clementine使用经典实例

Clementine使用经典实例收藏

下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。

Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Target Mail详见：https://www.wendangku.net/doc/f03763037.html,/zh-cn/library/ms124623.aspx#DataMining

1. 定义数据源

将一个Datebase源组件加入到数据流设计区，双击组件，设置数据源为dbo.vTargetMail视图。

在Types栏中点“Read Values”，会自动读取数据个字段的Type、Values等信息。

Values是字段包含的值，比如在数据集中NumberCardsOwned字段的值是从0到4的数，HouseOwnerFlag只有1和0两种值。Type是依据Values判断字段的类型，Flag类型只包含两种值，类似于boolean；Set是指包含有限个值，类似于enumeration；Ragnge是连续性数值，类似于float。通过了解字段的类型和值，我们可以确定哪些字段能用来作为预测因子，像AddressLine、Phone、DateFirstPurchase等字段是无用的，因为这些字段的值是无序和无意义的。

Direction表明字段的用法，“In”在SQL Server中叫做“Input”,“Out”在SQL Server中叫做“PredictOnly”,“Both”在SQL Server中叫做“Predict”，“Partition”用于对数据分组。

2. 理解数据

在建模之前，我们需要了解数据集中都有哪些字段，这些字段如何分布，它们之间是否隐含着相关性等信息。只有了解这些信息后才能决定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。

在除了在建立数据源时Clementine能告诉我们值类型外，还能使用输出和图形组件对数据进行探索。

例如先将一个统计组件和一个条形图组件拖入数据流设计区，跟数据源组件连在一起，配置好这些组件后，点上方绿色的箭头。

等一会，然后这两个组件就会输出统计报告和条形图，这些输出会保存在管理区中（因为条形图是高级可视化组件，其输出不会出现在管理区），以后只要在管理区双击输出就可以看打开报告。

3. 准备数据

将之前的输出和图形工具从数据流涉及区中删除。

将Field Ops中的Filter组件加入数据流，在Filter中可以去除不需要的字段。

我们只需要使用MaritalStatus、Gender、YearlyIncome、TatalChildren、NumberChildrenAtHome、EnglishEducation、EnglishOccupation、HouseOwnerFlag、NumberCarsOwned、CommuteDistance、Region、Age、BikeBuyer这些字段。

加入Sample组件做随机抽样，从源数据中抽取70%的数据作为训练集，剩下30%作为检验集。

注意为种子指定一个值，学过统计和计算机的应该知道只要种子不变，计算机产生的伪随机序列是不变的。因为要使用两个挖掘模型，模型的输入和预测字段是不同的，需要加入两个Type组件，将数据分流。

决策树模型用于预测甚麽人会响应促销而购买自行车，要将BikeBuyer字段作为预测列。

神经网络用于预测年收入，需要将YearlyIncome设置为预测字段。

有时候用于预测的输入字段太多，会耗费大量训练时间，可以使用Feature Selection组件筛选对预测字段影响较大的字段。

从Modeling中将Feature Selection字段拖出来，连接到神经网络模型的组件后面，然后点击上方的Execute Selection。

Feature Selection模型训练后在管理区出现模型，右击模型，选Browse可查看模型内容。模型从12个字段中选出了11个字段，认为这11个字段对年收入的影响比较大，所以我们只要用这11个字段作为输入列即可。

将模型从管理区拖入数据流设计区，替换原来的Feature Selection组件。

4. 建模

加入Nearal Net和CHAID模型组件，在CHAID组件设置中，将Mode项设为”Launch interactive session”。然后点上方的绿色箭头执行整个数据流。

Clementine在训练CHAID树时，会开启交互式会话窗口，在交互会话中可以控制树生长和对树剪枝，避免过拟合。如果确定模型后点上方黄色的图标。

完成后，在管理区又多了两个模型。把它们拖入数据流设计区，开始评估模型。

5. 模型评估

修改抽样组件，将Mode 改成“Discard Sample ”，意思是抛弃之前用于训练模型的那70%数据，将剩下30%数据用于检验。注意种子不要更改。

我这里只检验CHAID决策树模型。将各种组件跟CHAID模型关联。

执行后，得到提升图、预测准确率表……

6. 部署模型

Export 组件都可以使用Publish 发布数据流，这里会产生两个文件，一个是pim 文件，一个是par 文件。

pim文件保存流的所有信息，par文件保存参数。有了这两个文件就可以使用clemrun.exe来执行流，clemrun.exe 是Clementine Solution Publisher的执行程序。Clementine Solution Publisher是需要单独授权的。在SSIS中pim和par类似于一个dtsx文件，clemrun.exe就类似于dtexec.exe。

