IBM SPSS Clementine数据挖掘教程详解

"SPSS Clementine是IBM的一款强大的数据挖掘工具，提供了一种图形化的工作流程来处理和分析数据。该教程涵盖了如何使用Clementine创建数据流，执行数据预处理、建模和结果展示等关键步骤。" 在SPSS Clementine中，数据挖掘过程主要通过构建数据流来实现，这是一系列代表不同操作的节点，它们按照特定顺序排列，形成数据处理的路径。用户首先需要从数据源读取数据，这通常通过"变量文件节点"完成。接着，可以添加"导出节点"来创建新的字段，这些字段可能是基于现有数据的计算结果。为了筛选数据，"选择节点"允许用户设定条件，去除不符合标准的记录。最后，"表节点"用于显示最终处理后的结果，以便用户查看和分析。 建立数据流的步骤包括： 1. 在工作区域添加节点：用户可以从底部的节点选项板选择所需的节点，将其拖放到工作区域。 2. 连接节点：通过拖拽节点间的线条来定义数据流的方向，指示数据的流动路径。 3. 设置节点选项：每个节点都有可配置的参数，用户可以根据需求调整这些选项。 4. 执行数据流：完成设置后，运行数据流以执行所定义的操作。 节点选项板提供了多个分类，包含不同功能的节点： - 来源：导入数据的节点，如数据库、文本文件等。 - 记录选项：处理记录级别的操作，如选择、合并和新增记录。 - 字段选项：针对数据字段的操作，如过滤、创建新字段和定义字段类型。 - 图：用于数据可视化，包括散点图、直方图、Web节点和评估图表。 - 建模：涵盖各种数据挖掘算法，如神经网络、决策树、聚类和排序。 用户还可以自定义常用项，创建"Favorites"集合，方便快速访问常用节点，提高工作效率。例如，如果频繁处理时间序列数据，可以将相关节点添加到收藏夹。 SPSS Clementine教程详细介绍了如何利用该工具进行数据挖掘，包括数据导入、预处理、模型构建和结果呈现，是学习和应用数据挖掘技术的重要参考资料。通过熟练掌握Clementine，用户能够高效地探索数据，发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。