结果结点，从弹出的菜单中选择Browse选项查看输出结果。由结果可知参与因子分析的字段被归结为了五个因子变量，其各个样本在这五个因子变量里的得分也在结果中显示。 Step四：显示经过因子分析后的数据表模型的结果结点也可以加入到数据流中对数据进行操作。我们在数据流程区内选中 Type结点，然后双击管理器Models栏中的PCA/Factor结点，该结点便加入到数据流中。为了显示经过因子分析后的数据我们可以采用Table结点，该结点将数据由数据表的形式输出。 4.1为因子变量命名在将PCA/Factor（结果）结点连接到Table结点之前，用户可以设置不需要显示的字段，也可以更改因子变量名，为了达到这个目的我们可以添加Field Ops栏中的filter结点。

在对filter结点进行属性设置时，Filter项显示了字段的过滤与否，如果需要将某个字段过滤，只需用鼠标单击Filter栏中的箭头，当箭头出现红“×”时该字段便被过滤。第一个Field栏结点表明数据在读入filter结点时的字段名，第二个Field栏表示数据经过 filter结点后的字段名。由于因子分析生成的因子变量都由系统自动命名，用户可以通过修改这些因子变量的第二个Field的值来重新设定其字段名。 4.2数据输出显示在对数据进行输出时我们选择了Output栏中的Table结点和Graph栏中的Histogram结点。这两个结点一个通过数据表的形式输出，一个通过柱装图的形式输出。对柱装图我们设置其显示store play字段的数据（store_play为第五个因子变量的新名）。通过“执行”按钮分别执行两条数据流，将经过因子分析后的数据显示。
P.S. ：在这个因子分析的案例中我们用到了SPSS File、Type、Filter、Table、Histogram、 PCA/Factor结点。 2.关联分析、决策树分析（baskrule.str）
示例baskrule.str是针对某商场的购物资料对数据进行分析。为了找出商品在出售时是否存在某种联系，我们将使用关联分析方法；为了得到购买某种商品的顾客特征，我们将采

用决策树方法对顾客分类。 Step一：读入数据该模型的数据文件存储为BASKETS1n，我们选择Source栏的Var. File （自由格式文本文件）结点作为数据读入结点，双击该结点进行属性设置。
Step二：关联分析从数据源读入数据后我们需要根据要进行的分析对字段进行设置。关联分析是分析多个量之间的关系，所以需要将进行分析的字段既设置为模型的输入又设置为模型的输出，对字段的设置可以通过Type结点进行。 2.1为数据设置字段格式在数据流程区内选中已存在的Var. File结点，双击File OPs栏中的Type结点，将Type结点加入到数据流中。由于我们的分析是对商品进行，与顾客的个人信息无关，所以在Type中将顾客个人信息字段的Direction设为none，其他商品字段的Direction设为Both。同时我们也将读入字段类型和字段取值。

2.2生成关联分析数据流 Clementine提供了三个可以进行关联分析的模型，他们分别是Apriori、GRI、Sequence，在这里我们选择GRI结点加入到数据流中。执行该数据流，它的结果将在在管理器的Models栏中以与模型同名的结点显示，右键选择浏览该结点，结果如下图：
*结果数据表显示了各种商品间的关系，该表的每一行表明了当某种商品被购买时还有哪些产品可能被同时购买，它是居于关联分析中的支持度和可信度来分析的。

Step三：图形化显示各商品之间的关系对数据进行关联分析除了利用模型外，我们还可以利用Graphs栏中的Web结点将它们之间的关系通过网状图显示。选中Web结点将它连接到Type结点上，对Web结点的属性设置如下图所示：
选择Fields栏右边的打开对话框按钮，弹出如上图所示的Select Fields对话框。选出将要作关联分析的项，确定后返回Web属性菜单。在plot面板中选中“show true tag only”栏可帮我们简化输出网络。在Web结点的属性设置好后我们可以运行这条数据流，运行结果如下左图所示。 *各色的结点代表了各种不同的商品，任两点的连线越粗表明这两点间的关系越强烈。我们还可以通过改变浮标值设置不同的显示，当浮标值越大时web图将显示拥有越强关系的点（如下右图所示）。

Step四：用决策树进行分类分析在本例中我们运用决策树对购买某样商品的客户进行分类，通过分析他的个人信息（例如年龄、收入等）判断怎样的人会购买健康食品。在用决策树建模时我们需要设置一个输出结点，模型根据样本在该结点的不同取值构造出决策树。 4.1将Derive结点连接到Type结点后
Derive结点在Field OPs栏中，可选用任何一种结点连入数据流的方法将这个结点连接；
4.2设置Drive结点的属性双击Drive结点打开属性对话框，如下图所示：