如果要在其他程序中使用模型，可以使用Clementine执行库（CLEMRTL），相比起Microsoft的ole db for dm，SPSS 的提供的API在开发上还不是很好用。

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：https://www.wendangku.net/doc/f03763037.html,/lijieneptune/archive/2008/11/11/3278958.aspx

数据挖掘软件spssclementine12安装教程

数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程 SPSS Clementine 12安装包比较特殊，是采用ISO格式的，而且中文补丁、文本挖掘模块都是分开的，对于初次安装者来说比较困难。本片文章将对该软件的安装过程进行详细介绍，相信大家只要按照本文的安装说明一步一步操作即可顺利完成软件的安装和破解。 步骤一：安装前准备 1、获取程序安装包 SPSS Clementine 12的安装包获取的方法比较多，常用的方法是通过baidu或google搜索关键词，从给出的一些网站上进行下载。为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载链接供大家安装： 论坛上下载：百度网盘：提取密码：rhor 腾讯微云：OVYtFW 相信这么多下载方式大家一定能成功获得安装程序的。 2、ISO文件查看工具 由于程序安装包是ISO光盘镜像形式的，如果你的操作系统是win8之前的系统，那么就需要安装能够打开提取ISO文件的工具软件了。在此推荐UltraISO这款软件，主要是既能满足我们的需要，而且文件又较小，安装方便。 这里提供几个下载UltraISO程序的地址： 百度网盘腾讯微云：安装成功后在计算机资源管理器中可以看到如下虚拟光驱的图标（接下来需要用到） 右键点击该图标可以看到如下的一些选项，点击“加载”，选择相应的ISO文件就可以将文件加载到虚拟光驱中并打开。 步骤二：安装Clementine 12

1、安装Clementine 12主程序 在计算机资源管理器中右键“CD驱动器”>>UtraISO>>加载，选择”这个文件 然后在打开计算机资源管理器可以看到如下情况 双击打开，选择运行，在弹出框中选择第一个选项（Install Clementine）即可，然后依次完成安装过程。

Clementine数据挖掘快速上手

数据挖掘快速上手 Version1.0 Prepared by高处不胜寒 14094415 QQ群： 群：14094415 2009-10-15

、Clementine数据挖掘的基本思想 数据挖掘（Data Mining ）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，它是一种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。 它结合了人工智能（AI ）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。 Clementine 为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些Clementine 还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个工作思想，我们每一步的工作也变得很清晰。（如图一所示） CRI CRIS S P-DM p r ocess mo mod d e l 如图可知，CRISP-DM Model 包含了六个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对这些步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。 商业理解(B u s i n e s s un under der ders s t a nd ndi i n g )：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。 数据理解(D a t a und under er erstanding standing standing) )：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。 数据准备(D a t e p r e p a r at ation ion ion) )：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。 建模(Mo Mod d e lin ling g )：建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。我们需要根据分析目的选出适合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。 模型评估(E v aluat aluati i on on))：并不是每一次建模都能与我们的目的吻合，评价阶段旨在对建模结果进行评 估，对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。 结果部署(Deployment Deployment) )：这个阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题，它还包括了监督、维持、产生最终报表、重新评估模型等过程。

数据分析工具视频教程大全

数据分析工具视频教程大全 工欲善其事必先利其器，没有金刚钻怎么揽瓷器活。作为数据分析师必须掌握1、2个的数据处理、数据分析、数据建模工具，中国统计网建议必须掌握Excel+专业的统计分析工具，例如：Excel+SPSS（Clementine）/SAS（EM）/R... 下面是中国统计网从网络上收集、整理的一些不错的视频教程，供大家学习交流。 1、Excel2007实战技巧精粹 视频由Excelhome出品，全集17集 目录： 01-从Excel 2003平滑过渡到Excel2007 02-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表A 03-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表B 04-玩转Excel 2007单元格样式 06-探究Excel 2007斜线表头 07-Excel 2007排序新体验 08-Excel 2007名称管理器的使用 09-Excel日期和时间相关计算-上集 10-Excel日期和时间相关计算-下集 11-Excel 2007函数应用之条条大路通罗马

