SPSS_clementine数据处理
数据挖掘工具(一)Clementine
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。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
13.1遗传算法概述 13.2基本遗传算法 13.3改进遗传算法 13.4基于遗传算法的数据挖掘 13.5基因表达式编程 13.6小结
14.1支持向量机基础 14.2支持向量机的基本原理 14.3支持向量机的实现技术 14.4支持向量回归机 14.5支持向量机的改进算法 14.6支持向量机在数据挖掘中的应用 14.7小结
17.1基于损失函数的标准 17.2基于统计检验的准则 17.3基于计分函数的标准 17.4贝叶斯标准 17.5计算标准 17.6小结
第18章 SPSS Clementine基础
第19章 SPSS Clementine数据管
理
第20章数据的图形化 展示
第21章 SPSS Clementine数据挖 掘建模
22.1结果输出的概述 22.2表节点的输出 22.3通过矩阵方式建立关系表 22.4评估预测值的输出 22.5数据审核报告 22.6统计量输出 22.7均值的输出 22.8数据的质量报告 22.9格式化的报告输出
23.1数据挖掘项目实施步骤 23.2数据挖掘项目周期 23.3建立项目和报告 23.4处理缺失值 23.5导入和导出PMML模型 23.6小结
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图
算法
算法
宝典
模型
数据挖掘
部分
应用
原理
数据挖掘
数据 小结
关联
数据挖掘
数据
分析
第章
规则
模型
实例
内容摘要
关联分析的数据处理操作
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
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clementine中文教程
研討會內容
二 Clementine中文版功能說明
Clementine的工作環境及其方便容易的操作能力
完全中文化的介面 和CRISP-DM的結合 協助整理串流跟輸出的管理員 用串流方式做資料採礦 超級節點
研討會內容
二 Clementine中文版功能說明
對應CRISP-DM，Clementine有哪些功能
資料理解(II)—讀取資料
資料理解(II)—檢視資料
利用表格節點 ，可以隨時看 見資料在串流 中任何步驟的 狀況。
資料理解(II)—檢視資料
資料理解(II)—檢視資料
資料理解(II)—檢視資料
資料理解(II)—檢視資料
資料理解(II)—直方圖
連續變數的 分佈。
資料理解(II)—散佈圖
，有需要時可以 往回
Clementine 中文版
功能介紹
現代淘金者 的最佳資料採礦工具
工作環境—完全中文化
工作環境—介面介紹
串流工作區：實際上用來建 構DM流程的所有的動作、
設定…的區域
節點調色版：不同的 node代表不同功能的工 具，不同的活頁代表 不同的DM 流程的工具 集合
操作管理區：管 理操作時期產生 的stream, 輸出, 模型
Data Mining 和 OLAP 不同？
OLAP
On-Line Analytical Process
對手邊資料的多維度 呈現，無法呈現隱藏 行為模式
對現有資料的分析
Data Mining 包括對手邊資料的呈
現，以及OLAP無法 呈現的隱藏行為模式 除了分析過去資料， 也可以預測未來
進而成為決策減少流失 的智慧 降低成本
数据挖掘第二部分SPSSclementine11培训2cindy-精选文档
神经网络 四个不同的规则归纳方法：
C5.0，QUEST，CHAID和C&R Tree
线性和 Logistic 回归分析 一个序列探测方法
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聚类方法
聚类方法，有时提及为无监督学习，没有输出 字段的概念 Clementine中有三个聚类方法:
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什么是监督学习？
当我们知道模型输出时的 一种建模技术 我们将会 “监督” 这些算 法并且告诉它们什么是我 们想要预测的
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什么是精炼？
一个精炼的模型可以直接 放置回数据流区域 一个生成的模型创建的新 字段（或者数据列）可能 为：
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什么是 K-means 聚类？
更传统的聚类技术 和其它分类技术又非常紧密相关，但是对于分 类数据处理的不是很好
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第七章 Clementine的建模技术
Clementine 建模
建模主要途径 ： 预测 – 预测一个数字值或符号值 关联 – 寻找可能一起发生的事件
聚类 – 寻找表现相似事物的群体
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预测模型
