Clementine关联规则实验论文

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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。

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。

GRI关联规则原理

– 可信度(Confidence):前提条件为真的记录中结论也为真的记录所占的百分比。
– 比如说，在一百笔交易的数据中，买铁锤也同时买铁钉的人有62笔。假设我们将support值定为 60%，那么买铁锤也同时会买铁钉这样的关联已经超过support值了。可是得在进一步分析其 confidence值。假设在100笔资料中买铁槌的有80 笔，那么confidence值算法是：买铁锤也同时会买铁钉的比数/买铁锤的总比数=62/80=77.5%。
案例分析
– 购物篮内容: • fruitveg水果蔬菜 • freshmeat新鲜肉品 • dairy牛奶 • cannedveg罐装蔬菜 • cannedmeat罐装肉品 • frozenmeal冷冻肉品 • beer啤酒 • wine酒 • softdrink苏打饮料 • fish鱼 • confectionery糖果
Cannedveg
frozenmeal and beer Frozenmeal
cannedveg
Beer
cannedveg cannedveg and beer
frozenmeal
wine
confectionery
案例分析
• 可以看到，基本可以分为两类：
– cannedveg（罐装蔬菜）、frozenmeal（冷冻肉品）、beer（啤酒）
因为这里只是使用举例所以为了结果的简洁和计算的效率采用了如图所设的参数设定maximumnumberrules1030maximumnumberantecedents2consequent结果antecedent前提条件ruleid规则的id按照可信度大小排序instances符合前提条件的样本数量support支援度instances总样本数量confidence可信度rulesupport同时符合前提条件和结果的样本数量instanceconfidence总样本数量可信度越高说明该条规则分类预测准确率越符合分析条件的购物篮内容关联规则如下

设备维修信息数据挖掘

设备维修信息数据挖掘摘要随着市场竞争的日益激烈，维修售后服务成为了企业的重要竞争能力之一。

然而由于产品故障的不确定性使得备件需求难于预测，维修备件越来越多使得备件库存维护成本不断增加。

这些问题使得维修企业面临的负担加重。

因此针对产品的备件需求问题，本文利用某设备生产企业的维修数据记录，基于数据挖掘技术对不同型号的手机常见故障进行分析，从而为公司的设备储藏提供意见。

首先，本文对原始维修数据记录进行了简单分析。

在对噪声数据和“服务商代码”进行预处理之后，将数据集中的手机维修信息提取出来。

接着利用clementine12.0软件分析得知“反映问题描述”属性与手机使用时长、市场级别、服务商所在地区、产品型号相关性较强。

其次，为了分析故障与其他属性的关系，本文采用关联规则Apriori和GRI算法分析手机使用时长、产品型号分别与故障之间的关联性。

观察关联结果，发现最近买的手机（使用时间低于两个月）主要故障集中在LCD显示故障和网络故障；较早买的手机主要出现开机故障和通话故障。

但是GRI算法得出的结果支持度或置信度较低，不具有说服力。

所以本文主要利用基于协同过滤的推荐算法来分析反映问题描述属性与其他属性的关联规则，并得出了如下结果：地理位置上相近的地区，其手机常见故障也类似；不同种手机型号或不同地区的手机出现的常见故障都是：开机故障，触屏故障，按键故障和通话故障；在不同级别的市场购买手机,，其经常出现故障的手机的手机型号都是T818，T92，EG906，T912和U8。

