Clementine示例05-神经网络
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。
神经网络模型
神经网络模型Neural Network神经网络模型一、神经网络模型简介1.1 概述人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，亦称为神经网络(Neural Network, NN)，是由大量处理单元(神经元, Neurons)广泛互联而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。
人工神经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。
它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学等学科的一种技术。
其应用领域包括:建模、时间序列分析、预测、模式识别和控制等，并在不断的拓展。
图1 人工神经元示意图人类大脑皮层中大约包含100亿个神经元，60万亿个神经突触以及它们的连接体。
神经元之间通过相互连接形成错综复杂而又灵活多变的神经网络系统。
其中，神经元是这个系统中最基本的单元，它主要由细胞体、树突、轴突和突触组成，它的工作原理如图1所示。
人工神经元是近似模拟生物神经元的数学模型，是人工神经网络的基本处理单元，同时也是一个多输入单输出的非线性元件(见下图2所示)。
每一连接都有突触连接强度，用一个连接权值来表示，即将产生的信号通过连接强度放大，人工神经元接收到与其相连的所有神经元的输出的加权累积，加权总和与神经元的网值相比较，若它大于网值，人工神经元被激活。
当它被激活时，信号被传送到与其相连的更高一级神经元。
-1-Neural Network图2 人工神经元模型示意图1.2 神经网络的特点(1)具有高速信息处理的能力人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，并行处理能力很强，因此具有高速信息处理的能力。
(2)知识存储容量大在人工神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。
它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。
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。
LeNet-5详解
LeNet-5详解⼀、前⾔出⾃论⽂Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是⼀种⽤于⼿写体字符识别的⾮常⾼效的卷积神经⽹络。
本⽂将从卷积神经⽹络结构的基础说起，详细地讲解每个⽹络层。
论⽂下载：请到⽂章结尾处下载。
⼆、卷积神经⽹络（Convolutional Neural Network, CNN）在讲解LeNet-5之前，让我们先看下CNN。
卷积神经⽹络能够很好的利⽤图像的结构信息。
LeNet-5是⼀个较简单的卷积神经⽹络。
下图显⽰了其结构：输⼊的⼆维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使⽤softmax分类作为输出层。
下⾯我们主要介绍卷积层和池化层。
1、卷积层卷积层是卷积神经⽹络的核⼼基⽯。
在图像识别⾥我们提到的卷积是⼆维卷积，即离散⼆维滤波器（也称作卷积核）与⼆维图像做卷积操作，简单的讲是⼆维滤波器滑动到⼆维图像上所有位置，并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。
卷积操作被⼴泛应⽤与图像处理领域，不同卷积核可以提取不同的特征，例如边沿、线性、⾓等特征。
在深层卷积神经⽹络中，通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
上图给出⼀个卷积计算过程的⽰例图，输⼊图像⼤⼩为H=5,W=5,D=3，即5×5⼤⼩的3通道（RGB，也称作深度）彩⾊图像。
这个⽰例图中包含两（⽤K表⽰）组卷积核，即图中滤波器W0和W1。
在卷积计算中，通常对不同的输⼊通道采⽤不同的卷积核，如图⽰例中每组卷积核包含（D=3）个3×3（⽤F×F表⽰）⼤⼩的卷积核。
另外，这个⽰例中卷积核在图像的⽔平⽅向（W⽅向）和垂直⽅向（H⽅向）的滑动步长为2（⽤S表⽰）；对输⼊图像周围各填充1（⽤P表⽰）个0，即图中输⼊层原始数据为蓝⾊部分，灰⾊部分是进⾏了⼤⼩为1的扩展，⽤0来进⾏扩展。
经过卷积操作得到输出为3×3×2（⽤Ho×Wo×K表⽰）⼤⼩的特征图，即3×3⼤⼩的2通道特征图，其中Ho计算公式为：Ho= (H−F+2×P)/S+1，Wo同理。
lenet5训练参数
lenet5训练参数、
LeNet-5是一个由Yann LeCun等人在1998年提出的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结构，用于数字识别。
由于其相对较小的规模和简单的结构，LeNet-5通常被用作CNN的入门示例。
LeNet-5的结构包括三个卷积层，每个卷积层后都跟随一个池化层。
然后是一个全连接层，用于最终的分类。
以下是LeNet-5的一些主要参数：
1. 输入图像大小：32x32
