Clementine关联规则实验论文
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
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
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。
Clementine关联规则实验论文
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
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。Clementine提供最出色、最广泛的数据挖掘技术，确保可用最恰当的分析技术来处理相应的问题，从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖，Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程，为您找到解决商业问题的最佳答案。 为了推广数据挖掘技术，以解决越来越多的商业问题，SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程，并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。最近一次调查显示，50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程，它已经成为事实上的行业标准。 Clementine完全支持CRISP-DM标准，这不但规避了许多常规错误，而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。 在数据挖掘项目中使用Clementine应用模板（CATs）可以获得更优化的结果。应用模板完全遵循CRISP-DM标准，借鉴了大量真实的数据挖掘实践经验，是经过理论和实践证明的有效技术，为项目的正确实施提供了强有力的支撑。Clementine中的应用模板包括：
美国Clementine基于月球矿石研究方向调研
Climentine 1.多光谱数据提取橄榄石和辉石的分布，选取哥白尼坑（Crater Copemicus）作为试验区。 经过实验，950nm/750nm，2000nm/1500nm，Al，Ca，Mg，FeO，Is/FeO和UVVIS的波段组合达到较好的研究效果针对于橄榄石和辉石。 2.利用Climentine UK/V IS/N IR数据，基于Hapke模型与光谱线性分解矿物提取方法，提取 了单斜辉石、斜方辉石、橄榄石、斜长石及钛铁矿等百分含量分布。 结果：（1）建立了矿物含量与光谱分解含量统计关系 （2）月表矿物填图 问题：（1）波段数较少影响矿物填图的精度与准确度 （2）全球尺度（10km）取得一定的成功，但小尺度上无法确定有效 （3）缺乏月表端元矿物的光学常数，Hapke模型模拟计算的月岩矿物混合光谱只能假设月表矿物为朗伯反射体。 3. 研究了金属元素分布与月球地貌的关系，计算各金属元素之间空间分布的相关系数，分析蕴含这些金属资源地区的岩性及各种元素可能的来源。 4.月表辉石以单斜辉石为主，斜方辉石含量较少，且主要分布月球高地。 月表无大面积的橄榄石分布。 5.研究了月球表面的各种元素，特别是一些关键元素如Ti、Fe、Th、稀土元素的含量及分布特征 6．TiO2浓度的提取 7．依据Clenmentine UVUIS相机获取的多光谱数据对中央峰-109的陨石坑进行了检验，从光谱和空间无色光谱不同区域使用光谱峰进行分类参数，包括相关矿产丰富的镁铁质和不同吸收带型的含高或低Ca辉石和橄榄石。 结果：月球地壳是完全不同的，地壳模型符合先前地壳模型，斜长石含量体积81%，它从“纯”斜长岩到镁铁质表面、low-Ca 辉石-rich compositions发展进化。 8.为了获取哥白尼陨石坑的橄榄石和辉石，依据Clenmentine UVVIS and NIR 图像数据，估算两个波段比率（950/750 and 2000/1500nm）,Al，Ca，Mg，FeO的百分含量，和I（s）/FeO ROIs用来辅助橄榄石和辉石的分布于决策树和spectral angle mapper（SAM）和以前的研究相比，提取的两个决策树和SAM更精确，原因是决策树没有充分利用光谱特性而只是基于统计。
clementine实验指导书
1. Clementine的安装说明 （1）计算机时间调整到2010年1月，setup.exe (2) install Clementine (3) next, 完成后不注册。 （4）将破解文件夹下面的两个文件复制到“.\SPSSInc\Clementine12.0\bin”中，替换原有文件。 （5）运行SPSS Clementine12.0.3汉化.exe，next，完成 （6）开始——所有程序——spss inc——Clementine12.0——Clementine12.0 2. 基于carma模型分析购物篮 （1）概念：前项antecedent和后项consequent; instances记录（包含了前项antecedent的数量）；support（支持度）（包含了前项antecedent的数量所占全部记录的比例）；rule support 规则支持度（既包含前项antecedent和后项consequent的数量占全部的比例）；confidence 置信度（rule support/ support）(反映预测的准确程度)；deployability（support -rule support）；lift（confidence/先验概率）（当lift>1才考虑。） （2）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—basketsln （3）字段选项——类型，连接可变文件和类型节点，双击打开，读取值，方向处将顾客个人信息“无”；消费信息“两者”，应用，确定 （4）建模-关联-carma，连接类型节点和carma，双击打开，在模型中，修改名字为“carma”，rule support 改为15%。 （5）在字段中可以自动，则所有“两者”变量都过来，也可以选择变量。“执行” （6）生成的模型在右边，拖到面板中，连接类型节点和模型。 （7）16条规则，前项，后项，支持度，confidence，可以查看其他字段 （8）输出，表，连接模型和表，在模型上右键“执行”，则可以看到每条记录的预测结果。 3. 