预测模型，有时提及为监督学习，输入用来为 输出预测值 Clementine 中有八个预测模型节点：
精炼模型
分组 预测和关联值
未精炼模 型
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什么是预测？
决定一个数值或分类结果
数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典第10章关联规则
3．算法CaD(Candidate Distribution)
CaD算法综合了DD和CD算法，以弥补它们 各自的不足。 与DD算法相似，CaD算法也是在 各节点间分配候选集，但它有选择地对数据库进 行分割，使每个节点可以根据本地的数据来处理 它的候选集，减少处理器之间对数据和各候选集 的依赖，从而减少同步，减少通信量。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化 的，它显示了这些变量之间的关系。
数值型关联规则处理的是定量数据项（或属性） 之间的关系，
5
10.1.2关联规则分类
2．基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关 联规则和多层关联规则
例如： IBM台式机→Sony打印机是一个细节数据上的单
层关联规则； 台式机→Sony打印机，（此处台式机是IBM台式
I1∧I4→I5 I1∧I5→I4 I4∧I5→I1 I1→I4∧I5 I4→I1∧I5 I5→I1∧I4
confidence=2/2=100% confidence=2/2=100% confidence=2/4=50% confidence=2/2=100% confidence=2/7=28.5% confidence=2/6=33.3%
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10.5 增量更新挖掘算法
❖ 10.5.1增量挖掘 增量式关联规则更新技术应具备下列特性: (1)规则应可随数据的变化而变化； (2)规则更新时应可避免再次处理旧数据，而可利
用在先前发现过程中所获得的结果； (3)更新维护方法应尽可能独立于具体的发现算法。
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10.5.2 FUP 算法
算法的基本思想:和Apriori算法的框架一致的。每次 循环对应一定长度的项集，循环从1-项集开始，在以后每 一次循环，分别发现k-项集，直到没有更长的项集出现为 止。而且，从第二次循环开始，每一次循环的候选项集都 是根据前一次循环所发现的频繁项集生成的。在每一次循 环中，根据增加的数据库db对L中的频繁k-项集的支持度 进行更新，以过滤出淘汰者(losers)，这一过程中只要遍 历增加的数据库db。在遍历增加的数据库db时，根据db中 的事务产生一组候选项集Ck，并计算它们在数据库db中的 支持度。然后根据D对候选项集Ck中的项目的支持度进行 更新，以发现新的频繁项集。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典第11章 粗糙集理论
©
第11章
粗糙集理论: 6
❖ 粗糙集的研究对象是由一个多值属性(特征、症状、 特性等)集合描述的一个对象(观察、病历等)集合， 对于每个对象及其属性都有一个值作为其描述符号， 对象、属性和描述符是表达决策问题的3个基本要 素。
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第11章
粗糙集理论: 7
❖ 粗糙集理论逐渐应用于数据挖掘领域中，并在对大 型数据库中不完整数据进行分析和学习方面取得了 显著的成果，使得粗糙集理论及数据挖掘的研究成 为热点领域。最近几年，粗糙集理论越来越受到众 多研究人员的重视，它的应用研究得到了很大的发 展。
❖ RX={ x |xU |,且[x]R X } 为集合X的R下近似集； ❖ 称 RX={ x |x U |,且[x]R X} 为集合X的R上近似集； ❖ 称集合 BNR(X ) RX RX 为X的R边界域； ❖ 称 POSR (X)=RX 为X的R正域；
❖ 称 NEGR(X)=U-RX 为X的R负域。
❖ X的下近似集为: Pos(X)=R(X)={e6,e7,e8} ❖ X的上近似集为: R(X)={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8} ❖ X的负区域: NEGR (X)={e5} 。
； ；
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第11章
粗糙集理论: 19
11.2知识表达
❖ 知识表达在智能数据处理中占有十分重要的地位。 在智能系统中，经常会碰到要处理的对象可能是用 语言方式表达，也可能使用数据表达；可能是精确 的数据，可能会有一些缺省的信息或者相互矛盾的 信息。
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第11章
粗糙集理论: 28
❖ 属性集合P的所有约简的交集定义为P的核(Core)， 记作core(P)，核是表达知识必不可少的重要属性集。
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第11章
