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

用鼠标的中间键，点击连接箭头到想要插入的节点上。此外，也可以使用按住Alt键后单击鼠标左键来模拟鼠

标的中间键。继续按住鼠标。

图2－10 新数据流（stream）

连接拖到目的节点上，松开鼠标。

注意：你可以绕开那个节点，从那个节点上撤销这个新的连接来恢复原来的样子。删除节点间的连接使用者可以使用两种方法来删除节点间的连接：

●在连接箭头的头部按住鼠标右键。

●从菜单中选择Delete Connection.

图2－11 在一个数据流中删除节点间的连接或者可以按照下列步骤来删除一个连接：

●选择一个节点并且按F3键，来删除所有的连接。

●选择一个节点，从主菜单中选择：Edit→Note→Disconnect

为节点设置选项右击一个节点，选择菜单选项中的一个。

图2－12 节点的菜单选项

●选择Edit打开被选节点的对话框。

●选择Connect来手工将一个节点连接到另一个节点。

●选择Disconnect来断开某个节点上的，从它发出和到达它上的所有连接。

●选择Rename和Annotate打开编辑对话框来批注卷标。

●选择Copy对没有连接的节点做备份。这个能够被增加到一个新的或者目前的数据流。

●选择Cut或者Delete删除被选择的数据流区域上的节点。

●选择Load Node来打开一个先前保存的节点并且将它的选项装载到目前被选择的节点。

●选择Save Node将节点的详细信息保存到一个文件中。使用者只能将节点详细信息装载到相同类型的节点。

●选择Cache来扩展菜单，通过使用选项来暂存被选节点。

●选择Data Mapping来扩展菜单，使用选项来将资料映像到一个新来源或强制指定的字段。

●选择Creat SuperNode来扩展菜单，使用选项在目前数据流建立一个超级节点。

●选择Generate Uses Input Node来替换被选择的节点。由这个节点产生的例子将和目前的节点有相同的字段。

●选择Execute From Here执行所有的从被选择节点向下游方向的最终节点。

对于节点的选项

为了最佳化数据流（stream）的执行，使用者可以对任何没有结束的节点建立一个暂存。当对一个节点建立一个暂存（cache）的时候，缓冲区会被下一次执行数据流时要通过节点的资料所填满。从那时起，资料就从该缓冲区中读取而不是从资料源中读取。

带有缓冲区的节点能够以一个小的文件图标被显示在右上角。当资料在节点处被暂存时，这个文件图标是绿色的。

图2－13 在类型节点暂存（cache）来存储新的导出字段

2.1.1激活一个暂存

数据流区域（stream canvas）中，在某个节点上单击鼠标右键并且从菜单中选择cache。

从Cache子菜单中选择Enable。

使用者可以通过在该节点上单击鼠标右键并且从暂存的子菜单中选择Disable来关掉暂存cache。

2.1.2更新缓冲区

节点上的文件图标若是白色的则表明其缓冲区（Cache）是空的。当这个缓冲区满时，那个文件图标就变成了深绿色。如果使用者想要代换缓冲区中的内容，使用者首先必须更新（Flush）这个缓冲区，然后在重新执行数据流去填充它。

在数据流区域上，在此节点上单击鼠标右键并从菜单中选择Cache。

从Caching子菜单中选择Flush。

2.1.3保存一个缓冲区

●使用者可以以SPSS檔（*.sav）的形式来保存一个缓冲区的内容，也可以重新装载这个档作为一个缓冲区（cache），或者建立一个使用缓冲区文件作为它的资料源。还可以从使用者保存过的另一个项目中装载一个缓冲区。

●在数据流区域上，在此节点上单击鼠标右键，从菜单中选择Cache。

●从Caching的子菜单中选择Save Cache。

●在保存Cache的对话框中，通过浏览找到想要保存此文件的位置。

●在文件名称选框里填写文件名称。

●确定在文件保存类型的下拉选项中选择的是*.sav，点击Save。

2.1.4装载一个缓冲区

●在将缓冲区档从节点中删除之前，如果使用者想保存它，可以重新装载。

●在数据流上，在该节点单击鼠标右键，并从菜单中选择Cache。

●从Caching子菜单中选择Load Cache。

●在Load Cache对话框中，浏览找到Cache文件，选择它，并且点击Load。

2.1.5注释节点

●编辑一个节点，要打开一个对话框，它包含一个注释项目，用来设置各种注释选项。在数据流区域上的节点单击鼠标右键。

●选择（Rename And Annotate）。打开带有可见注释项目的编辑对话框。

●名称（Name）：选择Custom来调整自动生成的名字，或为数据流区域上的这个节点命名一个唯一的名字。默认值为Auto。

●工具提示文本（Tooltip text）：输入文本作为一个数据流区域节点的提示工具。在处理大量相似的节点的时候，这是十分有用的。

图2-14 注释键选项图2－15 工具管理器菜单选项中的Stream项目

2.2 数据流的操作

在Clementine系统，使用者每次可以使用、并且修改不止一个的数据流。Clementine系统窗口的右边包含工具管理器，它可以帮助浏览目前打开的数据流。为了显示工具管理器，从视图菜单中选择Manager，然后点击Stream