最后，为了验证推荐算法的可信性，本文对该算法进行质量评价，利用Celmentine 将数据分为训练集和测试集，然后进行算法检验。

结果表明，推荐算法能够比较准确地得出推荐结果。

关键词：设备维修、clementine12.0软件、GRI算法、基于协同过滤的推荐算法Data mining of equipment maintenance informationAbstractAs the competition in the market is increasing, maintenance after-sale service becomes one of the important competition ability of enterprise. However, due to the uncertaint breakdown of product, the spare parts demand is difficult to predict. And with the emergence of a growing number of maintenance spare parts ,the cost of Inventory maintenance is increasing. All of these problems make maintenance enterprises are faced with the burden. Therefore, aiming at Spare parts demand for the product, we use the maintenance record of a equipment manufacturing enterprise to analyse common breakdown of different kinds of mobile phones based on data mining technology and provide equipment storage advices to the mobile phone company.First of all, the article analyses the original maintenance data records. After preprocessing the noise data and ‘Service providers code’, we extract the data set of mobile phone repair information. Then we use clementine12.0 software to analyse the correlation between the properties and learn that ‘The description of reflecting problem’ has a strong correlation with ’The usage time of mobile phone‘ , ’The market level’, ’Service area’ and ’Product model’.Then, In order to analyze the correlation between ‘The description of reflecting problem’and other attributes, We use Apriori and GRI algorithm to analyze the correlation between ’The description of reflecting problem’ and ’The usage time of mobile phone‘ , ’Product model’. Observing the correlation results,we find that the breakdown or the cellphone bought within a month is focused on the LCD display and Network fault,and the cellphone buy early appears starting up fault and communication falut mainly.However, the support or confidence of the results are so low that the results are not convincing. So we mainly use recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering to analyse the correlation between ‘The description of reflecting proble m’and other attributes.Finally,we get the following results:1.The geographical position which is close its mobile phone common faults is similar;2. Although the product model or service area is different,the cellphone appears the same following common faults: starting up fault , touch screen fault, button fault and communication falut;3. Although the market level is different, the cellphone which appear fault usually is T818，T92，EG906，T912和U8.Finally, in order to verify the credibility of the recommendation algorithm, this article is to evaluate the quality of the algorithm.The data is divided into training set and test set used Celmentine, and then test the algorithm. The results show that, the recommendation algorithm can obtain more accurate recommendation results. Key: Equipment maintenance,Clementine12.0 software,The GRI algorithm,The recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering目录1.挖掘目标 (7)2.分析方法与过程 (7)2.1.总体流程 (7)2.2.具体步骤 (8)2.2.1.维修数据集的特点分析 (8)2.2.2.维修数据集的预处理 (10)2.2.3.关联分析 (13)2.3.结果分析 (16)2.3.1 预处理的结果分析 (16)2.3.2手机数据集基于Clementine结果分析 (17)2.3.3 基于推荐算法的手机数据集分析 (19)2.3.4 推荐算法的评价 (25)3.结论 (26)4.参考文献 (27)5.附件 (27)1.挖掘目标本次建模目标是利用维修记录的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析手机各类故障与手机型号、手机各类故障与市场的相互关系，构建反映各类型号手机的常见故障评价指标体系、不同市场和地区手机质量的评价体系，为手机公司的设备储藏提供意见，同时也可为消费者提供购买意见。

基于SPSS Clementine的关联规则分析在中医药数据挖掘中的应用优势和局限

中医学是一门对临床经验有较高要求的学科，
一
，
它包含了决策树、支持向量机、贝叶斯网络等分
其本身具有整体性、系统性、复杂性等特点。名老中
医作为中医药学术的带头人，其学术思想和临证经验是中医学的重要组成部分，也是不可多得的宝贵
Ｖｏｌ＿３９Ｎｏ．６１２．２０１６
基于ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ的关联规则分析在中医药数据挖掘中的应用优势和局限
王玲玲，付桃芳，杜俊英，梁宜１，２Ａ，方剑乔
（１．浙江中医药大学第三临床医学院，浙江杭州３１００５３；２．浙江中医药大学附属第三医院，浙江杭州３１０００５）
基金项目：全国名老中医药专家传承工作室建设项目（国中医药人教发【２０１３】４７号）；浙江省名老中医专家传承工作室建设项目（ＧＺＳ２０１２０１４）；浙江省中医药科技计划项目（２０１４ＺＡ０５９）
收稿日期：２０１６ — ０９ — ２５
摘要：Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ是数据挖掘的常用工具之一，在如今中医学领域数据挖掘方面也运用相当广泛，其中它的关联规则分析也是应用最多的挖掘方法之一。本文综述了目前ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ关联规则分析方法在中医药研究中运
用的概况，主要是对名老中医经验传承、中医病机、症状与中药、医案研究和针灸处方研究等方面的关联规律挖掘，