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连接三个制表节点，检查数据文件的读入是否正确。
用Append节点，追加两个记录顾客信息的数据文件。编 辑节点，并检查节点设置是否正确（确保 custtravel1.dat是第一个数据文件），用制表节点，查 看追加结果。 用Merge节点，合并holtravel.dat和生成的数据文件，选 择包括匹配和不匹配记录。用制表节点，查看合并结果 。
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外部合并选择数据集
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超级节点简化数据流
超级节点在流中用星型图标表示，图标的明暗 程度表示超级节点的类型和流的方向（流向或 者流出） 总共有三种类型的超级节点：
源超级节点 过程超级节点 终端超级节点
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用制表节点查看输出结果。 用超级节点封装填充节点和制表节点
保存流mystream.str，以后的练习将会用到这个流。
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第四章
处理日期
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第四章 处理日期
内容：
介绍如何设定流中的日期格式 介绍日期函数处理涉及日期字段的计算 介绍字符串函数处理日期的格式 介绍如何使用导出节点的多重模式 这一章我们介绍在Clementine中如何处理日期字段 fulldata.txt， Account_DateProb.dat ，MultDate.txt
缓存的主要作用：
避免预处理过程的重复，提高速度 冻结样本，例源自导出和分割节点中使用随机函数选择 样本
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分割节点中使用缓存
启用缓存
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。当数据在节点处被缓存时，这个文件图标是 绿色的。
刷新缓存
保存缓存
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条目设置
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处理字段
使用导出节点和子链函数 提取字段 substring (1, 2, ACCTNO)提取字段ACCT
substring (4, 5, ACCTNO)提取字段 CUSTREF substring (10, 5, ACCTNO)提取字段 ACCTREF
以SPSS 文件的形式来保存一个缓存区的内容 可以通过SPSS 文件节点在流中读入 可以恢复到最初生成缓存的节点
读取缓存
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练习
使用变量文件节点，读入数据文件custandhol.dat。
使用区分节点移除重复记录，区分字段为CUSTID。使 用制表节点查看数据文件
合并节点可以合并两个或者更多的数据源，可以整 体分析个体存放于不同数据源中的信息。
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合并文件
使用变量文件节点读入文 件customer.dat
确认选中从文件读取字段 名 分隔符选中制表符，取消 逗号分隔符
使用合并节点连接变量文 件节点和追加节点
选中按照关键字段 包括匹配和不匹配记录
使用分布节点连接分割节 点
选择字段Partition 输出分布图
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数据缓存
为了最优化的执行，用户可以对任何没有结束 的节点建立一个缓存。
当对一个节点建立一个缓存的时候，缓存区会被下一 次执行数据流时要通过节点的数据所填满。以后数据 就从该缓存区中读取而不是从数据源中读取。
数据文件SmallSampleMissing.txt
数据：
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使用质量节点提高数据质量
使用变量文件节点读入数 据 SmallSampleMissing.txt
确定选中“读取字段名”
使用类型节点连接变量文 件节点
CHILDREN值99设定空白
使用制表节点输出表格 使用质量节点
选中未定义值，空格，空 白和空字符串 输出质量报告
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生成选择节点和过滤节点
质量报告产生菜单生成选 择节点和过滤节点，插入 类型节点和制表节点之间 使用制表节点输出表格
生成选择节点选择带有至 少一个缺失值的记录
生成过滤节点过滤带有缺 失值的字段
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第三章
处理缺失数据
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第三章 处理缺失数据