12-轻松掌控Excel 2007循环引用 13-Excel 2007中巧设图表时间刻度单位 14-使用Excel 2007创建工程进度图 15-使用Excel 2007处理图片 16-使用Excel 2007数据透视表进行多角度的销售分析 17-Excel 2007 VBA新特性及创建自动延时关闭消息框【视频地址】 https://www.wendangku.net/doc/f03763037.html,/playlist_show/id_4051518.html 2、SPSS从入门到精通视频教程 中国统计网整理自优酷视频网，全集17集，资源来源于网络，转载请注明出自本站。 PS:老师普通话真的挺普通，老师讲的挺不容易，大家仔细听。 视频列表 1、初识SPSS统计分析软件 2、建立和管理数据文件 3、SPSS数据的预处理 4、spss基本统计分析 5、参数检验 6、方差分析 7、非参数检验

Clementine__神经网络实例

一、利用神经网络对数据进行欺诈探测 利用clementine系统提供的数据来进行挖掘，背景是关于农业发展贷款的申请。每一条记录描述的是某一个农场对某种具体贷款类型的申请。本例主要考虑两种贷款类型：土地开发贷款和退耕贷款。本例使用虚构的数据来说明如何使用神经网络来检测偏离常态的行为，重点为标识那些异常和需要更深一步调查的记录。更要解决的问题是找出那些就农场类型和大小来说申请贷款过多的农场主。 1.定义数据源 使用一个“变相文件”节点连接到数据集grantfraudN.db。在“变相文件”节点之后增加一个“类型”节点到数据流中，双击“类型”节点，打开该节点，观察其数据字段构成，如图1-1所示。 图1-1 2.理解数据 在建模之前，需要了解数据中有哪些字段，这些字段如何分布，它们之间是否隐含着某种相关性信息。只有了解这些信息后才能决定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。这个过程就是一个理解数据的过程。 3.准备数据 为了更直观的观察数据，以便于分析哪些数据节点有用，哪些数据对建模没用，可以使用探索性的图形节点进行分析，这有助于形成一些对建模有用的假设。 首先考虑数据中有可能存在欺诈的类型，有一种可能是一个农场多次申请贷款援助，对于多次的情况，假设在数据集上每个农场主有一个唯一的标识符，那么计算出每个标示符出现的次数是件容易的事。 3.1 在数据流中连接条形图节点并选择字段名为name的字段，如图1-2所示。

图1-2 3.2 选择name字段后，单击执行按钮，结果如图1-3所示。为了探索其他可能的欺诈形式，可以先不考虑多次申请的情况。先关注那些只申请一次的记录。 图1-3

Clementine关联规则实验论文

Clementine关联规则 试验目的： 通过使用SPSS Clementine数据挖掘平台，了解数据挖掘的目的、过程，理解数据挖掘的结果，并能够根据所学习的数据挖掘的相关知识，对挖掘的过程参数和结果数据进行分析。 试验内容： 建立数据源，进行关联规则挖掘。 试验步骤： 1、导入数据源 a)选择“可变文件”节点，把节点图标拖入数据流区域 b)右键点击“可变文件”节点，弹出节点细节选择界面 c)导入BASKETS.txt数据 2、查看导入的数据 a)点击节点选项卡“输出”，双击“表格”节点 b)右键点击“BASKETS.txt”节点，选择“Connect”选项，单击“Table”（在两个节点中产生一个箭头，从“BASKETS.txt”指向“Table”节点。） c)右键点击“表格”节点，弹出细节选择界面，单击“执行” d)查看结束，单击“确定”退出查看表格

3、对数据进行清洗 a)选择节点选项卡的“字段选项”，把“类型”节点拖入数据流区域。 b)连接“BASKETS.txt”节点和“类型”节点 c)双击数据流区域中的“类型”节点，单击“读取值”按钮 d)对值为“T/F”的“方向”改为“两者”，把其他行的“方向”的值改为“无” 4. 使用Apriori节点分析 a)双击“建模”选项卡的“Apriori”节点

b)连接“类型”节点与“Apriori”节点 (箭头指向“Apriori”节点) c)双击“Apriori”节点，弹出选项界面 d)单击“执行”按钮 5、查看挖掘结果 a)左键单击管理器的“模型”选项卡，右键点击第5部执行以后出现的模型图标 b)选择“浏览”，弹出图表 c)查看结果 如图可以得到最少置信度百分之八十以上，frozenmeal，cannedveg，beer三者

