数据挖掘Clementine应用实务

　　Clementine是SPSS公司整合开发的数据挖掘工具平台。Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。.本书主要介绍了Clementine 11．0在数据挖掘中的应用。内容包括Clementine 11．0的新功能、数据挖掘入门、构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式、建模节点和生成模型等，详细讨论了各种数据挖掘的分析方法，并介绍了大量的应用范例。本书结构清晰合理，内容翔实，可作为分析师、数据挖掘人员、企业管理人员的参考书。在Kdnuggets网站“你最常用哪种数据挖掘工具”的投票调查中，Clementine连续数年位居第一。它灵活的使用界面，强大的数据预处理以及分析演算功能，能够让分析者在最短的学习周期中，快速上手执行复杂的商业分析。..Clementine作为一套绝佳的数据挖掘软件，从数据收集整理，建立数据库，适当数据挖掘方法、精致报表输出到智能决策的拟定，为用户考虑到每一步骤。从工业数据挖掘，社会调查数据挖掘、生物数据挖掘、财务数据挖掘。教育数据挖掘甚至神经网络，Clementine都有一套适合的配套产品供用户解决相关领域问题。针对业界实务上的需求，本书主要介绍了如下内容：·数据挖掘的入门知识。数据挖掘的应用。数据挖掘在CRM（客户关系管理）中的角色。·SPSS Clementinell．0版本所拥有的所有节点的详细操作指南，包括构建数据流。字段操作节点、建立CLEM表达式，建模节点和生成模型节点等。本书还介绍了SPSS Clementine软件自带的示例数据流的案例讲解，包括：·通过监测一台机器的状态信息来识别和预测故障状态。·农业发展贷款申请中的欺诈探测。·零售行业中，预测促销所带来的影响。·市场购物篮研究。...

　　谢邦昌　台湾大学生物统计学博士。现任中华资料采矿协会理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问，中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员，中国人民大学统计学系中心客座教授，上海财经大学统计学系客座教授，厦门大学计划统计学系客座教授，西南财经大学客座教授。 他是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，发表过近三百篇关于统计和数据挖掘的论文。出版了近五十余本相关专著。

第1章数据挖掘简介
11何谓数据挖掘
12数据仓库、 KDD、 数据挖掘的关系
13数据挖掘的应用
14数据挖掘的进行步骤
15个案研究
16数据挖掘的分析方法
161分类
162决策树
163回归
164时间序列
165聚类
166关联规则
167顺序规则
168其他分析方法
17数据挖掘的运用理论与实际运用功能
18数据挖掘软件
19数据挖掘在CRM中扮演的角色
191客服中心是顾客关系管理的火
车头
192从客服中心角度看顾客关系
管理
第2章Clementine 110简介
21Clementine的安装与启动
211安装Clementine 110
212启动Clementine 110
22Clementine 110一览
221Clementine 110界面
222在Clementine 110中使用鼠标
223利用快捷键
224Clementine 110中获得帮助
23Clementine选项设置
231系统选项
232默认目录的设置
233用户选项的设置
24Clementine自动化
25Clementine 110版本的新功能
251商业品质的图形展示
252改进的SPSS输出节点
253增强的数据审核节点
254增强的数据变换节点
255优化分块节点
256SPSS转换节点
257改进的数据挖掘模型和算法
258运行效率、 安全性和远程部署
第3章数据挖掘入门
31数据挖掘回顾
32机器学习技术
321神经网络
322规则归纳
323Kohonen网络
324关联规则
325统计模型
326聚类模型
33潜在数据挖掘应用评估
34数据挖掘的策略
35数据挖掘中的小技巧
第4章构建数据流
41概述
42建立数据流
421节点的操作
422数据流的操作
423执行数据流
424保存数据流
425装载文件
426映射数据流
第5章处理缺失值
51概述
52指定缺失值
53处理缺失值
531处理带缺失值的记录
532处理带缺失值的字段
54针对缺失值的CLEM函数
第6章来源节点
61概述
62变量文件节点
63固定文件节点
64为文本区设置数据存储
65数据库节点
651设置数据库节点选项
652添加数据库连接
653选择表
654数据库查询
66SPSS导入节点
67多维数据集导入节点
68SAS导入节点
69Excel输入节点
610用户输入节点
611一般来源节点项目
6111在来源节点中设置数据类型
6112在来源节点处过滤字段
第7章记录操作节点
71概述
72选择节点
73抽样节点
74均衡节点
75聚合节点
76排序节点
77合并节点
771指定合并方法和关键字段
772从合并节点过滤字段
773设置输入顺序并加上卷标
78区分节点
79附加节点
第8章字段操作节点
81概述
82类型节点
821数据类型
822什么是实例化
