SPSS+Clementine：数据挖掘入门与CRISP-DM流程详解

本文主要介绍了SPSS+Clementine数据挖掘入门的基本概念和使用方法。SPSS+Clementine是由SPSS公司通过收购ISL而得来的强大数据挖掘工具，它在Gartner的评估中表现出色，特别是在技术创新方面，SPSS凭借最高的completeness of vision而成为领导者。 首先，SPSS Clementine客户端的界面设计类似于SSIS+SSAS的部署模式，但提供了更丰富的数据挖掘功能。客户端界面直观，便于数据挖掘人员进行项目管理和操作。项目区按照CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行业数据挖掘标准流程）组织，该流程由SPSS、DaimlerChrysler和NCR共同制定，通过六个步骤指导项目执行。 工具栏是Clementine的核心部分，包含ETL（Extract, Transform, Load，抽取、转换、加载）工具、数据分析工具以及各种挖掘模型工具，这些工具可以添加到数据流设计区域，与SSIS的数据流类似，具有灵活性和功能性。源工具（Sources）对应于SSIS中的数据源组件，支持数据库、文本文件、Excel、维度数据、SAS数据和用户输入等多种数据源，体现了其数据接入的广泛性。 记录操作（RecordOps）和字段操作（FieldOps）则是对数据行和列进行转换的功能，它们类似于SSIS的转换组件，但Clementine提供了对数据处理的高级定制能力，如异步和同步输出转换，增强了数据预处理的精细度。 SPSS+Clementine是一款强大的数据挖掘工具，它不仅提供了一站式的数据挖掘流程管理，还支持多种数据源和灵活的数据转换，对于企业进行客户分析、市场预测等数据驱动决策具有显著的优势。通过熟练掌握这款工具，用户能够高效地进行数据探索、建模和部署，从而推动业务洞察和增长。