数据分析是从大数据中提取有价值知识的过程，用于支持决策制定和揭示隐藏模式。Clementine是一款强大的数据挖掘工具，其在数据预处理、建模、评估和部署方面提供了广泛的功能。在Clementine 12中，包含了多种数据挖掘算法，以满足不同类型的商业需求。1.记忆基础推理法（MBR）：MBR通过比较新案例与历史案例的相似性来进行预测，适用于欺诈检测和医学诊断等领域。2.市场购物篮分析：购物篮分析帮助商家理解顾客购买行为，应用包括优化货架布局和创建促销套餐。3.决策树：决策树通过一系列问题划分数据子集，易于理解和解释，适用于分类问题和预测任务。4.基因算法：基因算法通过选择、复制、交叉和变异操作搜索最优解，常用于聚类分析和性能提升。5.群集侦测技术：群集侦测揭示数据的内在结构和关系，支持市场细分和模式识别。Clementine 12还提供了神经网络、贝叶斯网络和支持向量机等其他数据挖掘方法，用户可根据具体业务问题选择合适模型。在实际应用中，多种算法的比较和融合能提升分析的准确性。