数据挖掘技术与应用实验报告

数据挖掘技术与应用实验报告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。

2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。

3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。

实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。

2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。

(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。

2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。

3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。

4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。

二实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。

中中，这将是用来工作的主要区域。

间的区域称作流工作区。

clementine算法原理

clementine算法原理Clementine算法原理Clementine算法是一种常用的数据挖掘算法，用于发现数据集中的隐含模式和关联规则。

它是一种基于决策树的分类算法，可以用于预测未知数据的类别。

本文将介绍Clementine算法的原理及其应用。

一、Clementine算法的基本原理Clementine算法的基本原理是通过对已知数据集的学习，构建一个决策树模型，然后利用该模型对未知数据进行分类。

算法的核心思想是将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个决策树节点，通过比较不同特征的取值来划分数据。

在构建决策树的过程中，算法会根据某种准则选择最佳的特征作为划分依据，直到所有数据都被正确分类或无法继续划分为止。

二、Clementine算法的具体步骤1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，保证数据的质量和完整性。

2. 特征选择：根据特征的重要性和相关性对数据进行特征选择，筛选出对分类结果有影响的特征。

3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

4. 构建决策树：根据训练集的数据，利用信息增益、基尼系数等准则选择最佳的特征进行划分，递归地构建决策树。

5. 决策树剪枝：为了避免过拟合现象，需要对决策树进行剪枝操作，去除一些不必要的节点和分支。

6. 模型评估：使用测试集对构建好的决策树模型进行评估，计算分类准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。

三、Clementine算法的应用领域Clementine算法在数据挖掘领域有着广泛的应用。

它可以用于市场分析、客户分类、信用评估等多个领域。

1. 市场分析：通过对市场数据的分析，可以预测产品的销售情况、消费者的购买偏好等，为企业的市场决策提供依据。

2. 客户分类：通过对客户的个人信息、购买记录等进行分析，可以将客户划分为不同的类别，为企业的客户管理和营销活动提供指导。

3. 信用评估：通过对个人信用记录、收入状况等进行分析，可以评估个人的信用水平，为银行等金融机构的信贷决策提供参考。

数据挖掘软件CLEMENTINE介绍

电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视化界面，使得用户无需编程基础即可轻松上手，降低了使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、模型训练和评估等方面具有较高的性能，能够快速完成大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件，方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界面，但对于一些高级功能和参数设置，用户仍需要具备一定的专业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但对于一些特定需求的用户来说，其定制性可能不够灵活，难以满足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够活跃，对于一些问题的解决可能会有些困难。
06
Clementine的未来发展展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术，提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的处理速度和准确性。

