数据挖掘 数据仓库 商业智能 数据挖掘SPSS Clementine培训资料，SPSS作为统计分析和预测的先驱，提供从数据输入、数据整理、探索分析、分析报告、建立模型、预测分析到结果发布的完整解决方案。SPSS数据挖掘内容包括：数据挖掘工具Clementine的体系结构以及在整个数据挖掘系统中的地位Clementine的基本设置Clementine数据准备的一些技巧数据挖掘模型的类型和所解决的问题模型评估和部署等

数据挖掘是一个利用各种方法，从大量数据中提取隐含和潜在的，对决策有用的信息和知识的过程。 （1）数据挖掘是一个过程，而非一个单纯的数据建模，数据挖掘包括：业务理解，数据理解，数据准备，建立模型，方案评估和方案实施等多个阶段。 （2）数据挖掘方法是各种方法的集合 （3）数据挖掘具有分析海量数据的能力 （4）数据挖掘的最终目的是辅助决策

【什么是数据挖掘？】 不同的定义 从大量数据中发现非平凡的、先前不知道的、有价值的规律的过程 从大量数据中自动化（或者半自动化）的发现有价值规律的过程 数据挖掘的其他名称 数据库内知识发现（KDD- Knowledge discovery in databases ） 数据/模式分析 商业智能 人工智能 …… 【面临的挑战】 海量数据 高维数据 数据复杂性 数据质量问题 数据所有权和分布 隐私问题

过程如下 : Step1：添加一个“变项文件”节点。 Step2:加入一个“导出”节点。 Step3:对“导出”节点进行设置。 Step4:加入“Healthfood”字段之后，在“导出”节点后再加入一个“类型”节点，用来选择哪些字段用来进行数据挖掘。根据挖掘的目标，可以设置个人信息为“输入”，“Healthfood”设置为“输出” Step5:加入 “C5.0”节点。 Step6:点选“执行（E）” Step7:从“查看器”中查看该结果

第一章 数据挖掘简介 第二章 Clementine简介 第三章 读取数据文件 第四章 数据质量 第五章 数据处理 第六章 寻找数据之间的关系

第一章 合并多个数据源数据 第二章 抽取样本，选择和缓存数据 第三章 处理缺失数据 第四章 处理日期 第五章 处理时序数据 第六章 文件操作 第七章 效率

数据挖掘算法与clementine实践数据，共7个章节 3.crx.xls、NewsChan.xls 4.饮料.xls 5.sequence.xls 6.customer_dbase.sav，grantfraudN.db 7.线性回归样本.xls 8.经济发展基本信息.xls，饮料.xls 9.国家外汇储备规模.xls

BankBalance.sav BASKETS.txt Brand.sav BuyOrNot.sav Customer.xls DRUG.txt ExportApple.sav K-Means.sav MBA.sav pptPlex.msi Purchase.xls ReportCard.xls Sequence.sav Students.xls Telephone.sav WebData.mdb ZipCode.txt 关联规则.str 决策树.str 变量管理.str 基本分析.str 样本管理.str 神经网络.str 统计方法.str 聚类分析.str 药物研究.str 读入数据.str

数据挖掘原理与SPSS_Clementine应用宝典.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第1章 数据挖掘概述.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第2章 数据挖掘可挖掘的知识类型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第3章 数据挖掘的体系结构与模型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第4章 数据选择.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第5章 数据预处理.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第6章 回归分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第7章 贝叶斯分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第8章 聚类分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第9章 决策树算法.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第10章 关联规则.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第11章 粗糙集理论.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第12章 神经网络.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第13章 遗传算法.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第14章 支持向量机.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第15章 复杂对象数据挖掘.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第16章 数据挖掘建模.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第17章 数据挖掘模型评价.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第18章 SPSS Clementine基础.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第19章 SPSS Clementine数据管理.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第20章 数据的图形化展示.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第21章 数据模型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第22章 数据挖掘结果的输出.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第23章 数据挖掘项目实施.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第24章 SPSS_Clementine典型案例分析.ppt

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