数据挖掘第一部分SPSSclementine11培训1cindy共80页文档
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
SPSS_Clementine完整教程
●Stream canvas 宽度：以像素（pixels）为单位指定宽度。
图 2-8 绕过一个先前连接的过滤节点
2
用鼠标的中间键，点击连接箭头到想要插入的节点上。此外，也可以使用按住 Alt 键后单击鼠标左键来模拟鼠 标的中间键。继续按住鼠标。
图 2－10 新数据流（stream）
连接拖到目的节点上，松开鼠标。 注意：你可以绕开那个节点，从那个节点上撤销这个新的连接来恢复原来的样子。删除节点间的连接
图 2-16 设置资料流程选项
图 2-17 设置 layout 选项
2.2.2 对数据流配置设置选项
●设置 layout 选项
从文件菜单中选择 Stream Properties。此外也可以从工具菜单中选择 Stream Properties→ Layout
在数据流属性对话框中点击 Layout 项目。
为了最佳化数据流（stream）的执行，使用者可以对任何没有结束的节点建立一个暂存。当对一个节点建立一 个暂存（cache）的时候，缓冲区会被下一次执行数据流时要通过节点的资料所填满。从那时起，资料就从该缓冲区 中读取而不是从资料源中读取。
带有缓冲区的节点能够以一个小的文件图标被显示在右上角。当资料在节点处被暂存时，这个文件图标是绿色 的。
信息：
●导向一个来源节点的连接。
●从一个最终节点导出的连接。
●一个超过它的输入连接最大值的节点。
●连接两个已经被连接的节点
●循环（资料返回一个它已经经过的节点）。在一个数据流中绕过节点
在数据流区域上，使用鼠标的中间键来双击想要绕开的那个节点，也可以按住 Alt 键后双击鼠标左键来完成。
注意：通过编辑菜单中的撤销选项或者按 Ctrl+Z 键可以撤销这个操作。
SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine 数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine 数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (7)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (14)5．模型评估 (15)6．部署模型 (17)SPSS Clementine 数据挖掘入门（3） (18)分类 (21)决策树 (21)Naïve Bayes (24)神经网络 (26)回归 (27)聚类 (28)序列聚类 (31)关联 (32)SPSS Clementine 数据挖掘入门（1）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。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典第11章 粗糙集理论
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第11章
粗糙集理论: 6
❖ 粗糙集的研究对象是由一个多值属性(特征、症状、 特性等)集合描述的一个对象(观察、病历等)集合， 对于每个对象及其属性都有一个值作为其描述符号， 对象、属性和描述符是表达决策问题的3个基本要 素。
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第11章
粗糙集理论: 7
❖ 粗糙集理论逐渐应用于数据挖掘领域中，并在对大 型数据库中不完整数据进行分析和学习方面取得了 显著的成果，使得粗糙集理论及数据挖掘的研究成 为热点领域。最近几年，粗糙集理论越来越受到众 多研究人员的重视，它的应用研究得到了很大的发 展。
❖ RX={ x |xU |,且[x]R X } 为集合X的R下近似集； ❖ 称 RX={ x |x U |,且[x]R X} 为集合X的R上近似集； ❖ 称集合 BNR(X ) RX RX 为X的R边界域； ❖ 称 POSR (X)=RX 为X的R正域；
❖ 称 NEGR(X)=U-RX 为X的R负域。
❖ X的下近似集为: Pos(X)=R(X)={e6,e7,e8} ❖ X的上近似集为: R(X)={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8} ❖ X的负区域: NEGR (X)={e5} 。
； ；
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第11章
粗糙集理论: 19
11.2知识表达
❖ 知识表达在智能数据处理中占有十分重要的地位。 在智能系统中，经常会碰到要处理的对象可能是用 语言方式表达，也可能使用数据表达；可能是精确 的数据，可能会有一些缺省的信息或者相互矛盾的 信息。
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第11章
粗糙集理论: 28
❖ 属性集合P的所有约简的交集定义为P的核(Core)， 记作core(P)，核是表达知识必不可少的重要属性集。
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第11章
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
SPSS数据挖掘工具——Clementine介绍
Scripts可以完成用户应用数据流可以完成的所有工 作 Scripting经常用于自动执行数据流,这样就可以避免 用户去执行那些重复性特别大或者特别耗时的工作
控制数据流执行的顺序 建立复杂的应用 建立Clementine过程使之可以嵌入用户的应用系统或者 通过在Batch模式下调用Clementine执行Script
数据描述
变量名称 Age Sex 变量含义 备注 年龄 性别 分为高（high)、低(low)和正常 BP 血压 (normal)三种 Cholestero 胆固醇含 分为高（high)、低(low)和正常 l 量 (normal)三种 Na 钠含量 K 钾含量 以下五种之一： 最适合药 Drug drugA、drugB 、drugC、drugX、 物 drugY
遵循CRISP-DM的数据挖掘过程
数据理解（数据流） 商业理解（文档）
数据准备（数据流）
结果发布（数据流） 建立模型（数据流）
模型评估（数据流）
模型发布——分析应用
1. 大量的操作在数据库端进行.