Clementine上机操作实验指导

数据流的基本操作
向数据流区域添节点
双击选项板区中待添加的节点；左键按住待添加节点，将其拖入数据流区域内；先选中选项板区中待添加的节点，然后将鼠标放入数据
流区域，在鼠标变为十字形时单击数据流区域的任何空白处。
向数据流区域删节点
左键单击待删除的节点，按键盘上的delete键删除；右键单击待删除的节点，在快捷菜单中选择delete。
管理器窗口
管理器窗口中共包含了“流”、“输出”、“模型”三个栏。
工程管理区
工程管理区含有两个选项栏，一个是“CRISPDM”，一个是“类”。
数据流的基本操作
生成数据流的基本过程
向数据流区域增添新的节点；将这些节点连接到数据流中；设定数据节点或数据流的功能；运行数据流。
调节因子η
点击“执行”按钮，即可在管理器窗口的“模型” 标签下显示生成的K-Means模型节点。
右键单击管理器窗口“模型”标签下生成的K-Means模型节点，在快捷菜单中选择“浏览”，打开“K-Means”对话框，在“模型”标签下会显示划分出来的三个聚类，点击“全部展开”，则可以显示每个簇的一些统计信息
SmallSampleComma.txt
字段实例化将ID字段的类型修改为
无类型
字段方向
输入：输入或者预测字段
输出：输出或者被预测字段字段
两者：既是输入又是输出，只在关联规则中用到
无：建模过程中不使用该字段
分区：将数据拆分为训练、测试（验证）部分
字段方向设置只有在建模时才起作用
如果数据是列界定的（字段未被分隔，但是始于相同的位置并有固定长度），应该使用固定文本文件导入固定文件节点

基于关联规则探讨心身疾病用药共性规律和个性差异

基于关联规则探讨心身疾病用药共性规律和个性差异张继伟;吴宏赟;胡志强【摘要】目的探讨心身疾病用药共性规律和个性差异.方法检索中国知网近10年有关经典心身疾病高血压病、甲亢、偏头痛、荨麻疹、胃溃疡治疗的文献,提取其中的方剂,经数据清洗后建立数据集.最小支持度和最小置信度分别设置为15％和90％,运用SPSS Clementine 12.0进行关联规则分析.结果 5种心身疾病常用药物组合共性特点为以风药为主,而个性差异体现了不同心身疾病用药特色.结论心身疾病用药存在共性规律和个性差异,关联规则可以对其进行快捷直观的展示.【期刊名称】《中国中医药现代远程教育》【年(卷),期】2016(014)015【总页数】3页(P46-48)【关键词】心身疾病;共性规律;个性差异;关联规则;风药【作者】张继伟;吴宏赟;胡志强【作者单位】山东中医药大学学生工作处,济南250355;山东中医药大学附属医院脑病科,济南250014;山东中医药大学附属医院脑病科,济南250014【正文语种】中文哲学认为，共性是不同事物的普遍性质，决定事物的基本性质；个性指一事物区别于他事物的特殊性质，揭示事物之间的差异性。

共性与个性的辨证关系在中医学中具有重要地位［1］。

心身疾病是一类与精神应激有关的疾病，其发生、发展、预后与心理社会因素密切相关。

这一共同点提示该类疾病在治疗上存在共性特点，前期研究也证实这一点［2］。

而不同心身疾病的差异又提示用药各有特点。

把握心身疾病用药共性规律与个性差异，有助于从根本上治疗疾病并兼顾不同疾病特点。

本文采用关联规则方法从高血压病、甲亢、偏头痛、荨麻疹、胃溃疡5种经典心身疾病文献，探索其用药共性规律和个性差异。

1.1 方剂来源检索中国知网中近10年有关高血压病、甲亢、偏头痛、荨麻疹、胃溃疡治疗的文献，并进一步筛选。

纳入标准：原始文献为中国知网收录的临床试验论文；原始文献内容中干预措施为中药内服；不同的临床试验采用同一基础方，研究者不同，处方加减思路不同，计为不同处方；相同作者的、处方相同的文献，纳入发表年限最新的一篇。

实验二Clementine12购物篮分析（关联规则）

实验⼆Clementine12购物篮分析（关联规则）实验⼆Clementine12购物篮分析（关联规则）⼀、[实验⽬的]设计关联规则分析模型，通过模型演⽰如何对购物篮分析，并根据细分结果对采取不同的营销策略。

体验以数据驱动的模型计算给科学决策带来的先进性。

⼆、[知识要点]1、购物蓝分析概念；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝分析⼯具；4、Clementine12.0关联规则分析流程。

