Clementine数据挖掘：实战指南

这本指南深入浅出地讲解了 Clementine 在数据处理和数据挖掘领域的应用。从数据清洗、转换到模型构建、评估，指南涵盖了数据挖掘流程的各个环节，并辅以实际案例，是您使用 Clementine 进行数据挖掘的得力助手。

数据挖掘精髓与Clementine应用实战 第二章 深入解析数据挖掘原理，并结合SPSS Clementine软件，提供实际应用案例，助您迅速掌握数据挖掘技术。

多重散点图节点是一种特殊的散点图类型，用于展示单一X字段对多个Y字段的关系。每条Y字段以不同颜色的线条表示，每条线条均代表一个Y模式，并且X轴被设置为排序的散点图节点。这种图表特别适用于时间序列数据，有助于分析变量在不同时间段内的波动状况。

SPSS数据挖掘实战指南 基于CRISP-DM方法论 本指南以CRISP-DM方法论为框架，详细阐述使用SPSS进行数据挖掘的流程。 1. 商业理解* 明确商业目标和数据挖掘目标* 评估项目可行性和资源 2. 数据理解* 收集数据并进行初步探索* 评估数据质量，处理缺失值和异常值* 理解数据结构和变量关系 3. 数据准备* 选择分析所需的数据* 清洗、转换和集成数据* 构建特征和派生变量 4. 建模* 选择合适的模型算法* 训练模型并进行参数调优* 评估模型性能 5. 评估* 验证模型是否满足商业目标* 分析模型结果，发现新的商业洞察 6. 部署* 将模型应用于实际业务* 监控模型性能，定期更

5.2.2.1.相关概念t假定给定的样本数据为Y、X，其中因变量样本数据矩阵Y=(y1,y2,…,yn)是p×n样本矩阵，即p个因变量，n个样本；自变量样本数据矩阵X是q×n矩阵，即q个自变量，n个样本。在实际计算时，X一般是将原始数据中心化后得到的样本矩阵，即：X×1n＝0。

图21-91展示了线性回归节点汇总页签的详细内容，涵盖了数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用的重要节点。

19.2.4统计汇总图19-21展示了一个汇总节点的实例。汇总节点能够将一系列输入记录转换为综合且总结性的输出记录，具体的汇总对话框如图19-21所示。

图19-23展示了如何设置和读取追加节点数据。追加节点通过从同一数据源读取所有记录，并保持数据结构的一致性，直至数据源无更多记录。

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。