2.2.1为数据流设置选项

●设置数据流的选项

从文件菜单中选择Stream Properties。

●Calculations in：选择弧度或度作为CLEM三角表达式的度量单位。

●Import date/time as：指定输入日期/时间资料的存储格式，可选项：日期/时间或者字符串变量

●Date format：选择一个日期格式用于存储日期字段或当字符串被CLEM日期函数解释为日期资料时，选择一个日期格式。

●Time format：选择一个时间格式用来做时间存储字段，或当字符串被CLEM时间函数解释为时间资料时，进行时间格式的选择。

●Display decimal places：在Clementine系统里，设置多位小数字是用来显示和打印实数的。

●Decimal symbol：从下拉菜单中选择一个逗号（，）也可以选择句号（.）作为一个小数分割符。

●Rollover days/mins：选择是否使用负数时间，即前一天或前一小时。

●Date baseline（1stJan.）：选择用于CLEM日期函数的基准年度（通常为1月1日）。

●2-digit dates start from：指定一个起始年份，来标识所用时间的“世纪”，由此，日期仅需要两位元数来表示年份。

●maximum set size：指定设置字段成员的（members）最大个数。的所有字段会被设为无类型。这个选项在预设的情况下为无效，但是当处理大的字段集时很有用。注意：无类型字段的方向被自动设置为无方向。这就意味着这些字段在建模时是不可得到的。

●ruleset evaluation：决定如何评估规则集。预设时，规则集使用评分规则对各个规则产生的预测进行整合，进而得到一个最终的预测。若要缺省使用首发命中原则，选择First Hit。

图2-16 设置资料流程选项图2-17 设置layout选项

2.2.2对数据流配置设置选项

●设置layout选项

从文件菜单中选择Stream Properties。此外也可以从工具菜单中选择Stream Properties→ Layout

在数据流属性对话框中点击Layout项目。

●Stream canvas宽度：以像素（pixels）为单位指定宽度。

●Stream canvas高度：以像素（pixels）为单位指定高度。

●数据流的滚动速度（Stream scroll）：指定Stream canvas的滚动速度。

●图标名称最大值：对Stream canvas上的节点名字指定一个字符数目的限制。

●图标大小：选择在Stream canvas上是显示大的还是小的节点图标。

●单元格大小：在下拉的菜单中选择单元格大小，这个数字被用来使用一个不可见的格子对准Stream canvas上的节点。单元格大小的默认值为0.25。

2.2.3显示数据流的执行信息

●从文件菜单中选择Stream Properties。

此外还可以从工具菜单中选择：Stream→ Messages

●在数据流属性对话框中点击Messages项目。

关于数据流操作的信息、错误信息也都显示在这里。

图2－19 报告数据流执行中的错误

当数据流的执行由于错误中止时，弹出该对话框，

可以看到显示错误信息的Messages。另外，发生错误的节

点在数据流区域上变成亮红色。

2.2.4显示和设置数据流的参数

从文件菜单中选择Stream Properties。此外还可以从工具菜单中选择：Stream Properties→ Parameters 在数据流属性对话框中点击Parameters 项目。

图4－20 对数据流设置参数

设置会话参数

从工具菜单中选择Set Session Parameter。

使用和参数项目打开方式相同的对话框。

2.2.5 注释和重命名数据流

从文件菜单中，选择Stream Properties。此外还可

以在管理窗口里选定一个数据流，在其上单击鼠标右键，

然后从菜单中选择Stream Properties，或者从编辑功能

表中选择Stream，然后Rename and Annotate。

●点击数据流属性对话框中的Annotations 。

●选择是否使用自动生成数据流的名称，例如 stream1，

stream2等等，或者使用文本框建一个通俗的名字。

●在主文本窗口中，输入任何描述并且点击OK或者Apply。图2-21注释和重命名数据流

2.2.6 显示数据流的整体值

●从文件菜单中选择Stream Properties。此外也可以从

工具菜单中选择：Stream Properties→Globals

●在数据流属性对话框中点击Globals 项目。

2.3 执行数据流

有以下几个方法可以执行流：图2－22 显示流的有效整体值

●使用者可以从工具菜单中选择Execute。

●使用者可以执行一个简单的数据流，通过右击一个最终的节并且从菜单中选择Execute。

●为了终止一个流程执行过程，使用者可以点击工具栏上红色的停止按钮或者从工具菜单中选择Stop Exexution。

2.4 保存数据流

●在文件名文本框中输入流程的名字。

●如果使用者想将已保存的流程添加到目前的项目中，选择Add to project。点击Save，保存在具体目录下，以扩展名*.str存储流。

存储状态（Saving State）

除了流以外，使用者可以存储状态，包括正在展示的流的各种图表和任何模型（在管理器窗口的Models项目中）。存储的步骤：

从File菜单中，选择State或Save State。

State

Save 或Save as

在Save对话框中，浏览使用者想存储的状态档。

点击Save存储目前状态，在指定目录中选取以“*.cst”为后缀名。

存储节点（Saving Nodes）

使用者也可以在数据流区域中的某个节点上单击鼠标右键，存储一个初始节点，选择内容菜单中的Save Node。使用*.nod后缀名。

2.5 装载文件

打开或装载文件

数据流可以从File菜单中直接装载：

从File菜单中，选择Open Stream

所有类型的档可以使用File菜单中子菜单上的项目：

打开。例如，从File菜单，装载一个模型，选择如下：

Models

Open Model或Load Models Palette

2.6 映像数据流

使用映像工具，使用者可以将一个新的资料源与已存的数据流或模板联系起来。映像工具不止建立这些连接，它也能帮助使用者辨认新源字段是如何代替那些已有模板的字段元的。使用者可以只是简单的将新资料源与已有数据流相联系，而不是为它建立一个新的数据流。