在Drive Field栏中将该结点命名为health_food，在Drive as栏中选择Flag，这表明新生成的 health_food字段将存储两值类型的数据。在True value和False value栏中分别填写新字段的两种数据值，其中True value表示当条件满足时该字段的值，False value表明当条件不满足时该字段的值。对判断条件的设置我们可以通过单击True when栏右边的按钮进行。在Expression Builder中我们可以选择数据的任一字段，通过设计表达式建立结果为真时的条件。这里我们设置表达式为fruitveg = 'T' and fish = 'T'，这表明当顾客购买了fruitveg 和fish时该顾客便购买了健康食物。
4.3设置字段的输入/输出方向要用决策树模型建模就需要在数据载入模型前定义一个输出字段，这里我们通过在 health_food结点后添加一Type结点来定制字段的输入/输出方向。由于我们要分析购买健康食物的顾客特征，所以我们将health_food字段的Direction选项设置为Out，将顾客的各个

特征设置为In，将其他商品设置为None。
4.4数据流的最终建立在对字段定义结束后，我们将C5.0（决策树模型）结点加入到数据流。其数据流建立如下图：

运行建立了决策树的数据流，我们可得到输出结果如下树形图所示。该树的叶结点表明了怎样的顾客将选择健康食品，怎样的顾客将拒绝健康食品，我们也可以根据该树的将客户按是否购买健康食品进行分类
P.S. :在这个关联分析/决策树分析的案例中我们用到了Var. File、Derive、Web、GRI和C5.0结
点。
3.聚类分析（cluster.str）
Clementine提供了多种可用于聚类分析的模型，包括Kohonen，Kmeans，TwoStep方法。示例Cluster.str是对人体的健康情况进行分析，通过测量人体类胆固醇、Na、Ka等的含量将个体归入不同类别。示例中采用了三种方法对数据进行分类，这里我们重点讨论Kmeans聚类方法。 Step一：读入数据和前两步一样，在建立数据流时首先应读入数据文件。该示例中数据文件存储为DRUG1n，我们向数据流程区内添加Var. File结点读入数据， Step二：为数据设置字段格式将Type结点连入数据流，通过编辑该结点对数据字段进行设置。在机器学习方法中聚类被称为无导师的学习。所谓无导师的学习是指事先并不知道数据的

分类情况，就像在决策树方法中我们通过已知的某个结点值来建立模型，在聚类方法中所有参与聚类的字段在设置字段格式时其Direction都将被设置为In。 Step三：生成聚类分析数据流设置好字段格式后我们将Kmeans结点加入到数据流。在编辑Kmeans结点时我们重点需要定义将要其分成的类别数，这个属性在Specified number of cluster中设定。
数据流建立好后，右键单击Kmeans结点选择执行该数据流。执行结果以与Kmean同名的结点显示在管理器的Models窗口中，浏览该结点我们能够得到关于分类的信息，如下图所示：
Step四：图形化输出各个类的组成情况查看各类中的情况除了浏览结果结点外，我们还可以选择用图形将结果显示出来。 4.1将模型的结果结点连入数据流

选中Type结点，双击Models窗口中的Kmeans结果结点将该结点连接到Type后
4.2设置图形输出结点选择Graph栏中的Distribution结点将它连接到Kmeans结果结点后，双击该结点对它进行设置。
在Field栏中选择$KM-Kmeans选项，该选项保存了分类结果，即每个样本在聚类后所属的类别。Distribution结点要求Field栏为非数据结点。在Overlay选项中我们选择Drug项，这是为了研究在不同的分类类别里Drug的各个取值的所占比例。运行该数据流我们可得到下图,图中详细的显示了不同Drug类型在各个类别里的分布情况。同样道理，我们也可以对其他属性进行研究。

数据挖掘软件spssclementine12安装教程

数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程 SPSS Clementine 12安装包比较特殊，是采用ISO格式的，而且中文补丁、文本挖掘模块都是分开的，对于初次安装者来说比较困难。本片文章将对该软件的安装过程进行详细介绍，相信大家只要按照本文的安装说明一步一步操作即可顺利完成软件的安装和破解。步骤一：安装前准备 1、获取程序安装包 SPSS Clementine 12的安装包获取的方法比较多，常用的方法是通过baidu或google搜索关键词，从给出的一些网站上进行下载。为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载链接供大家安装：论坛上下载：百度网盘：提取密码：rhor 腾讯微云：OVYtFW 相信这么多下载方式大家一定能成功获得安装程序的。 2、ISO文件查看工具由于程序安装包是ISO光盘镜像形式的，如果你的操作系统是win8之前的系统，那么就需要安装能够打开提取ISO文件的工具软件了。在此推荐UltraISO这款软件，主要是既能满足我们的需要，而且文件又较小，安装方便。这里提供几个下载UltraISO程序的地址：百度网盘腾讯微云：安装成功后在计算机资源管理器中可以看到如下虚拟光驱的图标（接下来需要用到）右键点击该图标可以看到如下的一些选项，点击“加载”，选择相应的ISO文件就可以将文件加载到虚拟光驱中并打开。步骤二：安装Clementine 12

