SPSS_Clementine教程

一份 SPSS Clementine 学习指南，Word 格式，为数据挖掘学习者提供参考。

抽样节点 可选择按指定模式（包含或排除）抽取或丢弃记录。 样本：- 连续抽取：从第一条记录开始连续抽取。- n中取1：每 n 条记录抽取或丢弃一条记录。- 随机 %：随机抽取数据集指定百分比的样本。 最大样本量：设定抽取的样本最大数量。 随机数种子：设置随机种子值，用于生成随机数。

SPSS Clementine 的图形界面挺友好的，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把数据流搭出来，流程一目了然，效率还挺高的。它比较贴合 CRISP-DM 那套流程思路，像数据准备、建模、评估都分得清清楚楚，新手也能跟着走下来，不容易迷路。 项目区就是个任务导航仪，按 CRISP-DM 的套路一步步来，想跳步骤都难。工具栏里的功能挺全的，数据预、建模、可视化都能搞定，风格有点像 SSIS 的数据流设计。熟悉那一套的，估计用起来也挺顺手的。 数据流设计区真的是整个软件的灵魂，把各种操作节点拖进来，像搭积木一样把数据管道串起来。比如导个Target Mail数据集，清洗一下，建个分类树或神经网络模型

数据挖掘的入门实验，强烈推荐用SPSS Clementine练手，界面友好，操作直观，适合初学者。它的拖拉式操作对新手友好，常见格式的导入也都支持，比如Excel、Access、TXT这些，导入导出都挺顺畅。 SPSS Clementine 的流工作区用起来蛮顺手，左边是选项板，右边画流程图，整个逻辑一目了然。你只要把数据源节点拖进来，连上输出节点，一整套数据流就跑起来了。响应也快，节点多也不卡。 可视化功能也不错，柱状图、饼图、散点图、分布图这些都能搞，而且调色啥的也挺方便。如果你是那种图像理解型选手，这部分会加分。配合字段选择，能快看出数据里的门道。 C5.0 决策树建模是实验的重点之一，

抽样节点的设置逻辑，蛮适合刚接触 SPSS-Clementine 的朋友。它可以直接控制进入模型的数据量，像是你只想 20%的样本，搞个随机抽样就行，设置一下比例就搞定，操作也不复杂。 抽样节点的对话框界面挺直观，有几个选项你稍微看一下就懂了。支持按比例抽样、固定数量抽样，还能设定是否要保留标签字段，在训练集和测试集划分时好用。 配合数据流使用的时候，比如你前面接了个Select节点筛了一部分数据，再接个抽样节点，控制训练数据的量——嗯，响应也快，流程也清晰。 对了，如果你想搞清楚这个节点更深入的用法，可以顺手看看SPSS-Clementine 抽样节点详解，里面讲得还蛮细的。 抽样用得好，数

SPSS与Clementine数据挖掘技术的基础入门，介绍了它们在数据分析和挖掘领域的应用和基本原理。

中文界面的 Clementine 教程，讲得还挺清楚的，尤其适合刚接触数据挖掘的朋友。教程不绕弯子，像老司机带你从界面认节点开始，到怎么搭数据流、调参数、跑模型，一步步来。里面的例子也挺接地气的，不是那种只讲原理的书本货。要是你平时用 Excel、CSV 之类的数据源，这套流程基本都能打通，连可视化也能搞得漂漂亮亮的。最关键的是，全中文，而且是 PDF，省事儿。

粗糙集的不确定信息的思路，真的挺有意思。对于你做数据挖掘、预啥的，是遇上缺失值、异常值一堆的时候，这玩意儿还挺顶用的。粗糙集理论，是 80 年代 Zdzisław Pawlak 提出来的，嗯，别看时间早，现在用起来也不老气。它主要帮你从数据里找出哪些信息是模糊的、冗余的、不确定的，筛一筛、减一减，预效果还不错。信息系统、属性约简、等价类这些概念听起来有点抽象？其实蛮简单。比如你要选出对最终分类最有用的属性，就可以用它做属性约简，把没啥用的干掉，训练快，还能避免过拟合。而且像那种缺值太多、分类模糊的老大难数据，用粗糙集来，还真挺合适。它的规则都是类似“如果...那么...”这种，写得明明白白，你

数据挖掘过程中涉及数据源节点、数据库变量、固定文件、SPSS文件、Dimensions和SAS文件等内容，包括Excel中的用户输入记录、选项节点的选择、抽样、平衡、汇总、排序、合并、附加以及区分字段的选项节点。