这里有两种等价的映像资料方法：选择替代节点这个方法从要被替换的节点开始。首先，选择需要替换的节点，从内容菜单中选择Replacement选项，选择替代的节点。这种方法相当适合把资料映像到模板。映像这个方法以要加入数据流的节点开始。首先，选择将加入的节点；从内容菜单中选择Map选项，选择连接这个节点的下一个节点。这个方法比较适合于映像到终端节点。

注意：

使用者不可以映像到聚合（Merge）节点或附加（Append）节点，应该以正常的方式将流程与Merge节点连接。

图2－23 选择资料映像选项图2－24 选择一个替代来源节点

将资料映像到模板

以下步骤提供了关于资料映像过程的一个回顾。

Step1：指定原始来源节点的基本字段。为了正确执行数据流的操作，应指定基本字段。在大多数情况下，这个步骤被模板作者完成。更多细节，参考以下的“指定基本字段”。

Step2：将新资料源加入已有的数据流区域。使用Clementine系统中的一个来源节点，引入新的替代资料。

Step3：替换模板来源节点。使用内容菜单中的Data Mapping选项，选择Select Replacement Node，然后为替换资料选择来源节点。

Step4：检查已映像字段。

在使用对话框确保所有基本字段已正确的映像

后，旧资料源断开连接，而新资料源利用叫做Map的

一个Filter节点，连接到模板流中。

图标2－25 新数据源成功的映像到模板流

在流之间映像

在要连接到另一数据流的节点上单击鼠标右键。

在内容菜单中，选择：Data mappingMap to…

在目标节点中用指针选择一个目的节点。

在打开的对话框中，确保字段匹配合适，然后点击OK。图标2－26在流之间映像

2.6.1 指定基本字段

当映像到模板时，一般来讲，基本字段元由模板作者指定。这些基本字段表明一个特定字段是否在下游操作中使用。

设置基本字段：

1.在模板流中，在要替换的来源节点上单击鼠标右键。

2.从内容菜单中，选择Specify Essential Fields。

3.使用Field Chooser，使用者可以从列表中加入或删掉字段。

点击字段列表右边的图标，打开Field Chooser。

图标2－27 设置基本字段

2.6.2 检验已映像字段

Original:列出现有数据流或模板的所有字段元。新资料源

的字段将被映像到这些字段。

Mapped:列出用于映像到模板字段元的字段元，这些字段的

名称可能会更改以便匹配流操作中的原始字段。点

击一个字段元的表格区域以激活可用字段的下拉列表。

图标2－28检验已映像字段

3. 处理遗漏值

3.1总论

在处理遗漏值方面，有些建模技巧比其它通常的方法要好。比如，GRI、C5.0和Apriori就能较好地处理在类型节点上被明确地确定为遗漏的值。

在Clementine中有两种类型的遗漏值：

系统遗漏值。也被称作nulls，这些值在数据库中被留为空格，而且在类型节点上它们并不被明确设置为“遗漏”。系统遗漏值在Clementine中显示为$null$。

使用者自定遗漏值。也称作空格blanks，类似“unknown ”、99、－1这些值在类型节点上被明确地定义为遗漏。确定为空格的数据值被标记为特殊对待，而且在大多数计算中被剔除。

