SPSS Clementine数据挖掘教程：实现数据流自动化

SPSS Clementine中文教程 SPSS Clementine是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，具有可视化的界面，非常适合新手学习和使用。该工具集成了常用的数据挖掘算法，能够帮助用户快速构建数据模型和进行数据分析。 Clementine系统的主要特点是通过一系列节点来执行数据流程，这被称作一个数据流（stream）。这些节点代表了将在数据上执行的操作，而节点之间的联系表明了数据流的方向。使用者的数据流包括四个节点：变量文件节点、导出节点、选择节点和表节点。 变量文件节点用于从数据源读取数据，导出节点用于向数据集中增加新的字段，选择节点用于建立选择标准，从数据流中去除记录，表节点用于显示使用者操作后得到的结果。 在Clementine系统中，用户可以使用以下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。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。 在Clementine系统中，还有一个节点选项板（palette），其中包含了用来建立数据流的所有可能的节点。节点选项板上包括了来源、记录选项、字段选项、图和建模等多个项目，每一个项目包含了一系列相关的节点用于一个数据流操作的不同阶段。 来源项目用于将数据读进系统的节点，记录选项项目用于在数据记录上进行操作的节点，例如选择、合并和增加，字段选项项目用于在数据域位上进行操作的节点，例如过滤、导出新字段和确定给出字段的数据类型。图项目用于在建模之前和之后用来可视化数据的节点，包括点图、直方图、Web节点和评估图表。建模项目用于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。 在Clementine系统中，还有一个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数据，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。 SPSS Clementine是一款功能强大且易于使用的数据挖掘和机器学习工具，可以帮助用户快速构建数据模型和进行数据分析。