三、[实验要求和内容]1、初步了解使⽤⼯作流的⽅式构建分析模型；2、理解智能数据分析流程，主要是CRISP-DM⼯业标准流程；3、理解关联规则模型原理；4、设计关联规则分流；5、运⾏该流，并将结果可视化展⽰；6、得出模型分析结论7、运⾏结果进⾏相关营销策略设计。

四、[实验条件]Clementine12.0挖掘软件。

五、[实验步骤]1、启动Clementine12.0软件；2、在⼯作区设计管来呢规则挖掘流；3、执⾏模型，分析计算结果；4、撰写实验报告。

六、[思考与练习]1、为什么要进⾏关联规则分析？它是如何⽀持客户营销的？实验内容与步骤⼀、前⾔“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在⼀起进⾏销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的⽅法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘⽽不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！“啤酒与尿布”的故事产⽣于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理⼈员分析销售数据时发现了⼀个令⼈难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫⽆关系的商品会经常出现在同⼀个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理⼈员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的⽗亲⾝上。

在美国有婴⼉的家庭中，⼀般是母亲在家中照看婴⼉，年轻的⽗亲前去超市购买尿布。

基于Clementine的数据挖掘技术对学科隐形关联的研究——以东华大学纺织学科为例

ｍｉｎｉｇ，Ｐｎｈ．ＤｂｏｒｒｏｗｒｅｃｏｒｄｓｏｆＴｅｘｔｉｌｅＤｅｐａｒｔｍｅｍｏｆ１ａＵｉｖｎｅｒｓｉｔｙｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ａｆｔｅｒａｔｄａｍｉｎｉｎｇ，ｉｔｗａｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｏｍｅｓｒｅｌａｔｄｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｎｄｉｆｅｒｅｎｔａｃａｄｅｉｃｆｍｉｅｌｄｓｃｏｕｌｄｂｅｆｏｕｎｄ．Ｉｔｏｕｃｌｄｇｉｖｅｓｏｌｎｅｇｕｉｄｅｓｏｎｔｅａｃｈｉｇｎａｎｄｏｐｔｉ－
够从借阅信息中挖掘出学科间的关联关系及特点，以便为学科课程设置及内容调整进行有效合理的建议。这将成为
高校图书馆信息服务的一个重要课题 …。
数据挖掘（Ｄａｔａ Байду номын сангаас ｉｎｉｇ）ｎ，是指从大量的结构化和非结
为向高校师生提供信息服务的部门，有其自身特有的信息优势和特点。由于目前所有高校都采用了数据库技术对图书馆进行管理，在图书的流通过程中，产生了大量的借阅数据。学生尤其是硕博研究生的借阅书刊信息在一定程度
２０１３年９月第３３卷第９期
・
现代情报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｍＩｎｆｏｒｍａｉｔｏｎ

客户关系管理实训

实验（实训）报告项目名称Clementine软件应用：关联分析与规则集所属课程名称客户关系管理项目类型操作型实验(实训)日期2011年4月27日班级学号姓名指导教师一、实验（实训）概述：【目的及要求】目的：熟悉Clementine数据流的构建过程，掌握关联分析模型（Apriori模型和GRI模型）和可视化方法，以及C5.0规则集在客户分析中的应用。

要求：根据实验步骤完成数据流建立，并获得分析结果。

实验结束后提交实验报告。

【基本原理】数据挖掘流程；决策树模型；【实施环境】（使用的材料、设备、软件）Windows操作系统，Clementine 11.1二、实验（实训）内容：【项目内容】应用Clementine11.1中的关联分析模型（Apriori模型和GRI模型）和网络图进行关联规则分析，然后通过C5.0规则集获得客户细分的规则描述。

【方案设计】注意：在建模操作过程中，请将生成的模型名称改为自己的学号和姓名。

1 应用BASKETS1n 文本数据，对于产品类别之间的相关性(11种产品类别)进行分析。

a)使用Apriori模型和GRI模型进行关联产品的识别（设计模型参数，提取重要关联规则）；b)使用网络图进行关联产品的识别，并设计相关条件筛选出符合条件的产品规则；2 通过C5.0模型建立购买某一产品集合的客户规则集，并进行客户特征描述。