1、安装Clementine 12主程序在计算机资源管理器中右键“CD驱动器”>>UtraISO>>加载，选择”这个文件然后在打开计算机资源管理器可以看到如下情况双击打开，选择运行，在弹出框中选择第一个选项（Install Clementine）即可，然后依次完成安装过程。

Clementine数据挖掘快速上手

数据挖掘快速上手 Version1.0 Prepared by高处不胜寒 14094415 QQ群：群：14094415 2009-10-15

、Clementine数据挖掘的基本思想数据挖掘（Data Mining ）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，它是一种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。它结合了人工智能（AI ）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。 Clementine 为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些Clementine 还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个工作思想，我们每一步的工作也变得很清晰。（如图一所示） CRI CRIS S P-DM p r ocess mo mod d e l 如图可知，CRISP-DM Model 包含了六个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对这些步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。商业理解(B u s i n e s s un under der ders s t a nd ndi i n g )：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。数据理解(D a t a und under er erstanding standing standing) )：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。数据准备(D a t e p r e p a r at ation ion ion) )：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。建模(Mo Mod d e lin ling g )：建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。我们需要根据分析目的选出适合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。模型评估(E v aluat aluati i on on))：并不是每一次建模都能与我们的目的吻合，评价阶段旨在对建模结果进行评估，对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。结果部署(Deployment Deployment) )：这个阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题，它还包括了监督、维持、产生最终报表、重新评估模型等过程。

数据分析工具视频教程大全

数据分析工具视频教程大全工欲善其事必先利其器，没有金刚钻怎么揽瓷器活。作为数据分析师必须掌握1、2个的数据处理、数据分析、数据建模工具，中国统计网建议必须掌握Excel+专业的统计分析工具，例如：Excel+SPSS（Clementine）/SAS（EM）/R... 下面是中国统计网从网络上收集、整理的一些不错的视频教程，供大家学习交流。 1、Excel2007实战技巧精粹视频由Excelhome出品，全集17集目录： 01-从Excel 2003平滑过渡到Excel2007 02-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表A 03-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表B 04-玩转Excel 2007单元格样式 06-探究Excel 2007斜线表头 07-Excel 2007排序新体验 08-Excel 2007名称管理器的使用 09-Excel日期和时间相关计算-上集 10-Excel日期和时间相关计算-下集 11-Excel 2007函数应用之条条大路通罗马

12-轻松掌控Excel 2007循环引用 13-Excel 2007中巧设图表时间刻度单位 14-使用Excel 2007创建工程进度图 15-使用Excel 2007处理图片 16-使用Excel 2007数据透视表进行多角度的销售分析 17-Excel 2007 VBA新特性及创建自动延时关闭消息框【视频地址】 https://www.sodocs.net/doc/5d12889665.html,/playlist_show/id_4051518.html 2、SPSS从入门到精通视频教程中国统计网整理自优酷视频网，全集17集，资源来源于网络，转载请注明出自本站。 PS:老师普通话真的挺普通，老师讲的挺不容易，大家仔细听。视频列表 1、初识SPSS统计分析软件 2、建立和管理数据文件 3、SPSS数据的预处理 4、spss基本统计分析 5、参数检验 6、方差分析 7、非参数检验

Clementine__神经网络实例

一、利用神经网络对数据进行欺诈探测利用clementine系统提供的数据来进行挖掘，背景是关于农业发展贷款的申请。每一条记录描述的是某一个农场对某种具体贷款类型的申请。本例主要考虑两种贷款类型：土地开发贷款和退耕贷款。本例使用虚构的数据来说明如何使用神经网络来检测偏离常态的行为，重点为标识那些异常和需要更深一步调查的记录。更要解决的问题是找出那些就农场类型和大小来说申请贷款过多的农场主。 1.定义数据源使用一个“变相文件”节点连接到数据集grantfraudN.db。在“变相文件”节点之后增加一个“类型”节点到数据流中，双击“类型”节点，打开该节点，观察其数据字段构成，如图1-1所示。图1-1 2.理解数据在建模之前，需要了解数据中有哪些字段，这些字段如何分布，它们之间是否隐含着某种相关性信息。只有了解这些信息后才能决定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。这个过程就是一个理解数据的过程。 3.准备数据为了更直观的观察数据，以便于分析哪些数据节点有用，哪些数据对建模没用，可以使用探索性的图形节点进行分析，这有助于形成一些对建模有用的假设。首先考虑数据中有可能存在欺诈的类型，有一种可能是一个农场多次申请贷款援助，对于多次的情况，假设在数据集上每个农场主有一个唯一的标识符，那么计算出每个标示符出现的次数是件容易的事。 3.1 在数据流中连接条形图节点并选择字段名为name的字段，如图1-2所示。

