数据挖掘软件SPSS-Clementine-12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，从给出的一些上进行下载。为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载供大家安装：论坛上下载：.kddchina./thread-538-1-1.html

百度网盘：pan.baidu./s/1pEcS9提取密码：rhor

腾讯微云：https://www.sodocs.net/doc/c419079154.html,/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pan.baidu./s/1mqkmN

腾讯微云：pan.baidu./s/1qZY5G

UltraISO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”

SPSS_Clementine_v12.0-CYGiSO.bin”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setup.exe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。

弹出注册对话框后直接cancel就可以了，因为后面还要进行破解。

2、注册破解

虚拟光驱打开的文件夹中找到CYGiSO文件夹，将此文件夹里面的文件（注意是文件，不是整个文件夹）复制到.\SPSSInc\Clementine12.0\bin文件夹下，即可完成破解。

3、安装Clementine 12中文补丁

在下载文件中选择“SPSSClementine12·0·3多国语言含中文破解版.exe”一直确认下去就可以完成安装。

4、安装Clementine 12文本挖掘工具（不需要文本挖掘的童鞋可以忽略）

SPSSTextMiningforClementine12·0·1.ISO文件是文本挖掘的补丁包，因为也是ISO文件格式，所以安装方法与安装Clementine 12主程序的方法类似，需要在UltraISO虚拟光驱中进行加载，在此就不赘述了。

安装并破解完成后，启动Clementine 12客户端，破解成功的启动界面如下：

本文固定: datakung./?p=125 | 数据控

关联分析解析

摘要关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。在关联规则挖掘算法中，Apriori算法是最常用的，Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。 关键词关联分析 Apriori算法spss clementines12.0 相关性 关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。在关联分析中，建立“关联规则模型”分析数据，了解事物之间的相关程度。比如，进行市场调查解决营销问题上，在海量数据中利用模型发现内在的规律性，从而找出解决方案。 A => B [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] 式中A是规则前项（Antecedent），B是规则后项 (Consequent)。实例数表示所有购买记录中包含A的记录的数量。 支持度（Support）表示购买A的记录数占所有的购买记录数的百分比。 规则支持度（Rule Support）表示同时购买A和B的记录数占所有的购买记录数的百分比。 置信度（confidence）表示同时购买A和B的记录数占购买A记录数的百分比。 提升（Lift）表示置信度与已知购买B的百分比的比值，提升大于 1 的规则才是有意义的。 支持度 2% 意味着，所分析的记录中的 2% 购买了A。置信度 60% 表明，购买A的顾客中的 60% 也购买了B。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就说关联规则是有意义的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。就顾客购物而言，根据以往的购买记录，找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则，就找到顾客经常同时购买的商品。 关联规则中的挖掘算法--Apriori算法 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。

实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用

实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用 一、[实验目的] 熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。 二、[知识要点] 1、数据挖掘概念； 2、数据挖掘流程； 3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。 三、[实验内容与要求] 1、熟悉Clementine12.0操作界面； 2、理解工作流的模型构建方法； 3、安装、运行Clementine12.0软件； 4、构建挖掘流。 四、[实验条件] Clementine12.0软件。 五、[实验步骤] 1、主要数据挖掘模式分析； 2、数据挖掘流程分析； 3、Clementine12.0下载与安装； 4、Clementine12.0功能分析； 5、Clementine12.0决策分析实例。 六、[思考与练习] 1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？ 2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。

实验部分 一、Clementine简述 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。 为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。Clementine提供最出色、最广泛的数据挖掘技术，确保可用最恰当的分析技术来处理相应的问题，从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖，Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程，为您找到解决商业问题的最佳答案。 为了推广数据挖掘技术，以解决越来越多的商业问题，SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程，并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。最近一次调查显示，50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程，它已经成为事实上的行业标准。 Clementine完全支持CRISP-DM标准，这不但规避了许多常规错误，而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。 在数据挖掘项目中使用Clementine应用模板（CATs）可以获得更优化的结果。应用模板完全遵循CRISP-DM标准，借鉴了大量真实的数据挖掘实践经验，是经过理论和实践证明的有效技术，为项目的正确实施提供了强有力的支撑。Clementine中的应用模板包括：

