Clementine数据挖掘实战指南

"这是一份关于SPSS Clementine的教程，以PPT的形式呈现，由SPSS中国（北京）的肖立宏在2003年12月30日进行。教程旨在帮助学员了解数据挖掘的基本概念和发展，掌握Clementine软件在数据挖掘项目中的应用，包括数据理解、数据准备和模型构建与评估。教程还引用了相关的参考资料，如《Introduction to Clementine》、《Clementine用户指导手册》和《Crisp-DM》。" 在本教程中，首先介绍了数据挖掘的一般概念和发展趋势，让学员对这一领域有基本的认识。接着，课程详细讲解了Crisp-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）数据挖掘方法论，这是一种标准化的数据挖掘流程，用于组织和管理数据挖掘项目。 课程的核心部分是教授如何使用Clementine软件进行实际操作。在数据理解阶段，涵盖了从数据源获取数据、通过表格和图形进行数据探索以及处理缺失值的方法。在数据准备环节，教程涉及了记录级别的操作，如选择和排序记录，字段级别的操作，如创建新字段，以及文件级别的操作，如合并不同文件。 模型技术是数据挖掘中的关键部分，课程详细阐述了监督学习和非监督学习两种主要的技术。监督学习通常用于分类和回归问题，而非监督学习则适用于聚类和关联规则挖掘。此外，教程还讨论了如何评估建立的模型，这对于确保模型的准确性和适用性至关重要。 课程内容还包括了Clementine软件的具体功能和使用，如数据读取、数据质量分析、数据整理、数据间关系的探索以及多种建模技术的应用。这些章节旨在让学员逐步熟悉Clementine的界面和操作，以便能够独立进行数据挖掘项目。 通过这个PPT形式的教程，学员可以系统地学习到数据挖掘的基础知识，掌握Clementine软件的实际操作技能，为今后的数据分析工作打下坚实基础。同时，提供的参考资料可以帮助学员进一步深入研究相关主题，提升专业水平。