图1-2 3.2 选择name字段后，单击执行按钮，结果如图1-3所示。为了探索其他可能的欺诈形式，可以先不考虑多次申请的情况。先关注那些只申请一次的记录。图1-3

clementine新手入门手册

clementine新手入门手册作为一款将高级建模技术与易用性相结合的数据挖掘工具，Clementine 可帮助您发现并预测数据中有趣且有价值的关系。可以将 Clementine 用于决策支持活动，如： ?创建客户档案并确定客户生命周期价值。 ?发现和预测组织内的欺诈行为。 ?确定和预测网站数据中有价值的序列。 ?预测未来的销售和增长趋势。 ?勾勒直接邮递回应和信用风险。 ?进行客户流失预测、分类和细分。 ?自动处理大批量数据并发现其中的有用模式。这些只是使用 Clementine 从数据中提取有价值信息的众多方式的一部分。只要有数据，且数据中正好包含所需信息，Clementine 基本上都能帮您找到问题的答案。连接到服务器服务器,服务器,服务器登录,登录,登录登录到Clementine Server,登录到Clementine Server,登录到Clementine Server 连接,连接,连接到Clementine Server,到Clementine Server,到Clementine Server Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 主机名称,主机名称,主机名称端口号,端口号,端口号用户ID,用户ID,用户ID 密码,密码,密码域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows) 主机名,主机名,主机名 Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 端口号,端口号,端口号

Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 用户ID,用户ID,用户ID Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 密码,密码,密码 Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows) Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server Clementine 既可以作为独立的应用程序运行，也可以作为连接到 Clementine Server 的客户端运行。当前的连接状态显示在 Clementine 窗口的左下角。连接到服务器双击 Clementine 窗口的连接状态区域。或从“工具”菜单选择服务器登录。使用对话框指定是连接到服务器，还是连接到本地主机。连接。选择网络以连接到网络上的 Clementine Server ，或选择本地，以断开连接（在本机模式中高效运行 Clementine）。服务器。指定可用服务器或从下拉列表选择一个服务器。服务器计算机的名称可以使用字母数字（例如 myserver）或指派给服务器计算机的 IP 地址（例如，202.123.456.78）。Windows 记事本：如果服务器作为客户机在同一台计算机上运行，则请输入 localhost。端口。指定服务器正在侦听的端口号。如果默认设置不可用，请向系统管理员索取正确的端口号。加密连接（使用 SSL）。指定是否应使用 SSL（安全套接层）连接。SSL 是常用于确保网络发送数据的安全的协议。要使用此功能，必须在承载 Clementine Server 的服务器中启用 SSL。必要时请联系本地管理员，以了解详细信息。请参阅使用 SSL 对数据加密详细信息。用户名。输入用于登录到服务器的用户名。密码。输入与指定用户名关联的密码。

clementine的中文教程

Clementine示例05-神经网络

4、神经网络（goodlearn.str）神经网络是一种仿生物学技术，通过建立不同类型的神经网络可以对数据进行预存、分类等操作。示例goodlearn.str通过对促销前后商品销售收入的比较，判断促销手段是否对增加商品收益有关。Clementine提供了多种预测模型，包括Nerual Net、Regression和Logistic。这里我们用神经网络结点建模，评价该模型的优良以及对新的促销方案进行评估。 Step 一：读入数据，本示例的数据文件保存为GOODS1n，我们向数据流程区添加Var. File结点，并将数据文件读入该结点。 Step 二、计算促销前后销售额的变化率向数据流增加一个Derive结点，将该结点命名为Increase。

在公式栏中输入(After - Before) / Before * 100.0以此来计算促销前后销售额的变化 Step 三：为数据设置字段格式添加一个Type结点到数据流中。由于在制定促销方案前我们并不知道促销后商品的销售额，所以将字段After的Direction属性设置为None；神经网络模型需要一个输出，这里我们将Increase字段的Direction设置为Out，除此之外的其它结点全设置为In。