内容：
使用质量节点产生过滤和选择节点包含和排除具有缺 失数据的字段和记录 使用填充节点删除空白 使用类型节点自动检查空白 处理缺失数据的建议
目的：
这一章引入一系列方法处理缺失数据
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追加节点合并数据文件
不同组记录的相似信息有可能存储在不同数据 文件
不同财政年度的银行帐目信息 不同学年的考试结果 不同部门的欺诈信息 不同周的事务办理数据
追加节点可以合并两个或者更多的数据源，可 以分析和比较不同记录组的相似信息。
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数据流和输出
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使用填充节点移除空白
使用类型节点指定空白
三个填充节点插入类型节 点和制表节点之间
字段CHILDREN替换为0 字段INCOME替换为 23407 字段SEX 替换为 “unknown”
使用制表节点输出表格
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使用抽样节点抽取样本
使用抽样节点连接变量文 件节点 设定抽样节点选项
包括样本 random％值为60 设定随机种子数54321
使用制表节点输出表格
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使用导出、选择节点抽取样本
使用导出节点连接变量文 件节点
导出字段flag 规则random0 (2)
GENDER 字段White Space指定为空白 HOLCOST字段null指定为空白 从质量节点自动生成选择节点，选择没有缺失值的记录 统计节点连接生成选择节点，计算HOLCOST 字段的均值。
在类型节点上连接质量节点，计算空白值数目。
填充节点连接类型节点，均值填充HOLCOST字段缺失 值。
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字段数目不同时的读入规则
如果一个输入的字段数目比最初数据源少，输 入源记录缺失的字段用未定义值($null$)填补。 如果一个输入的字段数目比最初数据源多，默 认为从流中过滤掉多余的字段，有一个选项可 以允许输入所有数据集的字段，所有记录缺失 的字段用未定义值($null$)填补。
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使用制表节点输出表格
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合并方法
按照顺序合并数据：如每一输入的第n 个记录被 合并生成第n 个输出记录。只要任一记录缺少匹 配的输入记录，则不会生成任何输出记录。 按照关键字段合并数据：如果某一关键字段值 不止一次的出现，则返回所有可能的组合。
只包括匹配记录(内部合并) 包括匹配和不匹配记录（完全外部合并） 包括匹配和选中的不匹配记录（部分全外部合并） 包括第一个数据集中且不与其它数据集匹配的记录（ 反向合并） 合并相同的关键字段：每个输出字段都有不同的字段 名
对上述数据文件，用抽样节点随机抽取70%的记录
在抽样节点，设置随机种子值 执行该流，观察每次的结果是否相同
使用分割节点把数据文件分割成两部分，70％训练集， 30％测试集。分别使用制表节点和分布节点查看结果
在抽样节点，缓存数据 再次执行数据流，观察数据流是从数据源节点，还是从抽样节点 执行
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超级节点
规则
两个选中的节点之间必须有路径通过。 一个完整的流不能压缩为一个超级节点。 要压缩的部分流不能包括分叉路径（终端超级节点在 每个分叉路径包含终端节点除外）。 创建超级节点 编辑超级节点 保存超级节点
操作
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练习
custtravel1.dat，custtravel2.dat 记录旅游公司顾客的信 息，holtravel.dat记录不同假期，公司提供的旅游信息， 合并三个数据文件。 使用变量文件节点分别读入这三个数据文件。
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自动检查缺失和超出边界的值
类型节点包含一种自动检查过程，自动检查数 据是否符合当前的类型和边界设置。
检查过程会忽略空白 自动检查设置：无，无效，强制，丢弃，警告，中止
强制设置选项
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强制设定结果
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处理缺失数据的建议
目的：
数据：
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在Clementine中指定日期格式
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使用过滤节点过滤字段 ACCTNO