SPSS_clementine数据处理

数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 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。

关联分析的数据处理操作（spss18及clementin12操作）
默认分类2011-05-27 21:49:20 阅读619 评论4 字号：大中小订阅
方法一：
我们在做关联分析时常常看到的原始数据是这样的（用户的唯一标示、购买的产品）：
关联分析则是需要这样的数据格式：
即：UID为101的用户，购买了a、b、c，UID为102的用户购买a，1代表购买，0代表未买
下来我们用spss18来进行数据转换操作：
第一步，在数据选项中选择重组，在填出的窗口上点击确定（对原始数据备份）
第二步，选择第二个选项，然后点击下一步
第三步：选择标示变量UID及索引变量（购买产品），点击下一步
第四步，选择第一个选项并点击下一步
第五步，选择按初始变量排序组合，创建指示符变量
直接点击完成，数据转化完成！！！
方法二，利用s pss中的syntax来完成：
首先在文件选项中点击新建并选择语法，直接复制以下syntax，并运行即可：SORT CASES BY UID SORC.
CASESTOVARS
/ID=UID
/INDEX=SORC
/GROUPBY=VARIABLE
/VIND ROOT=ind.
如图：
方法三（clementine12操作）：
人工在类型中设定…购买产品‟字段为“集合”类型，接入设为标志节点，如图定义，修改T为1，F为0 ，汇总关键字选择用户UID标志，接入表节点查看，搞定。

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。

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：/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/1qZY5GUltraISO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 121、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。

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。

数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 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。

实验报告学号：姓名：专业：金融学一、实验名称：SPSS Clementine 11.0的应用二、实验目的：通过对SPSS Clementine 11.0中所附实例——有线电视服务销售（C&R树）的实践，初步掌握对该软件的操作。

三、实验过程及结果：1.打开数据源：NewsChan.sav.2.输出表，可以看到该数据源中包涵的字段及信息。

其中包涵教育、性别、年龄、每天看电视时长、子女数、收入水平、是否有意订购有限电视等8个字段，442条信息。

接下来通过对着442个样本的分析，挖掘出那些群体真正订购有线电视服务的可能性最大。

3.将是否有意订购有限电视服务这一字段设为输出变量。

4.建立C&R决策树。

在“模型”选项卡中选择“启动交互会话”作为构建选项，以便生成“交互树”窗口，对决策树进行选择和编辑。

5.在“专家”选项中选中“专家”并对最大代理数以及最小杂志改变进行设置，同时对停止标准以及修剪树规则进行设置，这样倾向于产生简单的树，避免改进对意义十分微小的分支。

6.设置完成后，执行该节点，出现交互树界面。

最初只显示根节点，由此可以看出，总共442个样本数据，有可能预定的为215个，占48.6%。

7.整个决策树如下，共五层。

由于之前有设置修剪，所以决策树比较简单明了。

图中的每个节点是按照不同的变量分的，例如第一个节点是按照年龄来分，第二个节点是按照收入分的。

8、由树可以看出，年龄在40.5岁以上的是“是”的几率占近68%，响应积极，在40.5岁及以下的响应率较低，接着在其下根据收入水平进一步提高其响应率，直至到最后一层将其响应率从34.5%提高到60.5%。

9.查看此树的收益表。

节点2和节点13拥有最高的指数值，同预期一样。

节点2的指数近140%，这表明，从节点2的样本中选择获得积极响应的概率会是随机选择获得积极响应的140%倍。

10.查看其指数提升图。

可以看出节点2与13的样本中至少包含了全体样本积极响应的50%以上。