Step 四：神经网络学习过程在设置好各个字段的Direction方向后我们将Neural Net结点连接入数据流。在对Neural Net进行设置时我们选择快速建模方法（Quick），选中防止过度训练(Prevent overtraining)。同时我们还可以根据自己的需要设置训练停止的条件。在建立好神经网络学习模型后我们运行这条数据流，结果将在管理器的Models栏中显示。选择查看该结果结点，我们可以对生成的神经网络各个方面的属性有所了解。 Step 四：为训练网络建立评估模型 4.1将模型结果结点连接在数据流中的Type结点后； 4.2 添加字段比较预测值与实际值向数据流中增加Derive结点并将它命名为ratio，然后将它连接到Increase结果结点。设置该结点属性，将增添的字段的值设置为(abs(Increase - '$N-Increase') /Increase) * 100，其中$N-Increase是由神经网络生成的预测结果。通过该字段值的显示我们可以看出预测值与实际值之间的差异大小。

第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介 5.1Clementine 概述 Clementine数据挖掘平台是一个可视化的、强大的数据分析平台。用户可以通过该平台进行与商业数据操作相关的操作。数据流区域：它是Clementine窗口中最大的区域，这个区域的作用是建立数据流，或对数据进行操作。选项板区域：它是在Clementine的底部，每个选项卡包含一组相关的可以用来加载到数据流区域的节点组成。它包括：数据源、记录选项、字段选项、图形、建模和输出。管理器：它位于Clementine的右上方，包括流、输出和模型三个管理器。项目区域：它位于Clementine的右下方，主要对数据挖掘项目进行管理。并且，它提供CRISP-DM和类两种视图。另外，Clementine还包括类似于其他windows软件的菜单栏、工具栏和状态栏。 Clementine非常容易操作，包含很多经典数据挖掘算法和一些较新的数据挖掘算法通常，大多数数据挖掘工程都会经历以下过程：检查数据以确定哪些属性可能与相关状态的预测或识别有关。保留这些属性(如果已存在)，或者在必要时导出这些属性并将其添加到数据中。使用结果数据训练规则和神经网络。使用独立测试数据测试经过训练的系统。 Clementine的工作就是与数据打交道。最简单的就是“三步走”的工作步骤。首先，把数据读入Clementine中，然后通过一系列的操作来处理数据，最后把数据存入目的文件。Clementine数据挖掘的许多特色都集成在可视化操作界面中。可以运用这个接口来绘制与商业有关的数据操作。每个操作都会用相应的图标或节点来显示，这些节点连接在一起，形成数据流，代表数据在操作间的流动。Clementine用户界面包括6个区域。数据流区域(Stream canvas)：数据流区域是Clementine窗口中最大的区域，在这个区域可以建立数据流，也可以对数据流进行操作。每次在Clementine中可以多个数据流同时进行工作，或者是同一个数据流区域有多个数据流，或者打开一个数据流文件。在一项任务中，数据流被存储在管理器中。选项板区(Palettes)：位于Clementine窗口底端。每个选项板包含了一组相关的可以用来加到数据流中的节点。比如：Sourece包含了可以把数据读入模型的节点，Graphs包含了用于可视化探索数据的节点，Favorites包含了数据挖掘默认的常用节点。管理器(Managers):在Clementine窗口中有3中管理器：Stream、Output、Models，用来查看和管理相应类型的对象。

weka入门教程

巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。图1 新窗口打开这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy}

@attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 需要注意的是，在Windows记事本打开这个文件时，可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。下面我们来对这个文件的内容进行说明。识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。关系声明关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation 是一个字符串。如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。属性声明属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的