2. 卷积核大小：5x5
3. 步长：1
4. 池化层大小：2x2
5. 全连接层神经元数量：120
6. 输出层神经元数量：84
7. 学习率：0.001
8. 动量：0.9
9. 权重衰减：0.0001
10. 批量大小：64
11. 迭代次数：20
这些参数可能需要根据您的具体任务和数据集进行调整。
在训练神经网络时，参数的选择和调整是非常重要的，它们将直接影响模型的性能和收敛速度。
SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine 数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine 数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (7)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (14)5．模型评估 (15)6．部署模型 (17)SPSS Clementine 数据挖掘入门（3） (18)分类 (21)决策树 (21)Naïve Bayes (24)神经网络 (26)回归 (27)聚类 (28)序列聚类 (31)关联 (32)SPSS Clementine 数据挖掘入门（1）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。
Clementine完整教程
Clementine教程1. 概要资料采矿使用Clementine系统主要关注通过一系列节点来执行资料的过程，这被称作一个数据流（stream）。
这一系列的节点代表了将在资料上执行的操作，而在这些节点之间的联系表明了数据流（stream）的方向。
使用者的数据流包括四个节点：一个变量文件节点，用来从资料源读取资料。
一个导出节点，向资料集中增加新的，通过计算得到的字段。
一个选择节点，用来建立选择标准，从数据流中去除记录。
一个表节点，用来显示使用者操作后得到的结果。
2.建立数据流使用者可以使用下列步骤来建立一个数据流：●向数据流区域中增加节点●连接节点形成一个数据流●指明任一节点或数据流的选项●执行这个数据流图2-1 在数据流区域上的一个完整数据流2.1节点的操作工作区域中的各种节点代表了不同的目标和操作。
把节点连接成数据流，当使用者执行的时候，让使用者可以看到它们之间的联系并得出结论。
数据流（stream）就像脚本（scripts），使用者能够保存它们，还可以在不同的数据文件中使用它们。
节点选项板（palette）在Clementine系统窗口底部的选项板（palette）中包含了用来建立数据流的所有可能的节点。
图2－2 在节点选项板上的记录选项项目（Record Ops tab）每一个项目（tab）包含了一系列相关的节点用于一个数据流（stream）操作的不同阶段，例如：●来源（Sources）。
用来将资料读进系统的节点。
●记录选项（Record Ops）。
用来在资料记录上进行操作的节点，例如选择、合并和增加。
●建模。
在Clementine系统中可用的代表有效建模算法的节点，例如类神经网络、决策树、聚类算法和资料排序。
定制常用项在节点选项板（palette）上的Favorites项目能够被定义成包含使用者对Clementine系统的习惯用法。
例如，如果使用者经常分析一个数据库中的时间序列资料，就可能想确保数据库来源节点和序列建模节点这两个都可以从Favorites项目中获得。
Clementine_数据挖掘入门
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：）。
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。
神经网络在财务的应用
神经网络在财务方向的应用
神经网络模型从本质上来说, 是通过所给出的一系 列输入变量( 独立变量) 对输出变量的系统的模式 识别方法, 该方法独立于数据的生成过程。进一步 来说, 神经网络模型能够处理大量的输入变量, 即 使这些数据是有噪声的( noisy) 或是具有强相关性 的。神经网络模型的这些优势是经典线性统计方法( 以多元线性回归模型为代表) 所不具备的。因此， 现在也逐渐应用到财务数据的分析和挖掘上。
神经网络在财务方向的应用
《基于BP 神经网络的公允价值有用性评 价》——中国管理信息化
公允价值在上市公司的财务报表开始启用， 文章利用问卷调查，选取样本对公允价值的 相关性和可靠性进行评价。借助BP 神经网 络工具对搜集的公允价值的相关性和可靠性 评分进行训练，得到各样本的综合结果
神经网络在财务方向的应用
神经网络(Neural network，NNet)
是人工智能中研究比较成熟的技术。
神经网络最早是由心理学家和神经生物学家提出的， 旨在寻求和测试神经的计算模拟。
神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个 连接都与一个权值相连。在学习阶段，通过不断调 整神经网络的相连权值，使得能够正确预测输入样 本的正确类标号。
能需要数十万个周期）
神经网络在财务方向的应用