3.2 指定遗漏值

在“Missing”栏上，从下拉菜单中选择Specify来打开

一个对话框，然后确定遗漏值选项。

3.3 处理遗漏值

使用者可以通过考虑根据资料的以下特征来确定最好的方法：

●资料集的大小

●含有空格的字段的数量

●遗漏信息的总量

这些选项主要围绕删除字段和记录或者寻找一种输入数值的合

适方法：

●忽略带有遗漏值的字段

●忽略带有遗漏值的记录图3－1 确定一个连续型变量的遗漏值

●用默认值替换遗漏值

●从模型中导出的值替换遗漏值

在决定使用哪种方法时，使用者也应该考虑带有遗漏值的字段的类型。

连续型。对于诸如连续型的数值字段，使用者应该在建模前就剔除任何非数值的值，因为如果在数值型字段中包含空格，那么许多模型都将无法执行。

离散型。对于诸如set和flag的符号字段类型，改变遗漏值并不是必要的，但这样可以增加模型的精确性。

3.3.1 处理带遗漏值的记录

处理遗漏值有两种选择：

●使用者可以使用Select节点删除员工记录；

●如果资料集很大，使用者可以在一个Select节点。

使用@BLANK和@NULL函数来剔除带有空格

的所有记录。

注意，当使用者使用@BLANK时，用类型节点

预先指定空格会很有帮助的。

图3－2 查看某资料集的质量报告

3.3.2 处理带遗漏值的字段

对于方法的选择取决于某一特定属性中遗漏值数量的多少和该属性的重要程度。

3.3.2.1

●带有大量遗漏值的字段使用者可以用Filter节点来过滤掉有大量遗漏值的字段；

●使用者可以不剔除字段，而是使用类型节点来把这些字段定位成None。这将把字段仍保留在资料集中，但又把它

3.3.2.2带有少量遗漏值的字段

在只有少量遗漏值的情况下，插入值来代替空格是很有用的。常用于确定替代值的四种方法是：

●使用者可以用类型节点来确保字段类型只覆盖了合法的值，然后对需要替换空格的字段将Check栏设置成Coerce。详见“字段操作节点”一章中“类型节点”。

●使用者可以基于某个特定的条件用Filler节点选择带有遗漏值的字段。可以设置条件来测试这些值并用一个具体的值或者由Set Globals节点建立的全局变量来替换它们。详见“字段操作节点”一章中“过滤节点”。

●使用者可以用类型节点和Filler节点来定义空格和替换它们。首先，使用类型节点指定关于构成遗漏值的信息；然后，使用Filler节点选择需要替换的字段元。例如，如果字段“Age”是18～65之间的连续变量，但也包含一些间断和负值，在类型节点的Specify Values对话框中选择白色空白选项并且将负值加入到遗漏值清单中。在Filler节点，选择字段“Age”，设置条件@BLANK(@FIELD)，然后用表达式－1改变Replace（或者一些其它的数值）。

●最理想的选择是通过训练类神经网络和建立模型来确定和产生遗漏值的最佳替换值。然后使用者可以通过Filler节点用此值来替换空格。注意，每个值将被替换的字段元至少需要一个模型，而且值只能被具有充分精确度的模型替换。这种选择是耗时的，但如果每个字段的替代值都很好，那它将改善整个模型。

3.4 针对遗漏值的CLEM函数

以下函数常用于Select节点和Filler节点中，以剔除或填补遗漏值：

●@BLANK(FIELD)

●@NULL(FIELD)

●Undef

@函数可以同@FIELD函数一起使用以识别一个或者多个栏

位中空格或者遗漏值的存在。

图5－3 在选择的字段中用Filler节点把遗漏值替换成0 3.4.1关于删除记录的注意事项

当用Select节点剔除记录时，注意Clementine语法使用三值逻辑，而且在选择语句中自动包括遗漏值。

要选择和包含所有处方药类型为C的记录，应使用到下述选择语句：Drug = ’drugC’ and not(@NULL(Drug))在这种情况下，Clementine的早期版本把遗漏值排除在外。

4. 来源节点的介绍

4.1 概要

Clementine提供了简单有效的获取不同资料来源的方法，来源选项板（Source palette）图标如下：

图4-1 流选项板

资料来源选项板包含以下节点:

●数据库——用于通过ODBC导入资料。

●变量文件——用于无限制字段的ASCⅡ资料。

●固定文件——用于固定字段的ASCⅡ资料。

●SPSS文件——用于导入SPSS文件。

●SAS檔——用于导入SAS格式的檔。

●使用者输入——用于替代已存在的来源节点，也可通

●过在已存在节点上点击鼠标右键的方式使用该节点。

4.2 变量文件节点

使用变量文件节点从无格式文本文件（其记录的字段个数是固定的）中读资料。

EOL 注释字符

跳过标题字符

去掉开头和结尾所留空白

分隔符：定义档中的字段边界

是独立的界定符号。

●引号（Quotes）：指定在输入时如何处理单引号和双引号。

-忽略（Discard）

-Include as text

-Pair and discard

●数值符号（Decimal symbol）：流程预设（Stream default），否则，选择或者句号（。）或逗号（，）从对话框中读取资料。

4.3 固定档节点

●使用固定档节点从固定字段元的文本文件中读入资料（字段未被分隔，但是始于相同的位置，并有固定长度）。

●将资料导入Clementine，并指定列的位置和记录长度。

固定文件节点设置选项

●文件（file）。指定文件名

资料预览用来指定列位置和长度。字段名上面的刻度可

以指定行之间的间隔。间隔点可以被拖动，若超出资料预览

范围，就会被忽略。

●面向行（Line oriented）。在每个记录的尾部想跳过新行字符。

●跳过开始行数（Skip header line）。指定在第一条记录的开始

处，想忽略多少行。

●记录长度（Record length）。具体指定每个记录的字符数。

●数据符号（Decimal symbol）。资料分隔符号的类型。流程

预设（Stream default）是从流程属性对话框的Option项目中

选择的字符。否则，选择句号（。）或者逗号（，）。

●字段（Field）：图4-3 在固定字段资料中指定列

way1:使用上页资料预览板来交互式指定字段。

way2:在下面的表中增加空字段行来指定字段。

●开始（strat）：指定字段中第一个字符的位置

●对某种类型要浏览的行数（lines to scan for type）：指明所指定的数据类型有多少行被浏览。

*在对话框工作时，点击Refresh会从资料来源中重新加载字段。

4.4 为文本区设置资料存储

对固定文件和变量文件来源节点而言，可以利用资料表中的选项，改变读入Clementine系统的数据文件的存储类型。

●资料存储（Data storage）描述字段中资料的存储方式：存储类型有：实数型、字符型、时间型、日期型和时间戳。

●数据类型（Data type）是用来描述给定字段内容的一种方式。

使用资料存储表格

使用者可以执行下列和资料存储相关的任务:

●使用fields列来浏览目前资料集的字段。

在Overrid的多选框中进行选择，查看目前储存类型和在需

要时进行重置。

●使用Storage来获取每一个字段存储类型的列表。

*从列表中选择存储类型来重置现有的存储类型。

图4-4 重置一个数据域位的存储类型

4.5 数据库节点

如果使用者有ODBC(数据库开放式连接)，就可以使用ODBC来源节点从其它各种数据库中导入资料，包括Excel、MS Access、Dbase、SAS、Oracle和Sybase。安装ODBC系统的信息，使用者可以在Clementine的驱动器档上看到。

使用下列步骤从数据库中获取资料：

●在数据库节点对话框中，使用Table模型和SQL Query模型连接数据库。

●从数据库中选择表。

●使用数据库节点对话框中的各个项目，使用者可以更改使用类型和过滤数据域位。

*这些步骤将在下面的专题中详细叙述。

4.5.1 设置数据库节点选项

●模式(Mode)。选择Table，从而与某个表相连接;选择SQL Query

查询被选的数据库。

●资料来源(Data source)：在资料来源处键入一个名字或者从下

拉菜单中选择Add new database connection。

●去除开头结尾空白（Strip lead and trial spaces）。选择选项来忽略

字符的开头和结尾的空白。

●引用表和行名（Quote table and column names）。当在数据库中查

询时，指定是否在表名和列名上添加引用符号。

As needed选项选定时，是指仅当它们包含非标准字符时，

用引号包含表名和字段名。图4-5 从所选表中加载资料

如果使用者不想引用表或字段名，则选择Never。

如果使用者想引用所有的表或字段名，则选lways。

4.5.2 添加数据库连接

在Data选项中，从资料源的下拉菜单中选择

Add new databases connection，打开数据库连接对话框。

图4-6 数据库连接对话框

添加数据库连接

●资料源（Data source）。列出可用的资料源。点击Connect进行连接。点击Refresh会更新菜单。

●使用者名（user name）。如果资料来源被密码保护，键入使用者的使用者名。

●密码（password）。如果资料来源被密码保护，输入使用者的密码。

●连接（Connection）。显示目前连接的数据库。若要删除连接，可从菜单中选定一个连接，点击Remove。

* 一旦使用者完成了选择，可点击OK返回到主对话框中，并从目前连接的数据库中选择某个表。

4.5.3 选择资料表

在使用者连接到一个资料来源之后，就可以从指定的表或视

窗中选择输入字段。使用者可以在Table name处中键入表名或者

点击Select打开对话框，列出可用的表和视图。

●显示表所有者（Show table owner）。如果资料源要求在使用者进

入表格之前必须指定表格的拥有者，就可以选择这一选项。

*注意：SAS和Oracle数据库通常需要使用者显示表所有者。

●表格/视图（Tables/Views）。选择输入的表或视图。

●显示（Show）。列出使用者目前连接的资料源的列。点击下面的选

项来给使用者对可用表的浏览进行量身定制：

点击User Tables 浏览由数据库使用者建立的普通数据库表。图4-7 从目前连接的数据库中选择表

点击System Tables来浏览数据库的系统表（包含数据库信息、索引的描述等）。该选项在浏览用于Excel的数据库时是非常必要的。

点击Views来查看视图，通常这是对一个或者多个普通表进行的某个查询后，其生成记录组成的一个虚拟表。点击Synonyms查看在数据库中对任意现存的表建立的表名相似的同义词。

4.5.4 数据库查询装载查询（Load query）：

装载查询（Load query）：

可以装载先前保存的查询。

保存（Save query）：可以用来保存目前查询。

输入默认值（import default）：

选择一个SQL SELEC语句的例子，它是使用对话框中的表

格和项目自动建立的。

清除（clear）：可重新编辑

图4-8 使用SQL查询装载资料

4.6 SPSS导入节点

以SPSS格式保存的檔（.sav）中导入资料。

●导入文件（Import file）。指定档的文件名。使用者可以键入档案

名或者用省略号按键选择文件。

●使用变量卷标（Use variable labels）。如果在.sav檔中想使用描述

性变量卷标而不是简短的字段名，可选择这一选项。

●使用变量值卷标（Use value labels）。在.sav文件中如果想使用变量

值卷标而不是用表示变量值的抽象符号和数字就选择这一选项。

例如，用1和2来分别表示性别男和女的资料中，就可以使用这

个选项，该字段将会转换为字符型，并导入男和女为真实值。图4-9 导入一个SPSS文件

4.7 SAS导入节点

使用者可以以下列四种类型导入档：

●SAS for Windows/OS2 (.sd2)

●SAS for UNIX (.ssd)

●SAS Transport (.tpt)

●SAS version 7/8 (.sas7bdat)