基于clementine神经网络的电信客户流失预测

基于clementine神经网络的电信客户流失模型应用昆明理工大学信息与自动化学院颜昌沁胡建华周海河摘要本文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题：客户离网进行研究，以电信行业为背景，通过收集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立离网客户的流失预测模型。进行客户流失的因素分析以及流失预测。以某电信分公司决策支撑系统为背景，通过在电信一年半时间的领域调研和开发实践，以此为基础，使用了统计分析和数据挖掘的技术，对PAS 客户流失主题进行了较为完善、深入的分析与研究，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。针对PAS客户流失分析主题，本文选取了3个月的PAS在网用户和流失用户及其流失前的历史消费信息为样本，确定了个体样本影响流失的基本特征向量和目标变量。通过对大量相关技术和统计方法的研究，最终确定了clementine的神经网络模型来作为电信客户流失的预测模型。实践证明，本论文整体的技术路线是可行的，神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性，所发现的知识具有一定的合理性和参考价值, 对相关领域的研究起到了一定的推动作用。关键词：数据挖掘、客户流失、统计分析、神经网络一、引言本文是基于中国电信某分公司经营分析支撑系统项目为背景来展开的。电信分公司经营分析支撑系统是电信运营商为在激烈的市场竞争中生存和持续发展，尽可能全面地满足企业经营管理工作的需要，跟上市场形势的变化，使庞大的数据库系统有效地产生企业知识，以新经营管理支撑手段及时准确地了解市场竞争、业务发展和资源使用情况，以便及时发现问题和解决问题，并根据分析结果及时调整政策而开发的分析系统。根据调查机构的数据显示，“用户保持率”增加5%，就有望为运营商带来85%的利润增长，发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的4倍；客户忠诚度下降5%，则企业利润下降25%；向新客户推销产品的成功率是15%，然而，向老客户推销产品的成功率是50%。这些数据表明：如何防范老客户流失必须要引起高度重视。对企业而言，长期的忠诚客户比短期获取的客户更加有利可图。因为长期顾客较容易挽留，服务成本比新顾客低，而且能够为公司宣传、带来新的客户，因此客户离网成为电信运营商们最为关注的问题之一。本文针对电信分公司PAS流失客户，从时间、地域、产品类型、在网时长、用户状态、消费金额、年龄等角度进行分析,通过构建数据仓库模型得到数据挖掘需要的样本集，通过聚类及知识领域的指导来生成关于PAS客户流失的神经网络模型，找出PAS客户流失的特征和规律，来辅助电信公司制定营销政策。二、研究现状及神经网络模型特点国内的电信企业出于市场竞争的需求，大多己建立或在建“电信经营分析系统”，客观上为深层次的数据分析提供了良好的数据平台。但是在分析及应用开发上，大多数的“经营

决策树算法介绍

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

分类工具spss Clementine的介绍

分类工具spss Clementine 的介绍数据挖掘的工具平台有很多，常见的有Spss Clementine 、Weka 、Matlab 等。本研究采用的是Spss Clementine 12.0汉化版，下面简单介绍Clementine 工具。 Clementine 软件充分利用了计算机系统的运算能力和图形展示能力，将方法、应用与工具紧密地结合在一起，是解决数据挖掘的理想工具。它不但集成了诸多计算机学科中机器学习的优秀算法，同时也综合了一些行之有效的数学统计分析方法，成为内容最为全面，功能最为强大、使用最为方便的数据挖掘工具。由于其界面友好、操作简便，十分适合普通人员快速实现对数据的挖掘，使其大受用户欢迎，已经连续多年雄踞数据挖掘工具之首[96]。操作使用Clementine 的目的是建立数据流，即根据数据挖掘的实际需要选择节点，一次连接节点建立数据流，不断修改和调整流中节点的参数，执行数据流，最终完成相应的数据挖掘任务。Clementine 数据流建立的一般思路如图3-4所示：（1）建立数据源。将数据源读入数据到Clementine 中，并根据需要将多个数据集成合并在一起。这些节点位于整个数据流的开始部分，相应的节点安排在数据源（Sources ）和字段选项（Field Ops ）选项卡中。（2）数据理解。这里，数据理解中的评估数据质量主要指的是数据缺失和数据异常状况，并选择恰当的方法对其进行修正调整。浏览数据包括：以表格的形式按照统一的顺序浏览数据内容，或对数据汇总后再浏览。相应的节点安排在字段选项（Field Ops ）、输出（Output ）和记录字段（Record Ops ）选项卡中。（3）数据准备。这里，数据准备中的变量变换和派生是将现有变量变换为满足后续建模要求的类型和分布等，以及在现有的数据基础上得到的含义更丰富的新数据。数据精简主要是指样本随机选取和条件选取、变量离散化和降维等。数据筛选是为后续的模型构建的样本平衡处理和样本集划分服务。（4）建立模型。建立模型首先是要对数据进行基本分析，可利用统计图形和统计量相建立模型数据准备数据理解建立数据源浏览数据评估模型评估数据质量读入数据集成数据变量变换和派生观察变量相关性建立多个模型数据筛选图3-4Clementine 数据流建立的一般过程