数据挖掘实验指导书

《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业） 江西财经大学国际经贸学院 编写人：戴爱明

目录 前言 (1) 实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5) 实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9) 实验三、决策树C5.0 建模 (17) 实验四、关联规则挖掘 (30) 实验五、聚类分析（异常值检测） (38)

前言 一、课程简介 商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。 数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。

数据挖掘软件SPSS-Clementine-12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，从给出的一些上进行下载。为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载供大家安装：论坛上下载：.kddchina./thread-538-1-1.html 百度网盘：pan.baidu./s/1pEcS9提取密码：rhor 腾讯微云：https://www.sodocs.net/doc/c419079154.html,/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pan.baidu./s/1mqkmN 腾讯微云：pan.baidu./s/1qZY5G UltraISO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

数据分析过程中各个步骤中使用的工具讲解

数据分析过程中各个步骤使用的工具 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好，都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 下图是一个顶级的分析工具场， 依次从X和Y轴看： 第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层 第二维度：用户级——>部门级——>企业级——>BI级 我结合上图和其他资料统计了我们可能用到的软件信息。具体的软件效果还需要进一步研究分析和实践。

1第一步：设计方案 可以考虑的软件工具：mind manager。 Mind manager(思维导图又叫心智图)，是表达发射性思维的有效的图形思维工具，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而开启人类大脑的无限潜能。思维导图因此具有人类思维的强大功能。 思维导图是一种将放射性思考具体化的方法。我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等，都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的记忆，也就是您的个人数据库。

SAS_EM_与SPSS_Clementine区别学习

1.SAS EM 在所有的数据挖掘产品中唯一一家能够将数据分为训练、验证、测试三部分并能自动地在训练数据上建模，在验证数据上进行模型调整优化，在测试数据上进行模型评估而不影响模型建立，同时还能将各种模型的提升图,ROC图等在一个页面中显示，进而很直观地进行比较，模型哪个更好一目了然；而SPSS Clementine需要用户手动去分别创建训练、验证、测试等数据然后分别学习，相互之间无法协调，各种模型的提升图,ROC图都是分别显示的，各自为政，这样很不利于选出更好的模型和保证模型的质量。 2.SAS EM的帮助文档非常全面和系统，并且还有各种数据挖掘算法的细节，而SPSS Clementine的帮助文档只涉及到软件使用上，但对各种数据挖掘算法的介绍很少，这不利于分析人员用好数据挖掘工具。 3.SAS EM 能够实现并行和多线程处理，更可以利用网格计算技术提高性能，这对于处理海量数据挖掘至关重要；而SPSS Clementine 则不能。 4.SAS EM 支持更广泛的输入数据格式，比如SAS EM支持EXCEL 和.dbf文件，而SPSS Clementine 不能。 5.SAS EM 采用的Client/Server模式，可以充分利用服务器的处理能力，而SPSS Clementine不能。

6.SAS EM可以将建好的数据挖据流程很方便地转成SAS、Java、C代码，这为模型的实施扫平了障碍，SPSS Clementine 不能。 7.SAS EM可以将数据挖掘的成果很方便地发布到BI 报表系统上，而SPSS Clementine不能。 8.SAS EM图形显示非常丰富，除了常见的直方图、散点图、盒须图，更有3D旋转图、等高线图；SPSS Clementine则做不到.

SPSSModeler数据挖掘软件简介

SPSSModeler数据挖掘软件简介 SPSS Modeler 软件简介 SPSS Modeler原名Clementine，是一个业界领先的数据挖掘平台。SPSS Modeler强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据当中，帮助客户揭示了隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式和趋势，让客户始终站在行业发展的前端，显著的投资回报率使得SPSS Modeler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，SPSS Modeler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。 SPSS Modeler 使您的企业在多方面受益。例如，您可以：■改善客户获得和保持； ■提高客户的生命周期价值； ■识别并最小化风险和欺诈； ■给不同的客户提供个性化服务； SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型，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。应用SPSS Modeler获得的预测洞察力，引导客户与企业实时交互，并实现企业内共享这些洞察力。 SPSS Modeler以其卓越的分析能力、可视化的操作方式、高度可扩展性受到全世界数据挖掘人员和企业用户的青睐。使用SPSS Modeler，您可以：■轻松获取、准备以及整合结构化数据和文本、网页、调查数据； ■快速建立和评估模型，使用SPSS Modeler提供的最高级的统计分析和机器学习技术； ■按照计划或者实时，把洞察力和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者；