当导入资料时，会保存所有的变量，而且不会改变变量类型。

所有的样本都会被选中。

图4-10 导入一个SAS文件

4.7.1 为SAS导入节点设置选项

●导入（import）。选择传送何种类型的SAS文件。

●导入文件（import file）。指定文件名。

●成员（member）。从上面选定的SAS传输文件中选定一个成员来导入。

●从SAS数据文件中读使用者格式（Read user formats from a SAS data file）：SAS文件以不同的方式储存资料和资料格式（如变量卷标）。使用者可将格式档导入。

●格式化檔（format file）。如果需要一个格式化档，勾选本框可被激活。

4.7.2 SAS導入節點設置選項

●使用变量卷标标题（Use variable lable headings）。从SAS格式档并非像SPSS档是用字段名，而是用描述性变量卷标。故该选项预设为不选。

4.8 使用者输入节点

●从无到有创立资料（Creating Data from Scratch）：

从来源选项板中，使用者输入节点是完全空白的，没有任何字段和资料信息。使用者可以从最初始状态创建合成资料。

●从已存数据源中产生数据（Generating Data from an Existing Data Source）

确定在流程的哪一点输入一节点。

在节点上单击鼠标右键，此节点的资料将进入使用者输入节点中，并且从菜单中选择Generate User Input Node。

使用者输入节点上负载了该数据流下游的所有过程，在流的某点处代替已存在的节点。当产生后，节点从原资料中继承了（如果可以被继承）所有的数据结构和字段类型信息。

*注意：如果数据没有从流程的所有节点通过，则节点不会被充分实例化，意味着在利用使用者输入节点进行替代时，存储和资料值不是全部可用的。

4.8.1 为使用者输入节点设置选项

对一个从选项板中添加的节点来说，表格是空的。使用表格选项，

使用者可以执行以下任务：

●使用表格右边的Adding a new field 按键增加新的字段。

●重新命名已存在的字段。

●为每个字段指定资料存储类型。

●指定变量值。

图4-11 为一个新生的节点产生使用者输入节点对话框

4.8.2指定变量值的规则

●在符号型字段里，使用者应该在多个变量值之间留有空格，例如：HIGH MEDIUM LOW

●在数值型字段里，使用者也可在多个变量值之间留有空格：10 12 14 16 18

●指出范围，例如：（10，20）和递增的阶数（2）。使用这种方法，使用者应该键入：10，20，2

范例：Age.30,60,10

BP.LOW

Age BP Cholesterol Drug

30 LOW NORMAL $null$

30 LOW HIGH $null$

40 LOW NORMAL $null$4

0 LOW HIGH $null$

50 LOW NORMAL $null$

50 LOW HIGH $null$

60 LOW NORMAL $null$

60 LOW HIGH $null$

4.9 一般来源节点项目

通过点击相对应的项目可以为所有的来源节点指定下列选项：

●Data tab：描述字段中资料的存储方式

Override：查看目前储存类型和是否需要重新储存。

Storage：可修改每一字段存储类型的列表。Clementine

中其他的存储类型有：实数型、字符型、图4-12 来源节点选项（Data tab）

时间型、日期型。

●Types tab：用来设置数据类型。这些项目提供了与Type

节点相同的功能。

●Filter tab：用来排除或者重新命名数据域位、过滤字段

图4-13 来源节点选项（Types tab）

图4-14 来源节点选项（Filter tab）

●Annotation tab：在Clementine中用于所有的节点，这

个项目提供更改节点名的选项，提供常用工具提示、

储存长的提示。

4.9.1在来源节点中设置数据类型图4-15 来源节点选项（Annotation tab）

●类型（Type）：用来描述给定字段的资料性质。如果一个字段的所有性质都是已知的，就被称为充分实例化（fully

instantiated）。字段的类型和字段的存储是不同的，字段类型是指资料是否被存储为字符串型、整数型、实数型、

日期型还是时间型。

●方向（Direction）：用来告知模型节点是否该字段将被

Input（预测字段）还是被Output（被预测字段）。

Both和None都是可用方向。

●遗漏值（Missing value）：指定哪种变量值将当作空

格（blanks）。

●变量值检查（Value checking）：在Check一栏中，使用

者可以设置选项来保证字段值在一定的指定范围内。

●实例化选项（Instantiation options）：在Value一栏中，图4-18 遗漏值

使用者可以设置选项，是从数据集中读取数据值，还

是点击Specify来打开另一个对话框设置变量值。

图4-18实例化选项

●Ignore Unique Fields：将自动忽略只有一个值的字段。图4-18

●Ignore Large Sets：将自动忽略有很多成员的集合。

●使用工具菜单按钮，使用者可以建立一个Filter节点以丢弃已选字段。

(更多细节，参考“字段操作节点”章中的“在类型节点中设置数据类型”。)

在来源节点中设置数据类型

在来源节点中使用Types项目可以指定字段的一些重要属性：

●类型（Type）。用来描述给定字段的资料性质。如果一个字段的所有性质都是已知的，就被称为充分实例化（fully instantiated）。字段的类型和字段的存储是不同的，字段类型是指资料是否被存储为字符串型、整数型、实数型、日期型还是时间型。