clementine常用命令

节点命令（1）创建节点 create NODE create NODE at X Y #指定位置 create NODE between NODE1 and NODE2 #指定连接 create NODE connected between NODE1 and NODE2 还可以使用变量来创建节点： var x set x = create typenode rename ^x as "mytypenode" #使用变量x 返回由x 引用的对象（本例中为类型节点）position ^x at 200 200 var y set y = create varfilenode rename ^y as "mydatasource" position ^y at 100 200 connect ^y to ^x 另外，特殊（预先定义的）变量node 也可以与上面示例中的x 和y 变量相似的方式使用。这种情况下，不需要使用var 命令声明该变量（因为已经预定义），生成的脚本可能读起来更容易一些。 set node = create typenode rename ^node as "mytypenode" position ^node at 200 200 set node = create varfilenode rename ^node as "mydatasource" position ^node at 100 200 connect mydatasource to mytypenode 注意：特殊变量（如node）可重用以引用多个节点。使用set 命令即可重置该变量引用的对象。（2）连接节点 connect NODE1 to NODE2 connect NODE1 between NODE2 and NODE3 将指定的节点与所有其他节点（默认设置）或与指定的特定节点断开连接。 disconnect NODE disconnect NODE1 from NODE2 disconnect NODE1 between NODE2 and NODE3 （3）删除节点 delete NODE (4)复制节点 duplicate NODE as NEWNAME

Clementine完整教程

Clementine教程 1. 概要资料采矿使用Clementine系统主要关注通过一系列节点来执行资料的过程，这被称作一个数据流（stream）。这一系列的节点代表了将在资料上执行的操作，而在这些节点之间的联系表明了数据流（stream）的方向。使用者的数据流包括四个节点：一个变量文件节点，用来从资料源读取资料。一个导出节点，向资料集中增加新的，通过计算得到的字段。一个选择节点，用来建立选择标准，从数据流中去除记录。一个表节点，用来显示使用者操作后得到的结果。 2.建立数据流使用者可以使用下列步骤来建立一个数据流： ●向数据流区域中增加节点 ●连接节点形成一个数据流 ●指明任一节点或数据流的选项 ●执行这个数据流图2-1 在数据流区域上的一个完整数据流 2.1节点的操作工作区域中的各种节点代表了不同的目标和操作。把节点连接成数据流，当使用者执行的时候，让使用者可以看到它们之间的联系并得出结论。数据流（stream）就像脚本（scripts），使用者能够保存它们，还可以在不同的数据文件中使用它们。节点选项板（palette）在Clementine系统窗口底部的选项板（palette）中包含了用来建立数据流的所有可能的节点。图2－2 在节点选项板上的记录选项项目（Record Ops tab）每一个项目（tab）包含了一系列相关的节点用于一个数据流（stream）操作的不同阶段，例如： ●来源（Sources）。用来将资料读进系统的节点。 ●记录选项（Record Ops）。用来在资料记录上进行操作的节点，例如选择、合并和增加。

●建模。在Clementine系统中可用的代表有效建模算法的节点，例如类神经网络、决策树、聚类算法和资料排序。定制常用项在节点选项板（palette）上的Favorites项目能够被定义成包含使用者对Clementine系统的习惯用法。例如，如果使用者经常分析一个数据库中的时间序列资料，就可能想确保数据库来源节点和序列建模节点这两个都可以从Favorites项目中获得。向数据流中增加数据流节点从节点选项板中向数据流增加节点有三种方式： ●在选项板上双击一个节点。注意：双击一个节点会自动的将它连接到目前的数据流上。更多的信息参看下面的“在数据流中连接节点”。 ●将一个节点从选项板拖放到数据流区域中。 ●在选项板上点击一个节点，然后在数据流区域中点击一下。删除节点为了从数据流中删除一个节点，点击它并按删除。或者，单击鼠标右键并且从菜单中选择删除。在数据流中连接节点首先选择这个节点，然后在选项板双击另一个节点，比如一个生成节点。这个操作自动的把这个生成节点连接到目前的数据库节点。图2－4 在选项板上双击节点建立一个数据流通过鼠标中间键点击和拖放来完成。（如果你的鼠标没有中间键，使用者可以通过按住“Alt”键来模拟这个过程。）表2－5 使用鼠标的中间键来连接节点手工连接节点 ●选择一个节点并且单击鼠标右键打开内容菜单。 ●从菜单中选择“connect”。 ●一个连接符号将同时出现在开始节点上和游标上，点击数据流区域上的第二个节点将两个节点连接在一起。图2－6 使用菜单上的连接选项来连接节点图2－7 被连接的节点当连接节点的时候，必须遵循以下几个指导方针。如果使用者试图做下列任何类型的连接，将会收到一个错误信息： ●导向一个来源节点的连接。 ●从一个最终节点导出的连接。 ●一个超过它的输入连接最大值的节点。 ●连接两个已经被连接的节点 ●循环（资料返回一个它已经经过的节点）。在一个数据流中绕过节点在数据流区域上，使用鼠标的中间键来双击想要绕开的那个节点，也可以按住Alt 键后双击鼠标左键来完成。注意：通过编辑菜单中的撤销选项或者按Ctrl+Z 键可以撤销这个操作。图2-8 绕过一个先前连接的过滤节点