【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）第一题1..数据源——>可变文件——>C:\Program Files\SPSSClementine\11.1\Demos\BASKETS1n2.字段选项——>类型——>连接——>类型节点设置：用户信息方向为“无”，sex和hometown的类型为“集合”，商品信息如fruitveg等11项的方向为“双向”，确定。

3..图形——>网络，节点设置里的字段里的标志——>应用——>确定，把“仅显示真值标志”打钩，确定——执行。

参附注射液在危重症治疗中的运用总结-急诊医学论文-临床医学论文-医学论文

参附注射液在危重症治疗中的运用总结-急诊医学论文-临床医学论文-医学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——参附注射液是由红参、附子组成的中药制剂，具有益气温阳、回阳救逆、益气固脱的功效，可用于治疗休克及心血管系统疾病等危重症。

为了解真实世界中参附注射液治疗危重症的应用情况，本研究在对全国20 家三级甲等医院的信息系统( hospital information system，HIS) 中使用过参附注射液的患者信息进行全面分析的基础上，进一步选取危重症住院患者信息，描述分析参附注射液在危重症治疗中所涉及的疾病病种、用法用量、疗程等情况，并运用关联分析方法分析其临床治疗危重症合并用药情况，为进一步开展参附注射液的前瞻性临床研究提供依据。

1 资料和方法1. 1 数据来源选取全国20 家三级甲等医院2007 年1 月至2011 年12 月HIS 数据库中使用过参附注射液的住院患者，且入院病情记录为危或急的危重症，共计7896 例患者的信息。

其中使用参附注射液的记录共有18018 条( 患者住院期间可多次使用参附注射液) 。

1. 2 调查内容及方法分析数据的主要内容包括患者一般信息，对患者的性别、年龄、职业等信息进行描述分析; 基于诊断信息表分析使用参附注射液患者疾病分布情况; 基于医嘱记录表对参附注射液给药方式、用药时间及合并用药等情况进行分析。

由于数据来源于多家医院，为便于分析，使得出的结果更接近真实，将数据库中记录为商品名称的化学药物转化为化学通用名称，将药品成分相同但剂型不同者合并成一个药物，其他中成药保留原始名称。

1. 3 数据分析方法应用SAS 9. 2 软件进行描述统计。

对于年龄、剂量、疗程等数值型变量，计算均值、方差、中位数等; 对于性别、职业、诊断进行频数统计。

合并用药情况采用数据挖掘中的关联规则进行分析，运用Clementine 12. 0 软件计算。

2 结果2. 1 患者一般信息7 896 例患者中，男性4 199 例，女性3 420 例，277 例性别信息缺失; 职业: 体力劳动者6 177 例占78. 23%，公务员、教师等其他人员共255 例占3. 23% ，职业记录缺失1 4 例占18. 54% ; 平均年龄( 68. 90 13. 73) 岁，其中66 岁以上老年人有5331 例占67. 51%; 入院科室排名前4 位为心血管科( 2512 例) 、外科( 1005例) 、神经科( 479 例) 、肿瘤科( 379 例) ; 住院时间以8 ～14天和15 ～28 天最多，分别有1944 例和2719 例。

claisen酯缩合条件

claisen酯缩合条件克莱森（酯）缩合反应是含有α-活泼氢的酯类在醇钠、三苯甲基钠等碱性试剂的作用下，发生缩合反应形成B-酮酸酯类化合物。

反应可在不同的酯之间进行，称为交叉酯缩合；也可将本反应用于二元皎酸酯的分子内环化反应，这时反应又称为迪克曼反应（DieCknIannreaction）o反应条件是α碳上有氢原子的酯发生反应。

