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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 Modeler具有许多独特的性能，这使得它成为当今企业预测分析的理想选择。
SPSS Modeler 软件功能SPSS Modeler 原名Clementine，是一个久享盛誉的数据挖掘平台，全面支持数据挖掘CRISP-DM的标准流程。
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。
SPSS Clementine 数据挖掘入门(3)了解SPSS Clementine的基本应用后，再对比微软的SSAS，各自的优缺点就非常明显了。
微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具，微软联合SAS、Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA，微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。
所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。
但SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具，Visual Studio的SSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已，根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。
尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘，不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。
PS：既然说到Visual Studio，我又忍不住要发牢骚。
大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具，它为团队中不同的角色提供不同的开发模板，并且还有一个服务端组件，通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。
SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中，但是这种整合做得并不彻底。
比如说，使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包，比起DataStage 基于角色提供了四种客户端，VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……；现在对比Clementine也是，Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。
当然，Visual Studio本身是很好的工具，只不过是微软没有好好利用而已，期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。
所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程，但是将模型部署到SSAS就好了。
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算法原理Clementine算法原理Clementine算法是一种常用的数据挖掘算法，用于发现数据集中的隐含模式和关联规则。
它是一种基于决策树的分类算法，可以用于预测未知数据的类别。
本文将介绍Clementine算法的原理及其应用。
一、Clementine算法的基本原理Clementine算法的基本原理是通过对已知数据集的学习，构建一个决策树模型，然后利用该模型对未知数据进行分类。
算法的核心思想是将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个决策树节点，通过比较不同特征的取值来划分数据。
在构建决策树的过程中，算法会根据某种准则选择最佳的特征作为划分依据，直到所有数据都被正确分类或无法继续划分为止。
二、Clementine算法的具体步骤1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，保证数据的质量和完整性。
2. 特征选择：根据特征的重要性和相关性对数据进行特征选择，筛选出对分类结果有影响的特征。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
4. 构建决策树：根据训练集的数据，利用信息增益、基尼系数等准则选择最佳的特征进行划分，递归地构建决策树。
5. 决策树剪枝：为了避免过拟合现象，需要对决策树进行剪枝操作，去除一些不必要的节点和分支。
6. 模型评估：使用测试集对构建好的决策树模型进行评估，计算分类准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。
三、Clementine算法的应用领域Clementine算法在数据挖掘领域有着广泛的应用。
它可以用于市场分析、客户分类、信用评估等多个领域。
1. 市场分析：通过对市场数据的分析，可以预测产品的销售情况、消费者的购买偏好等，为企业的市场决策提供依据。
2. 客户分类：通过对客户的个人信息、购买记录等进行分析，可以将客户划分为不同的类别，为企业的客户管理和营销活动提供指导。
3. 信用评估：通过对个人信用记录、收入状况等进行分析，可以评估个人的信用水平，为银行等金融机构的信贷决策提供参考。
实验四 数据挖掘实验指导一、目的掌握数据挖掘工具Clementine 的基本方法与操作。
二、任务利用Clementine 对药物数据进行简单的数据挖掘操作，熟悉数据挖掘的基本步骤。
三、要求了解数据挖掘的基本步骤，完成针对给定数据的决策树挖掘/关联规则分析/聚类分析，并写出实验报告。
四、实验内容利用Clementine 对Drug.txt 中药物研究数据进行决策树、关联规则分析，观察挖掘的结果，比较这些方法挖掘结果的异同，根据观察的结果写出实验报告。
注：药物研究数据来源于对治疗同一疾病病人的处方，这些病人服用不同药物，取得了相同效果。
其中所含数据项如下：Age: 年龄 Sex: 性别(M\F) Drug: 病人所服药物种类(A/B/C/X/Y) BP: 血压(High\Normal\Low)Cholesterol: 胆固醇(Normal\High) Na: 唾液中钠元素含量 K: 唾液中钾元素含量 希望通过数据挖掘发现这些处方中隐藏的规律，给出不同临床特征病人更适合服务哪种药物的建议，为未来医生填写处方提供参考。
五、实验环境1、 硬件：P4/256MB 台式计算机2、 软件：Windows 2000 Professional/SQL Server 2000/Clementine 8.1及以上3、 数据：Drugs 数据 (文件Drug.txt) 六、步骤（一) 启动clementine双击桌面数据挖掘工具“clementine 8.1” 图标或C:\Clementine 8.1\bin\Clementine.exe ，即可启动该挖掘工具，界面如图4-1所示。
主工作区结果输出区（二)数据挖掘操作1．挖掘流（stream）操作（1)新建：File菜单→New Stream命令（2)保存/另存：File菜单→Save Stream /Save Stream As…命令→指定保存位置、文件名称→保存按钮（3)打开：File菜单→Open Stream…命令→指定要打开流的位置、文件名称→打开按钮2．挖掘步骤（1）建立连接数据源1）在挖掘工具区选项卡“Sources”中将“Var. File”节点拖入到主工作区。
