数据仓库与数据挖掘SPSS实验教程：Clementine实战

"数据仓库与数据挖掘SPSS实验指导书，使用Clementine12.0进行演示，涵盖数据仓库、数据挖掘、决策树、关联规则、异常检测、分类回归等多个实验内容，旨在提升学生在信息管理和信息系统领域的实践技能。" 本实验指导书主要围绕数据仓库和数据挖掘的概念及应用展开，利用SPSS的Clementine12.0工具进行实践操作。数据仓库是存储大量结构化数据的系统，目的是为了数据分析和挖掘，提供高效的数据访问和分析能力。数据挖掘则是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，包括模式发现和知识提取，涉及多种技术如决策树、关联规则、异常检测等。 实验一介绍了SPSS Clementine软件的基本功能，帮助学生熟悉该工具的操作界面和常用分析方法。实验二则侧重于数据可视化，通过图表和图形展示数据的分布和关系，便于理解数据的特征。 实验三至实验八分别针对不同的数据挖掘技术展开。决策树（C5.0）是一种常见的分类模型，用于预测和分类问题。关联规则挖掘用于发现数据间的频繁模式，常用于市场篮子分析。欺诈屏蔽、异常检测和神经网络实验探讨如何识别不寻常的行为或模式，这对于风险管理至关重要。分类和回归树节点(C&RT)是一种非线性预测模型，能够处理分类和连续变量。多项Logistic回归用于多类别预测，尤其适用于有多个可能结果的情况。最后的综合实验——电力负荷预测，将前面所学应用于实际问题解决，展示数据挖掘在预测领域的应用。 这门课程不仅教授理论知识，还强调实践操作，旨在培养学生对数据仓库和数据挖掘的深入理解，以及使用统计软件解决实际问题的能力。作为信息管理与信息系统专业的选修课，该课程要求学生具备一定的管理信息系统、计算机基础、数据库技术和统计学背景知识。通过12个实验学时，学生可以掌握数据挖掘流程，包括数据预处理、模型构建、评估与优化，从而提升在决策支持、过程控制和信息管理等方面的应用能力。