2.建模等工作在Server 上进行
4. 数据无需在 网上无谓的传输.
3. 客户端用于 查看数据挖掘结果.
建立模型
Clementine的特征
有监督的数据挖掘模型
预测算法：神经网络、 C&RT、线性回归 分类算法：C5.0、 Logistic回归、C&RT、神 经网络 无监督的数据挖掘模型 聚类算法：K-means、 Kohonen、TwoStep
返回
一个演示—客户价值评估
——数据挖掘更多的时候是一种理念，而不是表现在复杂的方法
商业问题： 微软公司提供的例子数据库——罗斯文商贸公司，如何对客户 价值进行评估 数据挖掘问题： （1）如何描述客户价值？——购买总金额？购买频次？平均 每次购买金额？最近购买金额？它们的线性组合？ （2）需要什么样的数据挖掘方法？——描述汇总？分类？预 测？概念描述？细分？相关分析？ 商业问题解决方案 从所有客户中找出最有价值的10个客户，将名单发给市场部门 ，让其对这些客户进行更多的关注
数据挖掘工具(一)Clementine
数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹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。
近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。
本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。
1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。
尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。
SPSS Clementine和KNIME数据挖掘入门
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：/esestt/archive/2007/06/03/769411.html）。
数据挖掘1：基础知识
▪ 介绍数据读入 Clementine 的一些方法
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Clementine 中读取数据格式
▪ 文本文件 ▪ SPSS 数据文件 ▪ ODBC 兼容的数据库 ▪ SAS 数据文件 ▪ 用户输入文件
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文本文件
▪ 自由字段文本文件是包含分隔符（逗号、制表 符、空格或一些其它字符）的数据文件，可以 使用变项文件节点读取数据
▪ 终端节点是生成输出、图 形、表格和模型的节点
▪ 不能从终端节点连接到任 何节点
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设置目录
▪ 为了方便地存取数据文件或流,您可以将目录设 定为自己文件的位置
▪ 只在本次操作中起作用
▪ 通过选择菜单“文件”中 “设置目录”选项，然 后输入或选择工作目录
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▪ 选择变项文件节点 ▪ 从输出选项板中，选择表节点 ▪ 连接两个节点 ▪ 编辑变项文件节点 ▪ 断开节点之间的连接 ▪ 删除节点
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二、读取数据文件
▪ 内容
▪ Clementine 中可以读取的数据格式 ▪ 读取文本数据文件 ▪ 读取 SPSS 数据文件 ▪ 读取 XLS数据文件 ▪ 使用 ODBC 读取数据库 ▪ 查看数据 ▪ Clementine 中的数据类型和字段方向 ▪ 保存 Clementine 数据流
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帮助菜单
▪ 帮助主题 ▪ CRISP-DM 帮助 ▪ 教程
▪ 软件使用
▪ 辅助选项帮助
▪ 键盘代替鼠标操作
▪ 这是什么
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SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (6)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (13)5．模型评估 (14)6．部署模型 (15)SPSS Clementine数据挖掘入门（3） (17)分类 (20)决策树 (20)Naïve Bayes (23)神经网络 (24)回归 (26)聚类 (27)序列聚类 (30)关联 (31)SPSS Clementine数据挖掘入门（1）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。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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SPSS 数据挖掘基础精品PPT课件
▪ 派生衍生变量——最近3个月的交易量转换成交易量增 长百分比；开户日期转换成开户时长等
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• CRISP-DM——建立模型
商业
数据 数据
建立
模型
CRM 模型
• 流失顾客 Scoring模型 • 市场活动反应模型
• 顾客细分&扼要描述 • 商品推荐模型
数据挖掘
预测模型 金融模型
• 产品生产需要预测模型 • 销售预测模型
• 新加入/流失 顾客Scoring模型
• 揭发保险欺诈模型
Risk 管理模型
• Risk 管理模型 • 揭发欺诈模型
其它统计模型
制定项目 计划
背景
商业目标
成功标准
拥有资源
需求、假定 和限制
风险和 偶然性
专业 术语
数据挖掘 目标
数据挖掘 成功标准
项目计划
工具和方法 评估
成本和 收益