基于神经网络分析产品促销策略 （1）用神经网络判断哪些促销是有效的，利用goods1n和goods2n两套数据，用goods1n 建立神经网络模型，用goods2n利用建立到的神经网络模型。Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before促销前销量，after促销后销量。通过神经网络判断goods2n 的after促销后销量。 （2）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—goods1n，增加一个表，连接可变文件和表，查看goods1n的内容。然后删掉这个表。 （3）字段选项-导出，连接可变文件和导出，导出字段名改为“increase”，启动表达式构建器。公式是(After - Before) / Before * 100.0。确定。 （3）增加一个表，连接导出和表，查看增加导出字段后的内容。双击——执行。说明：神经网络应用是根据前面四个字段（Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before 促销前销量）来推最后一个字段increase的值。 （4）字段选项——类型，连接导出和类型节点，双击打开，读取值，方向处将前面四个字段（Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before促销前销量）“输入”；字段increase“输出”，其他的“无”，应用，确定 （5）建模-神经网络，连接类型节点和神经网络，双击打开神经网络，确定，右键——执行（6）右边模型出出现“increase”，右键——浏览。 （7）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—goods2n，确定。增加一个表，连接可变文件和表，查看goods2n的内容。然后删掉这个表。 （8）字段选项-过滤，连接可变文件和过滤，过滤掉after。确定 （9）将右边模型“increase”拖过来，连接过滤和increase模型。
clementine实战案例分析
Clementine 11 数据挖掘案例详解 SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技 术创新方面遥遥领先。 客户端基本界面 SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。 是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’ 项目区 顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。 工具栏
工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流 非常相似。Clementine中有6类工具。 源工具（Sources） 相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS 数据、用户输入等。 记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） 相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS 的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作： https://www.360docs.net/doc/0417955536.html,/esestt/archive/2007/06/03/769411.html）。 图形（Graphs） 用于数据可视化分析。 输出（Output） Clementine的输出不仅仅是ETL过程中的load过程，它的输出包括了对数据的统计分析报告输出。 ※在ver 11，Output中的ETL数据目的工具被分到了Export的工具栏中。 模型（Model） Clementine中包括了丰富的数据挖掘模型。 数据流设计区
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
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
基于时间序列分析及Clementine软件的宝钢股价研究
大 毕 业 论 文 二○一二 年 六 月
基于时间序列分析及Clementine软件的宝 钢股价研究 专业班级：数学与应用数学2008级1班姓名：XX 指导教师：XX 数学系
摘要 时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值，现实中的很多数据都是以时间序列的形式出现的：一个工厂每月生产的一系列货物数量，每周道路事故的一系列数据，每小时观察的药品生产产量。时间序列的例子在一些领域中是极丰富的，诸如经济，商业，工程等。时间序列分析典型的一个本质特征就是相邻观测值之间的依赖性。时间序列观测值之间的这种依赖特征具有重要的现实意义。时间序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析的技巧。要求对时间序列数据生成随机动态模型，并将这种模型用于重要的应用领域。 本文的主要内容是借助SPSS Clementine 软件研究宝山钢铁股票价格随时间的变化规律，并用时间序列分析的有关知识对其进行建模预测。本文分两部分：第一部分介绍时间序列分析的一些基本概念，如平稳过程、自相关函数、偏相关函数、白噪声等，然后对几种时间序列模型进行描述；另一部分借助SPSS Clementine 软件对宝山钢铁股价这一具体事例分别用专家建模、指数平滑建模和ARIMA建模并对股价进行短期预测，最后通过模型参数比较及预测值误差对比，找出最佳模型。在给案例建模的同时，将给出使用SPSS Clementine软件研究的具体过程。 关键词：时间序列；SPSS Clementine软件；宝钢股价；模型比较