SPSS关联模型步骤

SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中: 如超市商品如何摆放可以提高销量； 分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案； 保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。 超市典型案例 如何摆放超市的商品引导消费者购物从而提高销量，这对大型连锁超市来说是一个现实的营 销问题。关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学的解决方法。该模型利用数据挖掘的技术，在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析解决方案。通过一则超市销售商品的案例，利用“关联规则模型”，来分析商品交易流水数据，以其发现合理的商品摆放规则，来帮助提高销量。 关联规则简介 关联规则的定义 关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现的相关性，就是从大量数据中挖掘出关联规 则。有关数据挖掘关联规则的具体理论依据这里不做详细讲解，大家可以参看韩家炜的数据 挖掘概论。为了更直观的理解关联规则，我们首先来看下面的场景。 一个市场分析人员经常要考虑这样一个问题：哪些商品是频繁被顾客同时购买的？ 顾客1牛奶+面包+ 谷类 顾客2:牛奶+面包+糖+鸡蛋 顾客3:牛奶+面包+ 黄油 顾客4:糖+鸡蛋 以上的情景类似于当年沃尔玛做的市场调查：啤酒+尿片摆放在同一个货架上，销售业绩激 增的著名关联规则应用。 市场分析员分析顾客购买商品的场景，顾客购买面包同时也会购买牛奶的购物模式就可用以 下的关联规则来描述：面包=> 牛奶［支持度=2%,置信度=60%］（式1）式1中面包是规则前项(An tecedent )，牛奶是规则后项(Consequent)。实例数(Instances ) 表示所有购买记录中包含面包的记录的数量。

数据仓库与数据挖掘课程设计

目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树

分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 3.1 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、

真实世界大数据30034例高血压病住院患者中西医诊疗规律初探

真实世界大数据30034例高血压病住院患者中西医诊疗规律初探 因此，高血压病住院患者以老年人居多，男性多于女性，住院费别多以医保居多，近半数人群合并冠心病，证候以痰瘀互结居多，西药基本符合指南，联合用药较多，固定复方制剂较少，中药以活血化瘀药物为主。提示临床治疗上在严格降压的同时，注意联合用药及使用固定复方制剂，结合中药化痰祛瘀，减少靶器官损害，降低并发症。为临床防治高血压病提供参考和借鉴。 标签：医院信息数据库；高血压；中医证候；合并病 高血压病，中医典籍中常以“眩晕”“头痛”“中风”等病论述。近几年关于高血压病的中西医研究层出不穷，但往往是严格控制下的临床试验或流行病学调查，较少涉及真实世界中大样本的临床观察。为了解高血压病患者在真实世界中的发病及诊疗情况，本研究选择全国16 家三甲医院信息系统（hospital information system，HIS）[1]中的住院患者信息，对第一诊断为高血压的患者（共30 034例）的一般信息、中医证候、西医合并病以及中西药联合应用情况进行回顾性分析，以期为高血压病的预防、诊断和治疗提供参考。 1材料与方法 1.1数据来源在中国中医科学院中医临床基础医学研究所的HIS数据仓库（包括16 家三甲医院HIS数据）中，提取住院患者3个部分信息：患者一般信息、诊断信息、医嘱信息。 1.2纳入标准和排除标准纳入标准：从西医诊断表中提取第一诊断为高血压的患者。排除标准：①年龄0～18 岁或100 岁以上；②住院费用<1 000 元。剔除满足以上任一条件者。最终研究纳入患者30 034例。 1.3分析指标及统计方法使用频数分析方法，对提取的30 034例患者的年龄、性别、入院病情、住院科室、住院时间、住院费别、住院总花费、中医证候、患者合并疾病等进行描述分析；采用关联规则方法统计实际用药的分布情况[2]。 1.4统计软件采用SAS 9.3对数据进行标准化、基本处理以及描述分析；关联规则采用数据挖掘软件SPSS clementine 1 2.0[3]；部分画图采用MS Office excel 2010。 2结果 2.1一般信息住院患者平均年龄64 岁，分布最多的为60～74岁，占34.96%，其次为45～59岁人群，占30.74%。住院患者男性多于女性，男女比例约为1.10∶1，尤以18～44岁明显，男女比例约为 3.38∶1。患者主要通过心血管科入院，比例约占55.37%。入院病情为危急者共2 918 例，大约占总人数的10.12%，以