在财务管理理论方面,应用神经网络的典型例子 有: IPOs( Jain 和Nag, 1995) 以及IPO 定价 、衍生证券的定价与保值(Hutchinson, Lo 和 Poggio, 1994) , 预测银行破产( Tam 和 Kiang, 1992) , 证券评级(Dudda 和Shekhar , 1988) , 对人工神经网络绩效进行比较判别分 析(Yoon, Swales 和 Margavio, 1993) , 破产 预测(Fletcher 和Goss, 1993) 等等[9] 。简 而言之, 该方法逐渐产生的普遍适应性归结于 其模式识别( patternr ecognition) 的基本技 术。
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4、神经网络（goodlearn.str）
神经网络是一种仿生物学技术，通过建立不同类型的神经网络可以对数据进行预存、分类等操作。
示例goodlearn.str通过对促销前后商品销售收入的比较，判断促销手段是否对增加商品收益有关。
Clementine提供了多种预测模型，包括Nerual Net、Regression和Logistic。
这里我们用神经网络结点建模，评价该模型的优良以及对新的促销方案进行评估。
Step 一：读入数据，本示例的数据文件保存为GOODS1n，我们向数据流程区添加Var. File结点，并将数据文件读入该结点。
Step 二、计算促销前后销售额的变化率向数据流增加一个Derive结点，将该结点命名为Increase。
在公式栏中输入(After - Before) / Before * 100.0以此来计算促销前后销售额的变化
Step 三：为数据设置字段格式添加一个Type结点到数据流中。
由于在制定促销方案前我们并不知道促销后商品的销售额，所以将字段After的Direction属性设置为None；神经网络模型需要一个输出，这里我们将Increase字段的Direction设置为Out，除此之外的其它结点全设置为In。
Step 四：神经网络学习过程
在设置好各个字段的Direction方向后我们将Neural Net结点连接入数据流。
在对Neural Net进行设置时我们选择快速建模方法（Quick），选中防止过度训练(Prevent overtraining)。
同时我们还可以根据自己的需要设置训练停止的条件。
在建立好神经网络学习模型后我们运行这条数据流，结果将在管理器的Models栏中显示。
选择查看该结果结点，我们可以对生成的神经网络各个方面的属性有所了解。
Step 四：为训练网络建立评估模型
4.1将模型结果结点连接在数据流中的Type结点后；
4.2 添加字段比较预测值与实际值向数据流中增加Derive结点并将它命名为ratio，然后将它连接到Increase结果结点。
设置该结点属性，将增添的字段的值设置为(abs(Increase - '$N-Increase')
/Increase) * 100，其中$N-Increase是由神经网络生成的预测结果。
通过该字段值的显示我们可以看出预测值与实际值之间的差异大小。
4.3 评价模型可以通过观察预测值与实际值之间的差异来评价模型的优劣。
从Graph栏中选择histogram 结点连接到ratio结点。
设置该结点，使其输出显示ratio的值（在field的下拉列表中选择ratio），输出结果如下图所示：
该图形的横坐标为ratio的值，纵坐标表示一共有多少个样本的ratio值落在相对应的横坐标上。
从ratio 的定义公式我们知道ratio越小表明预测值与实际值的差别越小，所以我们希望更多的ratio值处于一个比较小的范围。
因此由输出图形我们可以看出该模型达到了一定的精度。
Step五：模型预测
5.1预测模型建立
该模型的建立就是为了预测新样本。
我们现将数据源的文件改为GOODS2n；然后按alt键双击Increase结点以此来绕过该结点；断开导出Increase结点与Ratio结点之间的连接，再增添一个Table结点观察Increase 结果结点的输出。
在Type结点中我们只设置字段after的Direction属性为None，其余的都为In。
通过这种方法建立好的数据流如下图所示：
右键单击Table结点，选择运行数据流。
运行生成的结果如下，其中$N-Increase为预测结果：
5.2 输出规范化$N-Increase栏表示促销后销售额可能增减的比率。
由于神经网络的最终输出需要规范到[0,1]区间，所以我们选择输出值在(0,1)内连续的S形函数将结果规范化。
S型函数表达式为
f（x）=1/(1+exp(-x))。
我们通过增加Derive结点将结果其规范化。
5.3选择促销方案根据神经网络模型的预测输出，我们可以选出GOODS2n文件中包含的可执行促销方案。
假定预测结果经规范化后结值1的方案为可执行方案，我们需要增加一个结点来选出满足这些条件的结点。
Clementine为我们提供了Select结点，它可以从数据集中筛选出满足预定条件的记录。
从Record OPs栏内选择Select结点连接到Format结点后，在它的属性设置中选择包含format＝1.000的结点，整个流程图由下所示：
运行数据流后我们将得到可用于促销的方案。
结果图如下所示：
如果我们只需要得到这些方案的某些字段，而不想知道它的全部细节，则可以在Select和Table键中增设Filter结点，将不需要的字段过滤。
P.S. :在神经网络示例的学习中，我们用到了Neural Net、Select结点。