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• CRISP-DM——数据理解
商业 理解
收集原始 数据
数据描述
数据探索 性分析
数据质量 描述
数据 数据
建立
模型
结果
理解 准备
模型
评估
发布
数据收集 报告
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• 数据挖掘
数据挖掘定义：用已验证的方法从大量数据中发
掘出可采取行动的内在知识，从而改善企业运营。 已验证的方法 数据 知识 改善运营
数据挖掘技术：
预测与分类
聚类
关联性分析 序列分析
运营
异常监测
时间序列分析
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• 预测与分类
对将来发生的事情进行预测
数据挖掘SPSSclementine培训
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什么是 K-means 聚类？
• 更传统的聚类技术 • 和其它分类技术又非常紧密相关，但是对于分类数据处理的不是很好
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什么是两步聚类？
• K-means 聚类需要终端用户去决定聚类数, 两步聚类在统计算法的基础上决定聚类数 • 并不像 Kohonen 那样需要大量的系统资源 • 步骤：
Monthly salary
Cat. % n Bad 86.67 143 Good 13.33 22 Total (51.08) 165
Age Categorical P-value=0.0000, Chi-square=30.1113, df=1
Young (< 25);Middle (25-35)
Credit ranking (1=default)
Weekly pay
Cat. % n Bad 52.01 168 Good 47.99 155 Total (100.00) 323
Paid Weekly/Monthly P-value=0.0000, Chi-square=179.6665, df=1
none
Kohonen
numeric and/or symbolic
none
Two-Step
symbolic or numeric
same fields as input APRIORI
symbolic or num. with time sequencseame fields as input APRIORI
Results
Score on fields and weightings for factors Ruleset or Tree with prediction and associated confidence Ruleset or Tree with prediction and associated confidence Ruleset or Tree with prediction and associated confidence Ruleset or Tree with prediction and associated confidence Equation for prediction with beta coefficients Equation with prediction and associated probability Prediction and sensitivity of input variables Prediction and sensitivity of input variables Prediction and sensitivity of input variables Cluster Membership Cluster Membership represented as X and Y coordinates Cluster Membership Association with confidence Sequence Association with confidence Sequence Association with confidence Association with confidence Sequence Association with confidence
数据挖掘与Clementine使用培训(电信)
收集原始 数据
数据收集 报告 数据描述 报告 探索性数据 分析报告 数据质量 报告
数据描述
数据探索 性分析 数据质量 描述
Beijing Stats Data Mining Co. Ltd.
■Beijing (8610)51722052 ■ Shanghai (8621)53060345 ■Guangzhou (8620)38240385
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商业理解
商业 理解 数据 理解 数据 准备 建立 模型 模型 评估 结果 发布
确定商业 目标
背景
商业目标
成功标准
形势评估
拥有资源
需求、假定 和限制 数据挖掘 成功标准 工具和方法 评估
风险和 偶然性
专业 术语
成本和 收益
确定数据 挖掘目标 制定项目 计划
数据挖掘 目标
项目计划
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数据挖掘的起源
• 来源于机器学习/人工智能、模式识别、统 计学和数据库 • 传统技术的局限性 统计学 机器学习/
– 巨量的数据 – 高维数据 – 数据分布不理想
模式识别
数据挖掘
数据库系统
Beijing Stats Data Mining Co. Ltd.
■Beijing (8610)51722052 ■ Shanghai (8621)53060345 ■Guangzhou (8620)38240385
结果评估
评估数据 挖掘结果
被认可的模型
数据挖掘 过程回顾
数据挖掘过程 的回顾
确定下一 步的工作
列出可能 的行动
决策
Beijing Stats Data Mining Co. Ltd.