真实世界中19家综合性医院2110例过敏性紫癜患者的临床实效研究

真实世界中19家综合性医院2110例过敏性紫癜患者的临床实效研究 在HIS数据的2 110例过敏性紫癜患者中，合并疾病前5位分别为过敏性紫癜性肾炎、上呼吸道感染、肾功能不全、病毒感染、肾小球肾炎（慢性）。在临床治疗中，西药以糖皮质激素类药物如泼尼松、抗感染药物如静脉输入头孢类药物常见，中药使用较常见的为活血化瘀类药物，其次为清热解毒类药物。联合用药方案中以活血化瘀类药物联合糖皮质激素为主，其次为活血化瘀类药物联合抗过敏药物，清热解毒类药物联合抗过敏药物。提示在真实世界中，过敏性紫癜的临床用药以中西医结合为主要治疗方案，活血化瘀是中药治疗中的重要组成部分。 标签：过敏性紫癜；真实世界；医院信息系统 过敏性紫癜是一种以小血管炎为主要病变的全身性血管炎综合征。属中医学“血症”范畴，以皮肤紫癜、消化道黏膜出血、关节肿痛和肾脏损伤（血尿、蛋白尿等）为主要临床表现。病人除在皮肤科就诊外，也经常进入儿科、中医科、消化科、泌尿科、血液科就诊。其治疗是包括多方面的综合治疗，主要有抗过敏、抗炎、降低血管脆性、调节免疫和对症治疗等治疗方式。目前，临床使用西药的同时，结合使用中医药已经成为基本治疗手段。为了解过敏性紫癜在真实世界中的临床特征及诊治情况，本研究选取全国19家三级甲等医院HIS中2 110例过敏性紫癜患者的信息，对其住院资料及用药信息进行分析，以为广大临床医生充分了解我国目前过敏性紫癜的中西医结合的治疗方法提供帮助。 1材料与方法 1.1数据来源数据来自全国19家三级甲等医院的住院患者信息[1]，主要包括患者一般信息、诊断信息、医嘱记录等[2]。 1.2分析内容共收集HIS数据库中2 110例过敏性紫癜患者信息，从患者基本信息、治疗效果、合并疾病及治疗药物等方面进行分析。 1.3数据规范化由于本研究的数据来源于多家医院，各家医院在同一项目中所采用的标准不尽相同，为了便于分析，需要对数据库进行规范化。诊断信息规范化：参照西医ICD-10疾病分类名称对西医诊断信息进行标准化；参照第7版高等教材《中医儿科学》对中医诊断信息、中医证候信息进行规范。医嘱信息规范化：根据现行的标准对医嘱进行规范化处理，根据《中药学》和《方剂学》对中医证候及中药、方剂进行合并归类。 1.4数据提取提取HIS中第一诊断为“过敏性紫癜”的患者，并将100岁以上、医疗费用365 d者剔除后共获取符合要求的住院患者信息共2 110例。 1.5统计方法采用SPSS 18.0，SAS 9.2 对数据进行标准化、基本处理以及描

数据挖掘案例分析

数据挖掘实验报告――用神经网络分析哪些营销策略适合做促销 班级：__________ 统计一班 __________ 学号：__________ 20100709 _______ 姓名：___________ 沈建峰___________ 日期：______ 2012年12月5日______ 指导老师：马耀兰____________

本实验所建立的数据流如图所示 分析Class （种类）、Cost （费用）、Promotion （促销）、Before （在之前）这四个变量 在Neural net 模型的重要性程度 制得图形如下图： [■] [■] e Filter I i Table ! Ifc ・・ [W] — Table V — ―A [W] S^ct Derive2 T 日 b 怕 Table increase Type G00DS2ri increase Type Excel

