Clementine关联规则实验论文
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。
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。
GRI关联规则原理
– 比如说，在一百笔交易的数据中，买铁锤也同时 买铁钉的人有62笔。假设我们将support值定为 60%，那么买铁锤也同时会买铁钉这样的关联已 经超过support值了。可是得在进一步分析其 confidence值。假设在100笔资料中买铁槌的有80 笔，那么confidence值算法是：买铁锤也同时会 买铁钉的比数/买铁锤的总比数=62/80=77.5%。
案例分析
– 购物篮内容: • fruitveg水果蔬菜 • freshmeat新鲜肉品 • dairy牛奶 • cannedveg罐装蔬菜 • cannedmeat罐装肉品 • frozenmeal冷冻肉品 • beer啤酒 • wine酒 • softdrink苏打饮料 • fish鱼 • confectionery糖果
Cannedveg
frozenmeal and beer Frozenmeal
cannedveg
Beer
cannedveg cannedveg and beer
frozenmeal
wine
confectionery
案例分析
• 可以看到，基本可以分为两类：
– cannedveg（罐装蔬菜 ）、frozenmeal（冷冻肉 品）、beer（啤酒）
因为这里只是使用举例所以为了结果的简洁和计算的效率采用了如图所设的参数设定maximumnumberrules1030maximumnumberantecedents2consequent结果antecedent前提条件ruleid规则的id按照可信度大小排序instances符合前提条件的样本数量support支援度instances总样本数量confidence可信度rulesupport同时符合前提条件和结果的样本数量instanceconfidence总样本数量可信度越高说明该条规则分类预测准确率越符合分析条件的购物篮内容关联规则如下
设备维修信息数据挖掘
设备维修信息数据挖掘摘要随着市场竞争的日益激烈，维修售后服务成为了企业的重要竞争能力之一。
然而由于产品故障的不确定性使得备件需求难于预测，维修备件越来越多使得备件库存维护成本不断增加。
这些问题使得维修企业面临的负担加重。
因此针对产品的备件需求问题，本文利用某设备生产企业的维修数据记录，基于数据挖掘技术对不同型号的手机常见故障进行分析，从而为公司的设备储藏提供意见。
首先，本文对原始维修数据记录进行了简单分析。
在对噪声数据和“服务商代码”进行预处理之后，将数据集中的手机维修信息提取出来。
接着利用clementine12.0软件分析得知“反映问题描述”属性与手机使用时长、市场级别、服务商所在地区、产品型号相关性较强。
其次，为了分析故障与其他属性的关系，本文采用关联规则Apriori和GRI算法分析手机使用时长、产品型号分别与故障之间的关联性。
观察关联结果，发现最近买的手机（使用时间低于两个月）主要故障集中在LCD显示故障和网络故障；较早买的手机主要出现开机故障和通话故障。
但是GRI算法得出的结果支持度或置信度较低，不具有说服力。
所以本文主要利用基于协同过滤的推荐算法来分析反映问题描述属性与其他属性的关联规则，并得出了如下结果：地理位置上相近的地区，其手机常见故障也类似；不同种手机型号或不同地区的手机出现的常见故障都是：开机故障，触屏故障，按键故障和通话故障；在不同级别的市场购买手机,，其经常出现故障的手机的手机型号都是T818，T92，EG906，T912和U8。
最后，为了验证推荐算法的可信性，本文对该算法进行质量评价，利用Celmentine 将数据分为训练集和测试集，然后进行算法检验。
结果表明，推荐算法能够比较准确地得出推荐结果。
关键词：设备维修、clementine12.0软件、GRI算法、基于协同过滤的推荐算法Data mining of equipment maintenance informationAbstractAs the competition in the market is increasing, maintenance after-sale service becomes one of the important competition ability of enterprise. However, due to the uncertaint breakdown of product, the spare parts demand is difficult to predict. And with the emergence of a growing number of maintenance spare parts ,the cost of Inventory maintenance is increasing. All of these problems make maintenance enterprises are faced with the burden. Therefore, aiming at Spare parts demand for the product, we use the maintenance record of a equipment manufacturing enterprise to analyse common breakdown of different kinds of mobile phones based on data mining technology and provide equipment storage advices to the mobile phone company.First of all, the article analyses the original maintenance data records. After preprocessing the noise data and ‘Service providers code’, we extract the data set of mobile phone repair information. Then we use clementine12.0 software to analyse the correlation between the properties and learn that ‘The description of reflecting problem’ has a strong correlation with ’The usage time of mobile phone‘ , ’The market level’, ’Service area’ and ’Product model’.Then, In order to analyze the correlation between ‘The description of reflecting problem’and other attributes, We use Apriori and GRI algorithm to analyze the correlation between ’The description of reflecting problem’ and ’The usage time of mobile phone‘ , ’Product model’. Observing the correlation results,we find that the breakdown or the cellphone bought within a month is focused on the LCD display and Network fault,and the cellphone buy early appears starting up fault and communication falut mainly.However, the support or confidence of the results are so low that the results are not convincing. So we mainly use recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering to analyse the correlation between ‘The description of reflecting proble m’and other attributes.Finally,we get the following results:1.The geographical position which is close its mobile phone common faults is similar;2. Although the product model or service area is different,the cellphone appears the same following common faults: starting up fault , touch screen fault, button fault and communication falut;3. Although the market level is different, the cellphone which appear fault usually is T818，T92，EG906，T912和U8.Finally, in order to verify the credibility of the recommendation algorithm, this article is to evaluate the quality of the algorithm.The data is divided into training set and test set used Celmentine, and then test the algorithm. The results show that, the recommendation algorithm can obtain more accurate recommendation results. Key: Equipment maintenance,Clementine12.0 software,The GRI algorithm,The recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering目录1.挖掘目标 (7)2.分析方法与过程 (7)2.1.总体流程 (7)2.2.具体步骤 (8)2.2.1.维修数据集的特点分析 (8)2.2.2.维修数据集的预处理 (10)2.2.3.关联分析 (13)2.3.结果分析 (16)2.3.1 预处理的结果分析 (16)2.3.2手机数据集基于Clementine结果分析 (17)2.3.3 基于推荐算法的手机数据集分析 (19)2.3.4 推荐算法的评价 (25)3.结论 (26)4.参考文献 (27)5.附件 (27)1.挖掘目标本次建模目标是利用维修记录的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析手机各类故障与手机型号、手机各类故障与市场的相互关系，构建反映各类型号手机的常见故障评价指标体系、不同市场和地区手机质量的评价体系，为手机公司的设备储藏提供意见，同时也可为消费者提供购买意见。
基于SPSS Clementine的关联规则分析在中医药数据挖掘中的应用优势和局限
中医学 是 一 门对 临 床经 验 有较 高 要求 的学 科 ，
一
，
它包 含 了决 策 树 、 支 持 向量 机 、 贝 叶斯 网络 等分
其本身具有整体性 、 系统性 、 复杂性等特点。 名老中
医作 为 中医药 学 术 的带 头 人 ， 其学 术 思 想 和临 证 经 验 是 中 医学 的重 要 组成 部 分 ， 也 是不 可 多得 的宝 贵
Ｖｏ ｌ ＿３９ Ｎｏ ．６ １ ２ ．２ ０１ ６
基于 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｃ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ的关联规则分析在 中医药数 据挖掘 中的 应 用 优 势 和 局 限
王玲 玲 ，付 桃 芳 ，杜 俊 英 ， 梁 宜 １ ， ２ Ａ ，方剑 乔
（ １ ．浙江 中医药大学第三临床医学院 ，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ５ ３ ；２ ．浙江 中医药大学附属第三 医院，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ０ ５ ）
基金项 目：全国名老中医药专 家传承工作室建设项 目（ 国中医药人教发【 ２ ０ １ ３ 】 ４ ７号 ） ； 浙江省名老中医专 家传承工作室 建设项 目（ ＧＺ Ｓ ２ ０ １ ２ ０ １ ４） ； 浙江省 中医药科技计 划项 目（ ２ ０ １ ４ Ｚ Ａ０ ５ ９ ）
收 稿 日期 ：２ ０ １ ６ — ０ ９ — ２ ５
摘要 ：Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 是数据挖掘 的常用工具之一 ， 在如今 中医学领 域数据挖掘方 面也 运用相 当广泛 ， 其 中它 的关 联规则分析也是应用最多的挖掘方法之一 。 本文综述了 目前 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 关联规则分析方法在 中医药研究 中运