●方向（Direction）。用来告知模型节点是否该字段将被Input（预测字段）还是被Output（被预测字段）。Both和None 都是可用方向。

●遗漏值（Missing value）。指定哪种变量值将当作空格（blanks）。

●变量值检查（Value checking）。使用者可以设置选项来保证字段值在一定的指定范围内。

●实例化选项（Instantiation options）。在Value一栏中，使用者可以设置选项，是从数据集中读取数据值，还是点击Specify来打开另一个对话框设置变量值。

4.9.2 在来源节点处过滤栏位

●栏位（Field）。展示目前连接的资料来源中的输入栏位。

●过滤（Filter）。展示所有输入栏位的过滤状态。过滤栏位包括在这个列中的一个红色的X，表明这个栏位元在流程的下游不能通过。点击Filter列来控制一个已选栏位的过滤开关。使用者也可以按住shift键，同时设置多个栏位。

●栏位（Field）。展示离开Filter节点时的栏位。副本栏位名称以红色显示。使用者可以点击这一列，键入一个新名称。或者使用者可以点击Filter列，使栏位副本失效，删除该栏位。

*点击列的表头，在上表显示所有列均可被存储。

●查看目前栏位（View current fields）该选项是为了更方便灵活的查看连接到过滤节点的资料集，它预设是选中的，并且这是最为普遍的过滤节点的使用方法。

●查看未使用的栏位设置（View unused field settings）选择该选项来查看曾经与过滤节点相连的资料集的栏位（但不再使用）。在从一个流程到另一个流程复制过滤节点，或存储和重载过滤节点时，这个选项相当有用。

5. 记录操作节点

5.1 记录操作概述

记录操作节点用于在记录层次修改资料集。这些操作在资料采矿的资料理解和资料准备阶段很重要。

记录操作选项板包括以下节点：

●选择（select）

●样本（sample）

●均衡（balance）

●聚合（aggregate）

●排序（sort）

●合并（merge）

●附加（append）

●区分（distinct）图5－1 记录操作

5.2 选择节点

●使用者可以使用选择节点根据具体条件从资料流程中选择或排除某一记录子集，如符合“Class＝¨Drink〃〃条件的记录子集。

●选择节点也用于选择一定比例的记录，使用者可以使用选择节点来创建自己的条件。例如，使用者可以创建如下条件：

Class="Drink"and random(10)<=4 这一条件将从Class为“Drink”的记录中，选择大约

40％，并向流程的下游下传（downstream）这些记录以用于进一步分析。

●Mode（模式）

include（包含）：选择以便在流程中包含符合选择条件

的记录。

discard（排除）：选择以便将符合选择条件的记录排除出流。

●Condition（条件）:用于检验每一条记录的选择条件，选

使用者可以在视窗中输入运算式，也可以点击视窗右边运

算式构造（Expression Builder）按钮来构造条件。

5.3 抽样节点

使用者可以使用抽样节点来明确限制通过流的记录数或排除一定比例的记录。由于各种原因，使用者需要对原资料进行抽样，如：

提高资料采矿工具的性能。

大量削减（Paring down）一个大型的资料集，比如拥有上百万记录的资料集。使用抽样节点，使用者可以通过随机抽样来生成模型，该模型通常和从整个资料集中导出的模型一样精确。

训练类神经网络。使用者应该为训练和测试各保留一个样本。

5.3.1 抽样节点选项

●Mode（模式）：为以下模式选择是否通过（包含）或丢弃

（排除）记录。

●最大样本容量：确定通过流程的最大样本量。如果想在选择

1-in-n选项或Random％抽样选项中不使用该

选项，可将最大样本量数目设置为超出数据

集容量。

●抽样（Sample）通过以下选项选择抽样方法：

First：选择使用连续资料抽样法。例如，如果最大样本量设为

10，000，则前10，000个记录将通过流（如果模式为

pass sample）或被丢弃（如果模式为discard sample）。图5－2 抽样节点设置

1-in-n：选择资料抽样法为每n个通过或丢弃一个记录。

例如，如果n设置为5，则每五个记录将有一个记录根据上述模式通过或丢弃。

random％：选择随机抽取数据集一定百分比的样本。例如，如果把百分比设置为20，那么资料集有20％的记录将会根据上述模式设置通过流或丢弃。

5.4均衡节点

使用者可以使用均衡节点来修正资料集中的不均匀性，以便能够符合特定的测试原则。

均衡是根据指定的条件复制记录后丢弃记录。不受任何条件限制的记录会一直通过流程。由于这一过程通过复制并且/或者丢弃记录，因而资料的原始顺序将在资料下传（downstream）过程中流失。一定要在将均衡节点加到流程之前导出一个和顺序有关的值。