clementine新手入门手册

clementine新手入门手册 作为一款将高级建模技术与易用性相结合的数据挖掘工具，Clementine 可帮助您发现并预测数据中有趣且有价值的关系。可以将 Clementine 用于决策支持活动，如： ?创建客户档案并确定客户生命周期价值。 ?发现和预测组织内的欺诈行为。 ?确定和预测网站数据中有价值的序列。 ?预测未来的销售和增长趋势。 ?勾勒直接邮递回应和信用风险。 ?进行客户流失预测、分类和细分。 ?自动处理大批量数据并发现其中的有用模式。 这些只是使用 Clementine 从数据中提取有价值信息的众多方式的一部分。只要有数据，且数据中正好包含所需信息，Clementine 基本上都能帮您找到问题的答案。 连接到服务器 服务器,服务器,服务器 登录,登录,登录 登录到Clementine Server,登录到Clementine Server,登录到Clementine Server 连接,连接,连接 到Clementine Server,到Clementine Server,到Clementine Server Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 主机名称,主机名称,主机名称 端口号,端口号,端口号 用户ID,用户ID,用户ID 密码,密码,密码 域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows) 主机名,主机名,主机名 Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 端口号,端口号,端口号

Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 用户ID,用户ID,用户ID Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 密码,密码,密码 Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server 域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows) Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server Clementine 既可以作为独立的应用程序运行，也可以作为连接到 Clementine Server 的客户端运行。当前的连接状态显示在 Clementine 窗口的左下角。 连接到服务器 双击 Clementine 窗口的连接状态区域。 或 从“工具”菜单选择服务器登录。 使用对话框指定是连接到服务器，还是连接到本地主机。 连接。选择网络以连接到网络上的 Clementine Server ，或选择本地，以断开连接（在本机模式中高效运行 Clementine）。 服务器。指定可用服务器或从下拉列表选择一个服务器。服务器计算机的名称可以使用字母数字（例如 myserver）或指派给服务器计算机的 IP 地址（例如，202.123.456.78）。Windows 记事本：如果服务器作为客户机在同一台计算机上运行，则请输入 localhost。 端口。指定服务器正在侦听的端口号。如果默认设置不可用，请向系统管理员索取正确的端口号。 加密连接（使用 SSL）。指定是否应使用 SSL（安全套接层）连接。SSL 是常用于确保网络发送数据的安全的协议。要使用此功能，必须在承载 Clementine Server 的服务器中启用 SSL。必要时请联系本地管理员，以了解详细信息。请参阅使用 SSL 对数据加密详细信息。 用户名。输入用于登录到服务器的用户名。 密码。输入与指定用户名关联的密码。

实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用

实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用 一、[实验目的] 熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。 二、[知识要点] 1、数据挖掘概念； 2、数据挖掘流程； 3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。 三、[实验内容与要求] 1、熟悉Clementine12.0操作界面； 2、理解工作流的模型构建方法； 3、安装、运行Clementine12.0软件； 4、构建挖掘流。 四、[实验条件] Clementine12.0软件。 五、[实验步骤] 1、主要数据挖掘模式分析； 2、数据挖掘流程分析； 3、Clementine12.0下载与安装； 4、Clementine12.0功能分析； 5、Clementine12.0决策分析实例。 六、[思考与练习] 1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？ 2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。

实验部分 一、Clementine简述 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。 作为一个数据挖掘平台，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。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。 为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。Clementine提供最出色、最广泛的数据挖掘技术，确保可用最恰当的分析技术来处理相应的问题，从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖，Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程，为您找到解决商业问题的最佳答案。 为了推广数据挖掘技术，以解决越来越多的商业问题，SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程，并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。最近一次调查显示，50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程，它已经成为事实上的行业标准。 Clementine完全支持CRISP-DM标准，这不但规避了许多常规错误，而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。 在数据挖掘项目中使用Clementine应用模板（CATs）可以获得更优化的结果。应用模板完全遵循CRISP-DM标准，借鉴了大量真实的数据挖掘实践经验，是经过理论和实践证明的有效技术，为项目的正确实施提供了强有力的支撑。Clementine中的应用模板包括：