用的概况 ， 主要是对名老 中医经验传承 、 中医病机 、 症 状与 中药 、 医案研究 和针 灸处 方研究等方 面的关联规 律挖掘 ，
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：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
clementine算法原理
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。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐 和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计 划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门 提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视 化界面，使得用户无需编程 基础即可轻松上手，降低了 使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、 模型训练和评估等方面具有 较高的性能，能够快速完成 大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源 的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件， 方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界 面，但对于一些高级功能和参数 设置，用户仍需要具备一定的专 业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但 对于一些特定需求的用户来说， 其定制性可能不够灵活，难以满 足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够 活跃，对于一些问题的解决可能 会有些困难。
06
Clementine的未来发展 展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术， 提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的 处理速度和准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Clementine关联规则
试验目的：
通过使用SPSS Clementine数据挖掘平台，了解数据挖掘的目的、过程，理解数据挖掘的结果，并能够根据所学习的数据挖掘的相关知识，对挖掘的过程参数和结果数据进行分析。
试验内容：
建立数据源，进行关联规则挖掘。
试验步骤：
1、导入数据源
a)选择“可变文件”节点，把节点图标拖入数据流区域
b)右键点击“可变文件”节点，弹出节点细节选择界面
c)导入BASKETS.txt数据
2、查看导入的数据
a)点击节点选项卡“输出”，双击“表格”节点
b)右键点击“BASKETS.txt”节点，选择“Connect”选项，单击“Table”（在两个节点中产生一个箭头，从“BASKETS.txt”指向“Table”节点。
）
c)右键点击“表格”节点，弹出细节选择界面，单击“执行”
d)查看结束，单击“确定”退出查看表格
3、对数据进行清洗
a)选择节点选项卡的“字段选项”，把“类型”节点拖入数据流区域。
b)连接“BASKETS.txt”节点和“类型”节点
c)双击数据流区域中的“类型”节点，单击“读取值”按钮
d)对值为“T/F”的“方向”改为“两者”，把其他行的“方向”的值改为“无”
4. 使用Apriori节点分析
a)双击“建模”选项卡的“Apriori”节点
b)连接“类型”节点与“Apriori”节点 (箭头指向“Apriori”节点)
c)双击“Apriori”节点，弹出选项界面
d)单击“执行”按钮
5、查看挖掘结果
a)左键单击管理器的“模型”选项卡，右键点击第5部执行以后出现的模型图标
b)选择“浏览”，弹出图表
c)查看结果
如图可以得到最少置信度百分之八十以上，frozenmeal，cannedveg，beer三者
之间支持度的关系，也就是购买者在购买其中之二同时购买其他另外一样东西的关联性大小。
6、提升
a)双击“Apriori”节点，弹出选项界面，修改参数
b)选择“模型”选项卡修改参数
c)修改“最低规则置信度”为50（或者修改“最低条件支持度”和“最大前项数”）
d)查看结果
Wine confectionery
50．174%
下面做关于GRI的生成关联分析
在选择面板中的建模目录中我们选择GRI结点加入到数据流中。
执行该数据流，它的结果将在管理器的模型栏中以与模型同名的结点显示，右键选择浏览该结点，如下图所示：
分析结果如下：该结果数据显示了各种商品之间的关系，这个表的每一行表明了购买某种商品的时候还有哪些商品有被购买的可能性，它是基于关联分析中的支持度和置信度来分析的。
支持度越大，说明同时被购买的可能性越大。
比如我们就第一行来分析，支持度为3.0%，置信度为96.67，顾客在购买cannedveg 时有可能会同时购买freshmeat,frozenmeal,beer这三种商品。
其他行的相关信息，我们用同样的方法进行分析得出结果。
步骤三：图形化显示各个商品之间的关系我们除了用模型外，还可以用图形目录下的网络结点。
选择网络结点将其连入数据流中，此时对网络结点的设置如下：
在plot面板中选择“仅选择真值标志”栏，这可以帮助我们简化输出网络，执行结果如下图所示：
其中该图中各色的结点代表了不同种类的商品，任意两点之间连线越策表明这两点之间的关系越强烈，这也正说明购买其中某件商品时，另外一个很有可能也会被同时购买。
我们还可以通过改变浮标值设置不同的显示，当浮标值越大时候网络图将显示关系越强烈关系的点。
如下图所示：
分析结果如下：就上述网状图，各个节点之间有连线说明两线两端的商品在购买时可能被购买。
连线的粗细也表面关系的密切程度，即同时被购买的可能性的大小。
在本问题中，我们分析当浮标设置在122时候这种情况，此时购买fish 时很大可能会购买fruitveg，购买confectionery时很有可能购买wine,其中cannedveg，beer，frozenmeal这三种商品时因为三者之间存在密切联系，所以购买其中一种时，其他两种被购买的可能性很大。
同样，当浮标的值改变时，我们可以用同样的方法来分析数据之间的关系。
因此总的数据流和模型如下。