数据挖掘工具(一)Clementine

数据挖掘工具（一）SPSS Clementine 18082607 洪丹 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。 1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。所以，我心中的数据挖掘技术的未来（一种幼稚的想法）是以挖掘算法为主体，专门搜集和记录满足算法需求的数据构建特有的数据库为其服务，这是一个从面向过程到面向对象的转变。 1.2 数据挖掘工具的重要性如果通过传统的编程实现数据挖掘，不但费时费力，其性能也无法做到完整和稳定。而数据挖掘商业工具的诞生，不但创造出了又一个巨大的市场，而且随

clementine学习——零售促销(神经网络C&RT)

零售促销（神经网络/C&RT）此示例使用数据来说明零售产品线和促销对销售的影响。（此数据纯为虚构。）此示例的目的在于预测未来促销活动的影响。与条件监视示例类似，数据挖掘过程包括探索、数据准备、训练和检验阶段。此示例使用名称为 goods.str、goodsplot.str 和 goodslearn.str 的流，这些流流引用名称为 GOODS1n 和 GOODS2n 的数据文件。可以从任何 Clementine Client 安装软件的 Demos 目录下找到这些文件，也可以通过从 Windows 的开始菜单下选择 Start > [All] Programs > SPSS Clementine 11.1 > Demos 来访问这些文件。goods.str 和 goodsplot.str 文件在 Base_Module 文件夹中，goodslearn.str 文件则在Classification_Module 目录中。每条记录含有： ? Class.模型类型。 ? Cost.单价。 ? Promotion.特定促销上所花费金额的指数。 ? Before.促销之前的收入。 ? After.促销之后的收入。流 goods.str 含有一个用于在表格中显示数据的简单流。两个收入字段（即Before 和 After）用绝对值来表示；但是，可能促销后收入的增长量（并假定收入增长源于促销）是更有用的数据。

流 goodsplot.str 将引导出该值，然后在名称为增长量的字段中用促销前的收入百分比来表达该值，并显示一个带有该字段的表格。

另外，流将显示一个增长量的直方图和一个以促销费用为参照的增长量的散点图，产品的各个类别的散点图将叠放在一起。

Clementine2变量管理

Clementine 变量管理 ——[流3(3.1,3.2,3.3).str，流3(3.4).str，流3(3.5,3.6).str] 第3章 Clementine变量的管理数据挖掘的数据通常以变量为列、样本为行的二维表形式组织，所以，Clementine数据的基本管理包括变量管理和样本管理两大方面。变量管理和样本管理是数据准备的重要方面，是建立数据模型的前提和基础。本章将集中讨论变量管理。变量管理以变量为基本单位，实现变量说明、变量值的重新计算、变量类别值的调整、生成新变量、变量值的离散化处理、生成样本集分割变量等目标。变量管理的节点工具放置在节点工具箱的字段选项(Field Ops)卡中，具体节点如图3-1所示。图3-1 字段选项( Field Ops)卡中的节点工具 3.1 变量说明变量说明是对读入数据流中变量取值的有效性进行限定、检查和修正，同时指明各个变量在未来建模中的角色。一方面，变量说明是确保高质量数据的有效手段，另一方面也是明确变量建模地位的重要途径。变量说明应通过字段选项( Field Ops)卡中的类型（Type）节点实现。这里，以学生参加某次社会公益活动的数据（文件名为Students.xls）为例，讲解变量说明的具体操作方法。首先，按照读入Excel电子表格数据的操作方法建立Excel节点读入Students.xls数据。浏览数据发现： ●家庭人均年收入变量中有部分样本取$null$，为系统缺失值；还有一个由于不明原因而明显错误的数据999999。应对它们进行恰当修正。 ●是否无偿献血变量值填写不规范，规范值应为Yes和No，但出现了l（表示Yes）和0（表示No）。应将l替换为Yes，0替换为No。为处理上述问题，选择字段选项( Field Ops)卡中的类型（Type）节点并将其连接到数据流的相应位置上，右击鼠标，选择弹出菜单中的编辑（Edit）选项，所显示的参数设置窗口如图3-2所示。

clementine的中文教程

数据挖掘软件spssclementine12安装教程

Clementine数据挖掘快速上手

数据分析工具视频教程大全

Clementine__神经网络实例

clementine新手入门手册

clementine的中文教程

Clementine示例05-神经网络

第5章 Clementine使用简介

weka入门教程

基于clementine神经网络的电信客户流失预测

决策树算法介绍

分类工具spss Clementine的介绍

clementine常用命令

Clementine完整教程

数据挖掘工具(一)Clementine

clementine学习——零售促销(神经网络C&RT)

Clementine2变量管理

相关文档

最新文档