clementine的中文教程

一、Clementine数据挖掘的基本思想
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数 据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，它是一 种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。 它结合了人工智能（AI）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些 高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于 自己所要解决的问题。 Clementine为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分 析、因子分析等） ，并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了 这些Clementine还拥有优良的数据挖掘设计思想， 正是因为有了这个工作思想， 我们每一步的工 作也变得很清晰。 （如图一所示）
图一
CRISP-DM process model
如图可知，CRISP-DM Model（Ｃｒｏｓｓ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ，数据挖 掘跨行业标准流程）包含了六个步骤，并用箭头指示了步骤间的执行顺序。这些顺 序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对 这些步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。 Business understanding：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我 们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。 Data understanding：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些 什么数据，这些 数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。 Date preparation：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。 选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。 Modeling：建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。我们需要根据分析目的选出适 合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。 Evaluation： 并不是每一次建模都能与我们的目的吻合， 评价阶段旨在对建模结果进行评估， 对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。 Deployment：这个阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题，它还包括了监督、维持、 产生最终报表、重新评估模型等过程。
二、Clementine的基本操作方法

美国Clementine基于月球矿石研究方向调研

Climentine 1.多光谱数据提取橄榄石和辉石的分布，选取哥白尼坑（Crater Copemicus）作为试验区。 经过实验，950nm/750nm，2000nm/1500nm，Al，Ca，Mg，FeO，Is/FeO和UVVIS的波段组合达到较好的研究效果针对于橄榄石和辉石。 2.利用Climentine UK/V IS/N IR数据，基于Hapke模型与光谱线性分解矿物提取方法，提取 了单斜辉石、斜方辉石、橄榄石、斜长石及钛铁矿等百分含量分布。 结果：（1）建立了矿物含量与光谱分解含量统计关系 （2）月表矿物填图 问题：（1）波段数较少影响矿物填图的精度与准确度 （2）全球尺度（10km）取得一定的成功，但小尺度上无法确定有效 （3）缺乏月表端元矿物的光学常数，Hapke模型模拟计算的月岩矿物混合光谱只能假设月表矿物为朗伯反射体。 3. 研究了金属元素分布与月球地貌的关系，计算各金属元素之间空间分布的相关系数，分析蕴含这些金属资源地区的岩性及各种元素可能的来源。 4.月表辉石以单斜辉石为主，斜方辉石含量较少，且主要分布月球高地。 月表无大面积的橄榄石分布。 5.研究了月球表面的各种元素，特别是一些关键元素如Ti、Fe、Th、稀土元素的含量及分布特征 6．TiO2浓度的提取 7．依据Clenmentine UVUIS相机获取的多光谱数据对中央峰-109的陨石坑进行了检验，从光谱和空间无色光谱不同区域使用光谱峰进行分类参数，包括相关矿产丰富的镁铁质和不同吸收带型的含高或低Ca辉石和橄榄石。 结果：月球地壳是完全不同的，地壳模型符合先前地壳模型，斜长石含量体积81%，它从“纯”斜长岩到镁铁质表面、low-Ca 辉石-rich compositions发展进化。 8.为了获取哥白尼陨石坑的橄榄石和辉石，依据Clenmentine UVVIS and NIR 图像数据，估算两个波段比率（950/750 and 2000/1500nm）,Al，Ca，Mg，FeO的百分含量，和I（s）/FeO ROIs用来辅助橄榄石和辉石的分布于决策树和spectral angle mapper（SAM）和以前的研究相比，提取的两个决策树和SAM更精确，原因是决策树没有充分利用光谱特性而只是基于统计。

Clementine示例05-神经网络

4、神经网络（goodlearn.str） 神经网络是一种仿生物学技术，通过建立不同类型的神经网络可以对数据进行预存、分类等操作。示例goodlearn.str通过对促销前后商品销售收入的比较，判断促销手段是否对增加商品收益有关。Clementine提供了多种预测模型，包括Nerual Net、Regression和Logistic。这里我们用神经网络结点建模，评价该模型的优良以及对新的促销方案进行评估。 Step 一：读入数据，本示例的数据文件保存为GOODS1n，我们向数据流程区添加Var. File结点，并将数据文件读入该结点。 Step 二、计算促销前后销售额的变化率向数据流增加一个Derive结点，将该结点命名为Increase。

在公式栏中输入(After - Before) / Before * 100.0以此来计算促销前后销售额的变化 Step 三：为数据设置字段格式添加一个Type结点到数据流中。由于在制定促销方案前我们并不知道促销后商品的销售额，所以将字段After的Direction属性设置为None；神经网络模型需要一个输出，这里我们将Increase字段的Direction设置为Out，除此之外的其它结点全设置为In。