数据分析与SPSS挖掘大纲——经分析、数据分析类(比普通课程加2k)资料文档
1.1 营销状况分析1.2 产品(线)分析1.3 品牌分析1.4 客户分析1.5 营销活动分析1.6 异动分析1.7 预测分析2.3.1 营销数据采集2.3.2 营销数据整理2.3.3 营销数据分析与报表制作2.3.4 数据挖掘2.3.5 图形呈现3.1 采集宏观经济和人口数据3.2 采集客户资料数据3.3 采集营销明细数据3.4 采集营销活动数据4.1 事前整理4.2 数据错误识别与转换4.3 数据对照与合并5.1 概述5.2 对照分析法5.3 平衡分析法5.4 动态分析法5.5 指数分析法5.6 因素分析法5.7 异常分析法5.8 分组分析法5.9 趋势分析法5.10 结构与比例分析法第1 章统计软件SPSS 基础1.1 SPSS 的产生及发展1.2 SPSS 的主要特点1.3 SPSS 对系统的要求及安装1.4 SPSS 的启动与退出1.5 SPSS 的主要窗口1.6 SPSS 菜单命令详解1.7 SPSS 中英文界面的转换第2 章SPSS 统计分析前的准备2.1 SPSS 数据文件的建立2.2 SPSS 数据文件的属性2.3 SPSS 数据文件的整理2.4 SPSS 数据的计算和变换第3 章SPSS 基本统计分析3.1 SPSS 在频数分析中的应用3.2 SPSS 在描述统计分析中的应用3.3 SPSS 在探索性分析中的应用3.4 SPSS 在交叉表分析中的应用3.5 SPSS 在比率分析中的应用实例分析：城乡消费水平区域对照第4 章SPSS 的均值比较过程4.1 SPSS 在单样本T 检验中的应用4.2 SPSS 在两独立样本T 检验的应用实例进阶分析：考试中的惊慌失措4.3 SPSS 在两配对样本T 检验的应用实例进阶分析：亚洲金融危机的影响第5 章SPSS 的方差分析5.1 方差分析概述5.2 SPSS 在单因素方差分析中的应用5.3 SPSS 在多因素方差分析中的应用实例分析：薪金的区别5.4 SPSS 在协方差分析中的应用实例分析：人体的血清胆固醇第6 章SPSS 的非参数检验6.1 非参数检验概述6.2 SPSS 在卡方检验中的应用6.3 SPSS 在二项分布检验中的应用实例分析：灯泡是否合格6.4 SPSS 在游程检验中的应用实例分析：企业盈亏预测实例进阶分析：工业和商业企业的负债水平6.5 SPSS 在单样本K-S 检验中的应用实例分析：商品销售收益的分布6.6 SPSS 在两独立样本非参数检验中的应用6.7 SPSS 在多独立样本非参数检验中的应用6.8 SPSS 在两配对样本非参数检验中的应用6.9 SPSS 在多配对样本非参数检验中的应用实例分析：果汁的滋味第7 章SPSS 的相关分析7.1 相关分析概述7.2 SPSS 在简单相关分析中的应用7.3 SPSS 在偏相关分析中的应用7.4 SPSS 在距离分析中的应用实例分析：价格指数的相关性第8 章SPSS 的回归分析8.1 SPSS 在一元线性回归分析中的应用8.2 SPSS 在多元线性回归分析中的应用8.3 SPSS 在曲线拟合中的应用8.4 SPSS 在非线性回归分析中的应用实例分析：股票价格的预测第9 章SPSS 的多元统计分析9.1 SPSS 在因子分析中的应用9.2 SPSS 在聚类分析中的应用实例分析：商业银行综合竞争力的评价9.3 SPSS 在判别分析中的应用实例分析：全国30 个省市经济增长差异研究第10 章SPSS 在调查问卷数据处理中的应用10.1 调查问卷数据处理概述10.2 调查问卷缺失值处理方法10.3 调查问卷的信度分析10.4 调查问卷的多重响应分析实例分析：手机市场情况分析实例进阶分析：多重响应交叉分析第11 章SPSS 在时间序列预测中的应用11.1 时间序列的预处理11.2 时间序列的确定性分析实例图文分析：社会住宿与餐饮消费的季节分解11.3 