匚"N d U U V airi st>l e I nijiozi^X ance T w ge "t 0 : i ndi" c o c： 从这张图中初步可以看出：这四个变量的重要性，Before（在之前）的最低，Cost （费用）次之，Promotion（促销）比Class （种类）低一点，Class （种类）的重要性最高。这说明商家主要根据商品的种类来做营销，再以节假日的促销的辅之，才能提升公司的业绩。增加一个in crease字段，即输出字段，产品促销后的销量增加比例。

jMGM 13Elie Cl Edli O Generate 凰|匡區鉢 [x] Class Cost Promotion Before $N-increase j Luxury 31 .2... 1467 2233.… 5.597 b Drink 82 5 .. 131 & 1963... S.264 3 Luxury 10 4.. 1 734 2460... 6.649 4 Drink 40 4.. 1002 2159 .. 7.21 5 5 D 「inl< 20.2... 1 127 2SG0... 7.95S 5 Meat 6S 3 .. 1C8斗 234^2159S9| 3.847 7 Meat 71 J … 1655 2067^7： ---------- ' 3.387 S Drink 62 7... 110B 1822... 7.S1 2 9 Drink 98 2 1C75 2342 .. 7.P66 1C Drink 34 6 .. 1644 1109 .. fl 1.139 1 1 Luxury 57.4 .. 1 105 1361 ... 4.527 Ll2 Drink m 162B 2061 ... 12.077 13 Luxurv 66.4.., 1137 1 21 3... 4.467 14 Meat 5.31 口 1446 20C2... 2.793 Meat 92.e.. 1260 1574 .. 2.P27 ie Luxury 34 7 .. 1644 2375... 6.473 1 7 Meat cg,s... 1390 22S3... 2.994 MS Conf... 1C07 less 5.500 Lie Luxury 20 4… 1389 2522... 5.238 20 Meat 17.4 .. 1CS4 27C5... 2.405 Table Annotations 从表中可以看出：产品促销后的比例增加的最多的是 Drink （饮料）12.077，其次是 confection （糖果）、luxury （奢侈品）。 模型分析： B efo re b -Olass f ——哮尹Uo 巻1 '■-Promotion & Build Settings p - Use partitioned! diaitai ： f a I s e k — Calculate varh^lhle * m p o rta n c e : tru e O^ilculate r r ^w propensity scores: Tsilse O^lcul ate adjusted propensity scores: false ^ Method: Quielk k - stop on: Defaiulit Set random ^eocfl: P reve nt ove rtrsimiimyi: tru e I- - Sample!滋：50.0 ： Optimise i Memory Mode: Simple 占 i-.^^ Training Summarv : AlgoiritlnrTic Neural net :■■■■ Model type: Approximation Stream: Gtreami 磧 Table (5 fields, 400 rec 口上丘玄》 #1 1—1 Analysis Estim^te^ci accuracy: 92.S77 ■ Input Layer: 7 necirons 5—— l —lidclen L 1 : 3 neurons Output Lsiyer: 1 n surons 白 i F i e I di s 申…T airoet L …in ureaiMe! E=> I n p uts

SPSS Clementines 预测分析模型

SPSS Clementines 预测分析模型----啤酒+尿片故事的实现机理（使用11版本实现） SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中： 如超市商品如何摆放可以提高销量； 分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案； 保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。 超市典型案例 如何摆放超市的商品引导消费者购物从而提高销量，这对大型连锁超市来说是一个现实的营销问题。关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学的解决方法。该模型利用数据挖掘的技术，在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析解决方案。通过一则超市销售商品的案例，利用“关联规则模型”，来分析商品交易流水数据，以其发现合理的商品摆放规则，来帮助提高销量。 关联规则简介 关联规则的定义 关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现的相关性，就是从大量数据中挖掘出关联规则。有关数据挖掘关联规则的具体理论依据这里不做详细讲解，大家可以参看韩家炜的数据挖掘概论。为了更直观的理解关联规则，我们首先来看下面的场景。 一个市场分析人员经常要考虑这样一个问题：哪些商品是频繁被顾客同时购买的？ 顾客1：牛奶+面包+谷类 顾客2：牛奶+面包+糖+鸡蛋 顾客3：牛奶+面包+黄油 顾客4：糖+鸡蛋 以上的情景类似于当年沃尔玛做的市场调查：啤酒+尿片摆放在同一个货架上，销售业绩激增的著名关联规则应用。 市场分析员分析顾客购买商品的场景，顾客购买面包同时也会购买牛奶的购物模式就可用以下的关联规则来描述： 面包 => 牛奶 [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] （式 1） 式 1中面包是规则前项（Antecedent），牛奶是规则后项 (Consequent)。实例数（Instances）表示所有购买记录中包含面包的记录的数量。 支持度（Support）表示购买面包的记录数占所有的购买记录数的百分比。 规则支持度（Rule Support）表示同时购买面包和牛奶的记录数占所有的购买记录数的百分比。置信度（confidence）表示同时购买面包和牛奶的记录数占购买面包记录数的百分比。