Step 四：神经网络学习过程 在设置好各个字段的Direction方向后我们将Neural Net结点连接入数据流。 在对Neural Net进行设置时我们选择快速建模方法（Quick），选中防止过度训练(Prevent overtraining)。同时我们还可以根据自己的需要设置训练停止的条件。在建立好神经网络学习模型后我们运行这条数据流，结果将在管理器的Models栏中显示。选择查看该结果结点，我们可以对生成的神经网络各个方面的属性有所了解。 Step 四：为训练网络建立评估模型 4.1将模型结果结点连接在数据流中的Type结点后； 4.2 添加字段比较预测值与实际值向数据流中增加Derive结点并将它命名为ratio，然后将它连接到Increase结果结点。设置该结点属性，将增添的字段的值设置为(abs(Increase - '$N-Increase') /Increase) * 100，其中$N-Increase是由神经网络生成的预测结果。通过该字段值的显示我们可以看出预测值与实际值之间的差异大小。

clementine实验指导书

1. Clementine的安装说明 （1）计算机时间调整到2010年1月，setup.exe (2) install Clementine (3) next, 完成后不注册。 （4）将破解文件夹下面的两个文件复制到“.\SPSSInc\Clementine12.0\bin”中，替换原有文件。 （5）运行SPSS Clementine12.0.3汉化.exe，next，完成 （6）开始——所有程序——spss inc——Clementine12.0——Clementine12.0 2. 基于carma模型分析购物篮 （1）概念：前项antecedent和后项consequent; instances记录（包含了前项antecedent的数量）；support（支持度）（包含了前项antecedent的数量所占全部记录的比例）；rule support 规则支持度（既包含前项antecedent和后项consequent的数量占全部的比例）；confidence 置信度（rule support/ support）(反映预测的准确程度)；deployability（support -rule support）；lift（confidence/先验概率）（当lift>1才考虑。） （2）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—basketsln （3）字段选项——类型，连接可变文件和类型节点，双击打开，读取值，方向处将顾客个人信息“无”；消费信息“两者”，应用，确定 （4）建模-关联-carma，连接类型节点和carma，双击打开，在模型中，修改名字为“carma”，rule support 改为15%。 （5）在字段中可以自动，则所有“两者”变量都过来，也可以选择变量。“执行” （6）生成的模型在右边，拖到面板中，连接类型节点和模型。 （7）16条规则，前项，后项，支持度，confidence，可以查看其他字段 （8）输出，表，连接模型和表，在模型上右键“执行”，则可以看到每条记录的预测结果。 3. 基于神经网络分析产品促销策略 （1）用神经网络判断哪些促销是有效的，利用goods1n和goods2n两套数据，用goods1n 建立神经网络模型，用goods2n利用建立到的神经网络模型。Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before促销前销量，after促销后销量。通过神经网络判断goods2n 的after促销后销量。 （2）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—goods1n，增加一个表，连接可变文件和表，查看goods1n的内容。然后删掉这个表。 （3）字段选项-导出，连接可变文件和导出，导出字段名改为“increase”，启动表达式构建器。公式是(After - Before) / Before * 100.0。确定。 （3）增加一个表，连接导出和表，查看增加导出字段后的内容。双击——执行。说明：神经网络应用是根据前面四个字段（Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before 促销前销量）来推最后一个字段increase的值。 （4）字段选项——类型，连接导出和类型节点，双击打开，读取值，方向处将前面四个字段（Class商品种类，cost商品成本，promotion促销费用，before促销前销量）“输入”；字段increase“输出”，其他的“无”，应用，确定 （5）建模-神经网络，连接类型节点和神经网络，双击打开神经网络，确定，右键——执行（6）右边模型出出现“increase”，右键——浏览。 （7）源，可变文件，双击打开，选择文件demos—goods2n，确定。增加一个表，连接可变文件和表，查看goods2n的内容。然后删掉这个表。 （8）字段选项-过滤，连接可变文件和过滤，过滤掉after。确定 （9）将右边模型“increase”拖过来，连接过滤和increase模型。

clementine实战案例分析

Clementine 11 数据挖掘案例详解 SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技 术创新方面遥遥领先。 客户端基本界面 SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。下面就是clementine客户端的界面。

一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。 是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’ 项目区 顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。 工具栏