克莱森（酯）缩合反应是一种有机化学反应，通常在碱催化下进行，涉及两个或多个酯分子之间的缩合。

这种反应条件温和，操作简便，因此在实际合成中得到了广泛应用。

在克莱森缩合反应中，酯分子中的碳原子上的氢原子被亲核试剂（如醇钠、三苯甲基钠等）所取代，形成新的碳-碳键。

这种反应可以用于合成具有特定结构的化合物，例如B-酮酸酯类化合物，具有广泛的生物活性和药理作用。

此外，克莱森缩合反应还可应用于其他类型的合成反应中，如交叉酯缩合和分子内环化反应等。

这些反应条件下的克莱森缩合反应具有较高的选择性，能够生成结构特定的化合物,因此在有机化学、药物合成和材料科学等领域中具有重要的应用价值。

在克莱森（酯）缩合反应中，反应条件的选择对于生成目标产物至关重要。

通常，强碱如醇钠或三苯甲基钠等被用作催化剂。

这些碱试剂能够有效地与酯分子中的皴基发生反应，形成负碳离子，进一步与另一分子酯的城基发生亲核加成反应。

在反应过程中，碳原子上的氢原子被取代,形成新的碳-碳键。

除了催化剂的选择外,反应温度、溶剂和反应时间也是影响克莱森（酯）缩合反应的重要因素。

通常，反应在温和的条件下进行，如室温或稍微加热的条件下。

选择适当的溶剂对于反应的进行也是至关重要的，通常会选择非极性或极性较低的溶剂，如乙醛、苯或四氢吠喃等。

反应时间则根据具体情况而定，通常需要数小时或更长时间才能完成。

此外，克莱森（酯）缩合反应在实际应用中还有一些技巧和注意事项。

例如，在反应过程中保持干燥、避免水分的侵入以及使用纯度较高的试剂等。

这些细节的处理能够确保反应的顺利进行并提高产物的纯度和收率。

关联规则实验报告

2. 转换数据test.csv为testuse.csv以便进行关联分析。

4. 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“testuse.csv”节点，选择“Connect”选项，单击“Table”（在两个节点中产生一个箭头，从“testuse.csv”指向“Table”节点。

）5. 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“testuse.csv”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)把其他行的“方向”的值改为“双向”6. 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)7. 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)查看结果质合比3:3 和奇偶奇偶比3:3100%8. 提升a)双击“Apriori”节点，弹出选项界面，修改参数b)选择“模型”选项卡修改参数质合比1:5 和奇偶和大小奇偶比1:5关联规则分析方法原理算法优点缺点适用范围逐层搜索的迭代算法，k-项集用于探索（k+1）-项集。

连接，减枝两步走。

首先，通过扫描数据集，产生一个大的候选数据项集,并使用候选项集找频繁项集Apriori算法效率高1．多次扫描事务数据库，需很大的I/O负载。

2.单维、单层、布尔关联规66．667%。

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘学习报告目录引言 2 案例 2 关联规则 3（一）关联规则定义（二）相关概念（三）关联规则分类数据 6（一）小型数据（二）大型数据应用软件7 （一）WEKA（二）IBM SPSS Modeler数据挖掘12 总结27一、引言数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。

如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。

数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。

二、案例"尿布与啤酒"的故事。

在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。

但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。

这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。

沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。

沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。

在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。

一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。

商务数据分析报告

商务数据分析报告 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号 0141262成员专业国际经贸班级国贸142实验项目名称商务数据分析报告指导教师及职称李虹来开课学期 2015 至 2016 学年下学期上课时间 2016 年 6 月 16 日1.商业理解阶段网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。

但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。

由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。

在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。

2. 数据理解阶段本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。

表1 数据集属性信息表2 部分数据实例3. 数据准备阶段原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。

本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。

同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。

处理后的数据集如表3所示。

表3 部分预处理后的数据在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。

通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。