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

数据挖掘技术与应用实验报告

数据挖掘技术与应用实验报告 专业：_______________________ 班级：_______________________ 学号：_______________________ 姓名：_______________________ 2012-2013学年第二学期 经济与管理学院

实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练 指导教师: 实验日期: 成绩: 实验目的 1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。 2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。 3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。 实验内容 1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。 2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出) 实验步骤 一实验前准备： 1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。 2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。 3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。 4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。 二实验操作： 1、启动Clementine:从Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.0 2、Clementine窗口当第一次启动Clementine 时，工作区将以默认视图打开。中间的区域称作流工作区。在Clementine 中，这将是用来工作的主要区域。Clementine 中绝大部分的数据和建模工具都在选项板中，该区域位于流工作区的下方。每个选项卡都包含一组以图形表示数据挖掘任务的节点，例如访问和过滤数据，创建图形和构建模型。 Clementine 中绝大部分的数据和建模工具都在选项板中，该区域位于流工作区的下方。每个选项卡都包含一组以图形表示数据挖掘任务的节点，例如访问和过滤数据，创建图形和构建模型。 要将节点添加到工组区，可在节点选项板中双击图标或将其拖拽至工作区后释

SPSS数据挖掘方法概述

数据挖掘方法概述 一、主要概念1ﻩ 二、主要方法概述 ............................................................................................................................ １ 1、神经网络方法概述 (1) ２、聚类方法概述 (9) 3、主成分分析 (14) 4、决策树概述 (17) 5、关联分析２1ﻩ ６、遗传算法概述23ﻩ 一、主要概念 １、数据挖掘(ｄａta mｉnｉnｇ，简记DM):采取专门算法对数据库中潜在得、不明显得数据关系进行分析与建模。 2、ＣＲISP-DM(CRｏｓs-Ｉndusｔry Sｔandaｒｄ Pｒocesｓｆor Datａ Mining):各企业中被广泛采用得数据挖掘标准流程。包括6个步骤:商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、结果评估、应用部署。 3、Clｅｍenｔiｎe:SPSS公司推出得企业级数据挖掘软件产品,其包括得数据挖掘主要方法为：神经网络、聚类分析、主因子分析、决策树分析、关联分析、回归分析。 二、主要方法概述 １、神经网络方法概述 主要问题:(1）什么就是神经网络？ (２)神经网络有什么用？ (3)如何建立神经网络? (4）如何应用神经网络？ （1）人工神经网络 “人工神经网络”(ARTIFICIＡL NEUＲAL ＮＥTWＯＲＫ,简称A、N、Ｎ、)就是基于模仿大脑神经网络结构与功能而建立得一种信息处理系统。神经网络在一定学习规则下,对提供得学习样本进行学习,从中获取特征信息,并存储(记忆)在相应得权值及参数上。学习后,对于新得输入数据,网络可通过已获取得权值及参数,计算网络得输出。神经网络具有高度得非线性、容错性与自学习、自适应更新等功能，能够进行复杂得逻辑操作与非线性关系实现。目前神经网络模型在辅助管理与决策中,应用广泛。 (2)神经网络得作用 已证明结论:对于函数,在满足一定条件下,可以找到函数与实常数与,构造函数: 使对于任意小得,满足