数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程

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Clementine12中的数据挖掘算法

Clementine12中的数据挖掘算法SPSS 2010-03-31 08:39:10 阅读14 评论0 字号：大中小最近老有朋友问我Clementine12中都有哪些算法？感觉Clementine12中的算法很多，很齐全并且根据商业目的做了大体的分类（预测的、分类的、细分的、关联的），所以大家只要清楚自己的商业问题是哪类问题、用什么算法能达到自己想要的目的就可以根据Clementine12中的模型划分，迅速的找到自己想要的mode；下图是Clementine12中所有数据挖掘的算法：下面是谢邦昌教授的数据挖掘（Data Mining）十种分析方法，以便于大家对模型的初步了解，不过也是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下）1、记忆基础推理法（Memory-Based Reasoning；MBR）记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。

记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。

距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。

记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。

另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。

较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。

此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。

其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2、市场购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。

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。

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。

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

spss12安装教程

spss12安装教程植保信息技术（SPSS安装和运行）SPSS安装和运行1 SPSS v12.0 安装打开计算机，启动Windows 98 或 Windows XP1) 将课程配备的光碟放入光盘驱动器中。

2) 启动Windows资源管理器，双击光盘驱动器图标，在目录窗口中找到“SPSS12 install”文件夹，双击进入该文件夹；找到“setup”应用程序，双击后就启动安装。

图1-1 SPSS12.0欢迎窗口3）同意SPSS12.0软件协议用户阅读“协议”，同意协议，单击Next按钮，进入下一个界面。

否则单击 Cancel 退出安装，如图1-2。

图1-2 软件协议窗口4）阅读SPSS 12.0 自述文件后，单击Next按钮，进入下一个界面。

5）填写填写用户信息。

例如：在用户名“Name:”拦填写: Student在单位名称“Organization:”拦填写: SWAU如图1-3。

单击Next按钮，进入下一个界面。

图1-3填写用户信息5）指定SPSS12.0系统的安装目录（图1-4）图1-4 指定SPSS12.0系统的安装目录同意安装程序自动安装到C:\Program file\spss，单击 Next 后进入下一个画面继续安装。

如果想要安装到其他的目录中，单击 Change.. 按钮，指定自己选择的安装路径和文件夹。

6）填写许可证代码和更新在软件许可证号“License Code:”栏填写:55345 26752 51345 33006 86803 93573 71895 65752 87然后，单击Update 按钮更新后，Next按钮被激活，单击Next后进入下一个画面继续安装。

图1-5填写许可证代码和更新7）指定安装方式：z Complete 完全安装。

z Custom 选择安装，安装模块由用户自己指定。

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。

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：）。

SPSS_Clementine完整教程

图 2-8 绕过一个先前连接的过滤节点
2
用鼠标的中间键，点击连接箭头到想要插入的节点上。此外，也可以使用按住 Alt 键后单击鼠标左键来模拟鼠标的中间键。继续按住鼠标。
图 2－10 新数据流（stream）
连接拖到目的节点上，松开鼠标。注意：你可以绕开那个节点，从那个节点上撤销这个新的连接来恢复原来的样子。删除节点间的连接
为了从数据流中删除一个节点，点击它并按删除。或者，单击鼠标右键并且从菜单中选择删除。在数据流中连接节点
首先选择这个节点，然后在选项板双击另一个节点，比如一个生成节点。这个操作自动的把这个生成节点连接到目前的数据库节点。
图 2－4 在选项板上双击节点建立一个数据流
通过鼠标中间键点击和拖放来完成。（如果你的鼠标没有中间键，使用者可以通过按住“Alt”键来模拟这个过程。）
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21在数据流区域上的一个完整数据流21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
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：
1
●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。向数据流中增加数据流节点从节点选项板中向数据流增加节点有三种方式： ●在选项板上双击一个节点。注意：双击一个节点会自动的将它连接到目前的数据流上。更多的信息参看下面的“在数据流中连接节点”。 ●将一个节点从选项板拖放到数据流区域中。 ●在选项板上点击一个节点，然后在数据流区域中点击一下。删除节点

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。

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数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程
SPSS Clementine 12安装包比较特殊，是采用ISO格式的，而且中文补丁、文本挖掘模块都是分开的，对于初次安装者来说比较困难。

本片文章将对该软件的安装过程进行详细介绍，相信大家只要按照本文的安装说明一步一步操作即可顺利完成软件的安装和破解。

步骤一：安装前准备
1、获取程序安装包
SPSS Clementine 12的安装包获取的方法比较多，常用的方法是通过baidu或google 搜索关键词，从给出的一些网站上进行下载。

为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载链接供大家安装：
论坛上下载：/thread-538-1-1.html
百度网盘：/s/1pEcS9提取密码：rhor
腾讯微云：/OVYtFW
相信这么多下载方式大家一定能成功获得安装程序的。

2、ISO文件查看工具
由于程序安装包是ISO光盘镜像形式的，如果你的操作系统是win8之前的系统，那么就需要安装能够打开提取ISO文件的工具软件了。

在此推荐UltraISO这款软件，主要是既能满足我们的需要，而且文件又较小，安装方便。

这里提供几个下载UltraISO程序的地址：
百度网盘/s/1mqkmN
腾讯微云：/s/1qZY5G
UltraISO安装成功后在计算机资源管理器中可以看到如下虚拟光驱的图标（接下来需要用到）
右键点击该图标可以看到如下的一些选项，点击“加载”，选择相应的ISO文件就可以将文件加载到虚拟光驱中并打开。

步骤二：安装Clementine 12
1、安装Clementine 12主程序
在计算机资源管理器中右键“CD驱动器”>>UtraISO>>加载，选择”
SPSS_Clementine_v12.0-CYGiSO.bin”这个文件
然后在打开计算机资源管理器可以看到如下情况
双击打开，选择setup.exe运行，在弹出框中选择第一个选项（Install Clementine）即可，然后依次完成安装过程。

弹出注册对话框后直接cancel就可以了，因为后面还要进行破解。

2、注册破解
虚拟光驱打开的文件夹中找到CYGiSO文件夹，将此文件夹里面的文件（注意是文件，不是整个文件夹）复制到.\SPSSInc\Clementine12.0\bin文件夹下，即可完成破解。

3、安装Clementine 12中文补丁
在下载文件中选择“SPSSClementine12·0·3多国语言含中文破解版.exe”一直确认下去就可以完成安装。

4、安装Clementine 12文本挖掘工具（不需要文本挖掘的童鞋可以忽略）
SPSSTextMiningforClementine12·0·1.ISO文件是文本挖掘的补丁包，因为也是ISO文件格式，所以安装方法与安装Clementine 12主程序的方法类似，需要在UltraISO虚拟光驱中进行加载，在此就不赘述了。

安装并破解完成后，启动Clementine 12客户端，破解成功的启动界面如下：
本文固定链接: /?p=125 | 数据控。