注：均衡节点可以从资料分布图和直方图中自动生成。

5.4.1 均衡节点的设置选项

●记录均衡指令（Record balancing directives）：

列出目前的均衡指令。每一指令都包括一个因子和一个条件，使软件在条件为真时，根据指定的因子，提高记录的比率。列出目前因子小于1.0意味着记录的比率将会减少。

●生成条件（Create conditions）

●删除指令（Delete directives）：使用红色的删除按钮。

●对指令排序（Sort directives）:使用上下箭头按钮

图5－3 均衡节点设置图5－4 聚合节点设置

5.5.1 聚合节点的设置选项

●关键字段相邻（Keys are contiguous ）：若关键字段值出现在相邻记录中，该选项按相同值处理。

●关键字段（Key field）：列出可用于聚合的关键字段。如果所选关键字段不止一个，则所有值将组合起来生成聚合记录的关键字段。

●聚合字段（Aggregate fields）：列出将按照所选聚合模式聚合的数值型字段。

●预设模式（Defaut mode）：指定对新添加的字段所使用的预设聚合模式、如果频繁使用同样的聚合方式，此处可选择一个或以上的模式，使用右边的Apply to All 按钮将所选模式应用于以上列出的所有字段。

●在Clementine中可以使用以下聚合模式：

总和Sum:选择返回关键字段的每一组合的值的和。

平均值Mean:选择返回关键字段的每一组合的值的平均。

最小值Min:选择返回关键字段的每一组合的最小值。

最大值Max:选择返回关键字段的每一组合的最大值。

标准差Sdev:选择返回关键字段的每一组合的标准方差。

●新字段扩展名（New field name extension):选择添加后缀(suffix)或前缀(prefix)，以复制聚合字段。比如，如果选择了后缀选项，并规定“1〃为扩展名，则对字段Age的最小值聚合结果会产生成名为Age_Min_1的字段名。

●Include record count in field（字段中包括记录数）：选择在每个输出记录中包括一个名为record_count的额外预设字段。这一字段表明有多少输入记录被用于形成每一聚合字段。

5.6 排序节点

可以使用排序节点根据一个或多个字段值对记录进行升序或降序排列。

排序节点经常用于浏览和选择带有最常见资料值的记录，有助于探索分析资料并作出决策，比如选择前十名最好的顾客的记录。

5.6.1 排序节点设置

●按……排序（Sort by）：所有被选为排序关键字段的字段都显示在一张表格中。用作排序的关键字段最好是数值型字段。

添加字段（Add fields）：使用对话框右边的Field Chooser按钮把字段添加到列表中。

选择顺序（Select an order）：通过顺序（order）栏中点选Ascending(升序)或Descending（降序）来选择顺序。

删除字段（Delete fields）：使用红色的删除按钮。

排列指令（Sort directives）：使用上下箭头按钮。

●预设排列顺序（Default sort order）：选择Ascending

(升序)或者Descending（降序）作为以上新添加的字段

的预设排序顺序。

5.7 合并节点图5－5 排序节点设置

合并节点的功能是接受多重输入记录，并生成包含部分或全部输入字段元的单一输出记录，这一操作在合并来自不同资料来源的资料时很有用。

5.7.1 合并节点设置

●按照顺序合并（merge by order）：按照输入顺序连接来自所有数据库的对应记录，直至最小的资料源输入完毕。

资料在合并时如何与来自其它数据库的资料匹配。

注：系统遗漏值null并不认为相等，不参与合并。

●可能的关键字段 (Possible keys)：列出所有输入资料来源中

的所有字段。从列表中选择一个字段，然后使用箭头按钮将

其添加为合并记录的关键字段。

●合并的关键字段（Keys for merge）：列出用于合并所有输入

资料源的记录的关键字段。

●合并重复关键字段（Combine duplicate key fields）：当选择

了不止一个关键字段时，这一选项确保一个关键字段名只有

一个输出字段。

●只包括匹配记录（内部合并）（Including only matching 图5－6 合并节点设置

records(inner join)）：选择只合并完整的记录。

●包括匹配和不匹配记录（完全外部合并）（Include matching and nonmatching records(full order join)）：选择执行“完全外部合并”。表示如果某一关键字段存在于其中的一个资源，而在其它的资料来源中存在，则不完整的记录仍然保留着。未定义值（$null$）被添加到关键字段中并包含在输出记录中

从合并节点过滤字段

合并节点能够方便的过滤或者重命名由于合并多重资料来源

引起的重复字段。点击对话框中的Filter 以进行过滤选择。

●Field（字段）：显示目前连接资料源的输入字段，重复的字段

用红色显示。

●Tag（卷标）：列出与资料源连接相关的Tag名。点击INPUTS

栏以改变合并节点的目前连接。

●Source node（来源节点）：显示目前合并资料的来源节点。

●connected node（连接节点）：显示与合并节点连接的节点名称。

设置输入顺序并加上卷标图5－6 从合并节点过滤字段

●使用合并节点和附加节点对话框的inputs，可以规定输入资料来源的顺序，并可任意修改每一资料来源的卷标。

●tag（卷标）：列出每个输入资料源的目前卷标名。可以在Tag单元键入新的卷标名以改变预设卷标名

图5－7合并节点设置输入顺序并加标签图5－8 附加节点设置

5.8 附加节点

使用附加节点将记录集串联起来。

与合并节点中将不同资料来源中的记录连接起来不同，附加节点读取并下传（downstream）来自同一资料来源的所有记录直至该资料来源不再有记录为止，然后使用与读取首个输入资料来源记录相同的数据结构（记录和字段数目等）读取下一个资料来源的记录。如果最初的资料来源的字段比另一个输入资料来源多，系统将对任意不完整值使用字符串（$null$）补充。

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/d912827432.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

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

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。