工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流 非常相似。Clementine中有6类工具。 源工具（Sources） 相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS 数据、用户输入等。 记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） 相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS 的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作： https://www.wendangku.net/doc/f03763037.html,/esestt/archive/2007/06/03/769411.html）。 图形（Graphs） 用于数据可视化分析。 输出（Output） Clementine的输出不仅仅是ETL过程中的load过程，它的输出包括了对数据的统计分析报告输出。 ※在ver 11，Output中的ETL数据目的工具被分到了Export的工具栏中。 模型（Model） Clementine中包括了丰富的数据挖掘模型。 数据流设计区

第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介 5.1Clementine 概述 Clementine数据挖掘平台是一个可视化的、强大的数据分析平台。用户可以通过该平台进行与商业数据操作相关的操作。 数据流区域：它是Clementine窗口中最大的区域，这个区域的作用是建立数据流，或对数据进行操作。 选项板区域：它是在Clementine的底部，每个选项卡包含一组相关的可以用来加载到数据流区域的节点组成。它包括：数据源、记录选项、字段选项、图形、建模和输出。 管理器：它位于Clementine的右上方，包括流、输出和模型三个管理器。 项目区域：它位于Clementine的右下方，主要对数据挖掘项目进行管理。并且，它提供CRISP-DM和类两种视图。 另外，Clementine还包括类似于其他windows软件的菜单栏、工具栏和状态栏。 Clementine非常容易操作，包含很多经典数据挖掘算法和一些较新的数据挖掘算法 通常，大多数数据挖掘工程都会经历以下过程： 检查数据以确定哪些属性可能与相关状态的预测或识别有关。 保留这些属性(如果已存在)，或者在必要时导出这些属性并将其添加到数据中。 使用结果数据训练规则和神经网络。 使用独立测试数据测试经过训练的系统。 Clementine的工作就是与数据打交道。最简单的就是“三步走”的工作步骤。首先，把数据读入Clementine中，然后通过一系列的操作来处理数据，最后把数据存入目的文件。Clementine数据挖掘的许多特色都集成在可视化操作界面中。可以运用这个接口来绘制与商业有关的数据操作。每个操作都会用相应的图标或节点来显示，这些节点连接在一起，形成数据流，代表数据在操作间的流动。Clementine用户界面包括6个区域。 数据流区域(Stream canvas)：数据流区域是Clementine窗口中最大的区域，在这个区域可以建立数据流，也可以对数据流进行操作。每次在Clementine中可以多个数据流同时进行工作，或者是同一个数据流区域有多个数据流，或者打开一个数据流文件。在一项任务中，数据流被存储在管理器中。 选项板区(Palettes)：位于Clementine窗口底端。每个选项板包含了一组相关的可以用来加到数据流中的节点。比如：Sourece包含了可以把数据读入模型的节点，Graphs包含了用于可视化探索数据的节点，Favorites包含了数据挖掘默认的常用节点。 管理器(Managers):在Clementine窗口中有3中管理器：Stream、Output、Models，用来查看和管理相应类型的对象。

weka入门教程

巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。 图1 新窗口打开 这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy}

@attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 需要注意的是，在Windows记事本打开这个文件时，可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。 以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。 除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。 关系声明 关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation 是一个字符串。如果这个字符串包含空格，它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。 属性声明 属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中的每一个属性都有它对应的