Abstract The time series is a sequence of observations taken sequentially in time. Many sets of data appear as time series in reality: a monthly sequence of the quantity of goods shipped from a factory, a weekly series of the number of traffic accidents, hourly observations made on the yield of a chemical process, and so on. Examples of time series abound in such fields as economics, business, engineering and so on. The nature of this dependenced among observations of a time series is of considerable practical interest. Time series analysis is concerned with techniques for the analysis of this dependence. This requires the development of stochastic and dynamic models for time series data and the use of such models in important areas of application. The main task of this dissertation is to have a research on the law of the varying number of the stock price of the Baoshan iron and steel company. In this study, we will make the use of the software SPSS Clementine and create the models of the stock price by using the time series analysis. To begin with, this dissertation briefly introduces some basic concepts such as stationery process, autocorrelation function partial correlation functions and white noise about the time series analysis. In addition, this dissertation begins to talk in detail about several fundamental time series models and the properties of the ACF and PACF belonging to the four fundamental models. Then, with the help of the software SPSS Clementine, we will establish models by three measures on the times series of the stock price and forecast short-term price. Finally, the model parameters and predictive value of the price should be compared to identify the best model. In the case, the dissertation offers the process of the software modeling in detail. Key words: the time series analysis; SPSS Clementine software; Baoshan iron and steel company stock price; model comparison
基于clementine的数据挖掘指导
基于clementine的数据挖掘实验指导 目录 clementine决策树分类模型 (2) 一．基于决策树模型进行分类的基本原理概念 (2) 二. 范例说明 (2) 三. 数据集说明 (3) 四. 训练模型 (3) 五. 测试模型 (7) clementine线性回归模型 (10) 一. 回归分析的基本原理 (10) 二. 范例说明 (10) 三. 数据集说明 (10) 四. 训练模型 (10) 五. 测试模型 (15) Clementine聚类分析模型 (18) 一. 聚类分析的基本原理 (18) 二. 范例说明 (18) 三. 数据集说明 (18) 四. 建立聚类模型 (19) Clementine关联规则模型 (24) 一. 关联规则的基本原理 (24) 二. 范例说明 (24) 三. 数据集说明 (25) 四. 关联规则模型 (26)
clementine决策树分类模型 一．基于决策树模型进行分类的基本原理概念 分类就是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。 数据分类是一个两步过程: 第一步，建立一个模型,描述预定的数据类集或概念集； 第二步，使用模型进行分类。 clementine 8.1中提供的回归方法有两种：C5.0（C5.0决策树）和Neural Net（神经网络）。下面的例子主要基于C5.0决策树生成算法进行分类。C5.0算法最早(20世纪50年代)的算法是亨特CLS(Concept Learning System)提出，后经发展由J R Quinlan在1979年提出了著名的ID3算法，主要针对离散型属性数据；C4.5是ID3后来的改进算法，它在ID3基础上增加了：对连续属性的离散化；C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。优点：在面对数据遗漏和输入字段很多的问题时非常稳健；通常不需要很长的训练次数进行估计；比一些其他类型的模型易于理解，模型推出的规则有非常直观的解释；也提供强大的增强技术以提高分类的精度。 二. 范例说明 该范例的背景是客户详细的个人投资计划作为一种市场营销活动的结果，snapshottrainN.db（训练数据）描述的是不同age（年龄），不同sex（性别），不同region(地域)，不同income(收入)，不同married(婚姻)，等等的数据，通过分类算法对训练数据进行建模得到决策树模型，通过得到的决策树模型来判断测试数据集（snapshottestN.db）里面的每个记录的pep(个人投资计划)属性是yes还是no。使用clementine建立流程图，如图1所示： 图1 总流程图