823读取数据值
824缺失值处理
825检查类型值
826设置字段方向
827复制类属性
83过滤节点
84导出节点
841设置导出节点的基本选项
842导出多重字段
843设置导出规则选项
844设置导出标记选项
845设置导出设置节点选项
846设置导出状态选项
847设置导出计数选项
848设置导出条件选项
85导出节点
86再分类节点
87分块节点
88分割节点
89设置标记节点
810调整节点
811换位节点
812时间间隔节点
813历史节点
814字段记录节点
815SPSS转移节点
第9章建立CLEM 表达式
91什么是CLEM
911值及数据类型
912表达式及条件
92使用表达式编辑器
921获取表达式编辑器
922构造表达式
923选择函数
924选择字段、 参数以及全局变量
925选择变量值
926检查CLEM表达式
93CLEM函数类型
94CLEM的常见用法
941对字符串的操作
942处理空缺和缺失值
943处理数字
944处理时间和日期
第10章图节点
101概述
1011层迭图
1012三维图像
1013动画效果
102建立图
1021为图设置输出选项
1022设置图外观选项
103使用图
104点图节点
1041为点图节点设置选项
1042使用点图
105分布节点
1051设置分布节点选项
1052使用一个分布图
106直方图节点
1061设置直方图节点更多选项
1062使用一个直方图
107堆积图节点
1071设置堆积图节点的更多选项
1072堆积图的使用
108多点图节点
1081为多点图节点设置选项
1082使用一个多点图
109网络图节点
1091设置网络图节点选项
1092设置网络图节点的更多选项
1093网络图节点的外观选项
1010评估图表节点
10101设置评估图表节点选项
10102设置评估图表的更多选项
10103读取模型评估的结果
10104一个评估图表的使用
1011时间序列点图
10111时间序列点图设置选项
10112时间序列点图的显示选项
10113时间序列点图的输出选项
10114使用一个时间序列点图
第11章建模节点
111概述
112建模节点字段选项
113二进位分类节点
1131二进位分类节点模型选项
1132二进位节点的高级选项
1133二进位节点的Discard选项
114神经网络节点
1141神经网络节点模型选项
1142神经网络节点的附加选项
1143神经网络节点高级选项——
快速方法
1144神经网络节点高级选项——
多重方法
1145神经网络节点高级选项——
修剪方法
1146神经网络节点高级选项——
RBFN方法
1147神经网络节点学习比率
115C50节点
1151C50节点模型选项
1152错误归类损失选项
116分类回归树节点
1161分类回归树节点模型选项
1162分类回归树节点高级选项
1163分类回归树节点终止选项
1164分类回归树节点先验概率
选项
117QUEST节点
1171QUEST分类模型选项
1172QUEST高级选项
1173QUEST的成本选项
118CHAID
1181CHAID模型选项
1182CHAID高级选项
1183CHAID的成本选项
119决策表
1191决策表模型选项
1192决策表高级选项
1110Kohonen 节点
11101Kohonen 节点模型选项
11102Kohonen 节点高级选项
1111KMeans节点
11111KMeans 节点型选项
11112KMeans 节点高级选项
1112两步聚类节点
1113时间序列节点
1114异常探测节点
11141异常探测节点模型选项
11142异常节点高级选项
1115Apriori 节点
11151Apriori 节点模型选项
11152Apriori 节点高级选项
1116广义规则归纳节点
1117Carma规则分析
11171Carma规则的模型选项
11172Carma高级选项
1118序列节点
11181序列节点字段选项
11182序列节点模型选项
11183序列节点高级选项
1119因子分析/主成分分析
11191因子分析/主成分分析
模型选项
11192因子分析/主成分分析
高级选项
11193因子分析/主成分分析
旋转选项
1120特征选择节点
11201特征选择节点的模型选项
11202特征选择节点的附加选项
1121线性回归节点
11211线性回归节点模型选项
11212线性回归节点高级选项
11213线性回归节点单步选项
11214线性回归节点输出选项
1122Logistic回归节点
11221Logistic回归节点模型选项
11222Logistic回归节点高级选项
11223Logistic回归节点收敛选项
11224Logistic回归输出选项
1123判别分析节点
11231判别分析节点模型选项
11232判别分析的高级选项
1124广义线性模型
11241广义线性模型选项
11242广义线性模型的高级选项
第12章输出节点
121概述
122使用输出
123输出浏览菜单
124输出节点输出页签
125表格节点
1251表格节点设置页签
1252表格节点格式页签
1253表格浏览器
126矩阵节点
1261矩阵节点设置页签
1262矩阵节点外观页签
1263矩阵输出浏览器
127分析节点
1271分析节点Analysis页签
1272分析输出浏览器
128数据审查节点
1281数据审查节点页签
1282数据审查输出浏览器