基于clementine神经网络的电信客户流失预测

基于clementine神经网络的电信客户流失模型应用 昆明理工大学信息与自动化学院颜昌沁胡建华周海河 摘要 本文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题：客户离网进行研究，以电信行业为背景，通过收集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立离网客户的流失预测模型。进行客户流失的因素分析以及流失预测。以某电信分公司决策支撑系统为背景，通过在电信一年半时间的领域调研和开发实践，以此为基础，使用了统计分析和数据挖掘的技术，对PAS 客户流失主题进行了较为完善、深入的分析与研究，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。针对PAS客户流失分析主题，本文选取了3个月的PAS在网用户和流失用户及其流失前的历史消费信息为样本，确定了个体样本影响流失的基本特征向量和目标变量。通过对大量相关技术和统计方法的研究，最终确定了clementine的神经网络模型来作为电信客户流失的预测模型。实践证明，本论文整体的技术路线是可行的，神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性，所发现的知识具有一定的合理性和参考价值, 对相关领域的研究起到了一定的推动作用。 关键词：数据挖掘、客户流失、统计分析、神经网络 一、引言 本文是基于中国电信某分公司经营分析支撑系统项目为背景来展开的。电信分公司经营分析支撑系统是电信运营商为在激烈的市场竞争中生存和持续发展，尽可能全面地满足企业经营管理工作的需要，跟上市场形势的变化，使庞大的数据库系统有效地产生企业知识，以新经营管理支撑手段及时准确地了解市场竞争、业务发展和资源使用情况，以便及时发现问题和解决问题，并根据分析结果及时调整政策而开发的分析系统。 根据调查机构的数据显示，“用户保持率”增加5%，就有望为运营商带来85%的利润增长，发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的4倍；客户忠诚度下降5%，则企业利润下降25%；向新客户推销产品的成功率是15%，然而，向老客户推销产品的成功率是50%。这些数据表明：如何防范老客户流失必须要引起高度重视。对企业而言，长期的忠诚客户比短期获取的客户更加有利可图。因为长期顾客较容易挽留，服务成本比新顾客低，而且能够为公司宣传、带来新的客户，因此客户离网成为电信运营商们最为关注的问题之一。 本文针对电信分公司PAS流失客户，从时间、地域、产品类型、在网时长、用户状态、消费金额、年龄等角度进行分析,通过构建数据仓库模型得到数据挖掘需要的样本集，通过聚类及知识领域的指导来生成关于PAS客户流失的神经网络模型，找出PAS客户流失的特征和规律，来辅助电信公司制定营销政策。 二、研究现状及神经网络模型特点 国内的电信企业出于市场竞争的需求，大多己建立或在建“电信经营分析系统”，客观上为深层次的数据分析提供了良好的数据平台。但是在分析及应用开发上，大多数的“经营

基于时间序列分析及Clementine软件的宝钢股价研究

大 毕 业 论 文 二○一二 年 六 月

基于时间序列分析及Clementine软件的宝 钢股价研究 专业班级：数学与应用数学2008级1班姓名：XX 指导教师：XX 数学系

摘要 时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值，现实中的很多数据都是以时间序列的形式出现的：一个工厂每月生产的一系列货物数量，每周道路事故的一系列数据，每小时观察的药品生产产量。时间序列的例子在一些领域中是极丰富的，诸如经济，商业，工程等。时间序列分析典型的一个本质特征就是相邻观测值之间的依赖性。时间序列观测值之间的这种依赖特征具有重要的现实意义。时间序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析的技巧。要求对时间序列数据生成随机动态模型，并将这种模型用于重要的应用领域。 本文的主要内容是借助SPSS Clementine 软件研究宝山钢铁股票价格随时间的变化规律，并用时间序列分析的有关知识对其进行建模预测。本文分两部分：第一部分介绍时间序列分析的一些基本概念，如平稳过程、自相关函数、偏相关函数、白噪声等，然后对几种时间序列模型进行描述；另一部分借助SPSS Clementine 软件对宝山钢铁股价这一具体事例分别用专家建模、指数平滑建模和ARIMA建模并对股价进行短期预测，最后通过模型参数比较及预测值误差对比，找出最佳模型。在给案例建模的同时，将给出使用SPSS Clementine软件研究的具体过程。 关键词：时间序列；SPSS Clementine软件；宝钢股价；模型比较

Abstract The time series is a sequence of observations taken sequentially in time. Many sets of data appear as time series in reality: a monthly sequence of the quantity of goods shipped from a factory, a weekly series of the number of traffic accidents, hourly observations made on the yield of a chemical process, and so on. Examples of time series abound in such fields as economics, business, engineering and so on. The nature of this dependenced among observations of a time series is of considerable practical interest. Time series analysis is concerned with techniques for the analysis of this dependence. This requires the development of stochastic and dynamic models for time series data and the use of such models in important areas of application. The main task of this dissertation is to have a research on the law of the varying number of the stock price of the Baoshan iron and steel company. In this study, we will make the use of the software SPSS Clementine and create the models of the stock price by using the time series analysis. To begin with, this dissertation briefly introduces some basic concepts such as stationery process, autocorrelation function partial correlation functions and white noise about the time series analysis. In addition, this dissertation begins to talk in detail about several fundamental time series models and the properties of the ACF and PACF belonging to the four fundamental models. Then, with the help of the software SPSS Clementine, we will establish models by three measures on the times series of the stock price and forecast short-term price. Finally, the model parameters and predictive value of the price should be compared to identify the best model. In the case, the dissertation offers the process of the software modeling in detail. Key words: the time series analysis; SPSS Clementine software; Baoshan iron and steel company stock price; model comparison