129转换节点
1291转换节点设置标签
1292转换输出浏览器
1210统计量节点
12101统计量节点设置页签
12102统计量输出浏览器
1211均值节点
12111均值节点设置标签
12112均值节点选项标签
12113均值节点输出标签
12114均值节点输出浏览器
1212报告节点
12121报告节点模板页签
12122报告节点输出浏览器
1213设置全局节点
1214SPSS 输出节点
12141SPSS 程序节点语法页签
12142SPSS 程序输出浏览器
1215数据库输出节点
1216平面文件节点
1217SPSS 导出节点
1218SAS导出节点
1219Excel导出节点
1220方案发布节点
1221应用软件帮助
第13章生成模型
131概述
132在生成模型选项板中利用生成
模型进行操作
133在数据流中使用生成模型
134使用生成模型浏览器
135生成二进制分类器
136生成网络节点
1361生成的神经网络概要页签
1362从神经网络中生成一个
过滤节点
137生成C50节点
138生成C&R决策树
1381决策树模型页签
1382决策树浏览页签
1383决策树概要页签
1384从决策树生成规则集
139生成QUEST节点
1310生成CHAID节点
1311生成决策表
1312生成Kohonen节点
1313生成KMeans节点
13131生成的KMeans模型页签
13132生成的KMeans概要页签
1314生成两步聚类节点
13141生成的两步聚类模型页签
13142生成的两步概要页签
1315生成时间序列节点
1316生成异常探测节点
1317生成Apriori节点
1318生成GRI节点
1319生成Carma节点
1320生成序列规则序列节点
13201生成的序列规则节点
13202序列规则模型页签
13203序列规则的概要页签
13204从序列规则节点生成规则
超级节点
1321因子分析/主成分分析节点
13211因子分析/主成分分析
模型页签
13212因子分析/主成分分析
概要页签
13213因子分析/主成分分析
高级输出
1322生成特征选择节点
1323Logistic回归方程节点
13231Logistic回归方程概要页签
13232高级Logistic回归输出
1324生成线性回归模型
13241线性回归概要页签
13242线性回归模型的高级输出
1325判别分析
1326广义线性回归模型
1327未精练的规则模型
13271未精练规则的模型页签
13272未精练规则的概要页签
13273生成规则集
1328生成的规则集节点
13281生成的规则集模型页签
13282生成的规则集概要页签
第14章PMML输出模型
141概述
142用PMML输出
第15章超级节点
151概述
152超级节点类型
153创建一个超级节点
1531嵌套超级节点
1532有效超级节点举例
1533无效超级节点举例
154编辑超级节点
1541修改超级节点的类型
1542注释和重命名超级节点
1543超级节点参数
1544超级节点和暂存
1545超级节点和脚本
155保存并装载超级节点
第16章建立项目和报告
161项目介绍
1611CRISPDM浏览窗口
1612Classes浏览窗口
162建立项目
1621增加新项目
1622加入到项目中
1623设置项目属性
1624评注项目
1625对象属性
1626关闭项目
163建构报告
1631生成报告
1632保存和输出报告
第17章批处理模式
171批处理模式一览
172在批处理模式下工作
1721软件调用
1722使用命令行参数
1723批处理模式日志文件
1724批处理模式中的脚本编程
1725在批处理模式中使用参数
1726在批处理模式下输出
第18章Clementine 110中的脚本
编程
181脚本编程介绍
1811脚本类型
1812Clementine脚本范例
182在用户接口上进行脚本编程
1821在流中使用脚本
1822在超级节点中使用脚本
1823使用独立脚本
183以批处理模式编写脚本
第19章Clementine外部模块接口
191概述
192执行CEMI
193系统体系结构
194规范说明文件
1941参数
1942外部程序
1943命令行选项
1944编辑对话框
1945输入和输出字段
1946输入和输出文件
1947元文件
1948结果
1949返回代码
195限制
196规范说明文件范例
1961节点说明
1962核心说明
1963参数
1964执行
1965选项
1966控件
1967输出字段
1968输出数据
1969返回代码
19610完整的规范文件
197CEMI节点管理
1971增加CEMI节点
1972清除CEMI节点
198编写外部程序的技巧
第20章应用范例
201概述
202状态监测范例
2021审视数据
2022数据准备
2023学习
203测试
2031欺诈探测范例
2032数据采集
2033数据探索
2034训练神经网络
2035总结
204零售业范例
2041数据审核
2042学习和测试
205市场购物篮分析范例
2051获取数据
2052购物关联分析
2053客户细分
2054小结
第21章ACMR企业数据库挖掘研究
211研究背景
212操作过程
附录A命令行参数
附录BCLEM 语言参考
附录C脚本语言参考
附录D节点及流属性
附录ECEMI规范文件参考
参考文献
英文参考文献
后记