时间序列的随机性分析实例分析：旅客周转量的ARIMA 建模第1 章营销数据输入技巧目标：10 分钟完成上万行人事数据的输入1.1 Excel 的数据类型1.2 各种类型数据的输入技巧1.3 相同数据的输入技巧1.4 编号的输入技巧1.5 组合多个单元格数据1.6 采用下拉列表进行数据选择1.7 利用公式与函数进行查找输入1.8 快速输入数据填充序列1.9 限定数据长度，显示提示信息第2 章工作表美化和数据查看目标：设计令人赏心悦目的专业数据报表2.1 工作表的美化设计2.2 工作表数据查看2.3 工作表打印及保护第3 章公式、名字与函数目标：通过3 个以上的函数嵌套解决实际工作问题3.1 公式基础知识3.1.1 运算符及优先级3.1.2 绝对引用与相对引用3.1.3 名字的定义与使用3.1.4 函数简介3.1.5 使用Excel 匡助学习函数3.2 常用工作表函数3.2.1 SUM 与自动求和按钮3.2.2 快速合计技巧3.2.3 AVERAGE,COUNT,COUNTA,COUNTBLANK函数3.3 逻辑函数3.3.1 比较运算符3.3.2 逻辑运算3.3.3 条件函数IF3.3.4 AND,OR,NOT 函数3.3.5 COUNIF 函数3.3.6 SUMIF 函数3.3.7 多条件求和向导3.4.8 条件函数综合运用3.4 数组概念与数组公式3.4.1 数组与引用之间的关系3.4.2 数组公式输入方法3.4.3 数组之间的运算与比较3.4.4 利用数组公式进行多条件求和3.5 数学与三角函数3.5.1 ABS 函数3.5.2 ROUND,ROUNDUP,ROUNDDOWN函数3.5.3 INT 函数3.5.4 MOD 函数3.5.5 MAX,MIN 函数3.5.6 RAND 函数3.5.7 数学函数综合运用3.6 时间日期函数3.6.1 TODAY, NOW函数3.6.2 YEAR,MONTH,DAY3.6.3 DATE,DATEVALUE3.6.4 WEEKDAY3.6.5 WORKDAY3.6.6 NETWORKDAYS3.6.7 时间日期函数综合运用3.7 字符函数3.7.1 LEFT,RIGHT,MID3.7.2 LEN3.7.3 FIND3.7.4 TRIM3.7.5 SUBSTITUTE,,REPLACE3.7.6 LOWER,UPPER,PROPER3.7.7 VALUE,TEXT3.7.8 字符函数综合应用3.8 错误函数3.8.1 常见错误信息3.8.2 IS 类函数3.8.3 错误函数和其他函数的综合应用3.9 数据查找函数3.9.1 用LOOKUP 函数进行表查找3.9.2 用VLOOKUP、CHINAHLOOKUP 函数进行表查找3.9.3 用MATCH 和INDEX 函数构造灵便的查询3.9.4 用OFFSET 函数进行带偏移量的引用及构造动态区域3.9.5 用INDIRECT 函数和名字查询其他工作表中的数据3.9.6 用CHOOSE 函数进行行值查询3.10 数据库函数3.10.1 DCOUNT DCOUNTA DAVERAGE DGET3.10.2 DMAX、DMIN、INFO\DSUM DPRODUCT3.11 函数综合实例训练3.11.1 IF、MOD、RIGHT、LEFT 函数从身份证号中提取性别3.11.2 RANK、COUNTIF、OFFSET、VLOOKUP 对销售数据自动降序罗列3.11.3 INDEX、SMALL、IF、ROW 、COUNTIF 函数提取包含重复值的品名3.11.4 IF、ISNA、VLOOKUP、COLUMN 函数查询一级科目代码的对应记录第4 章高级图表处理目标：创建“会说话”的专业图表4.1 图表创建及格式化4.2 创建显示趋势的图表4.3 创建显示差异的图表4.4 创建显示关系的图表4.5 创建动态图表4.6 高级图表技巧4.6.1 混合图表4.6.2 双坐标轴图表4.6.3 工作进程图表(扇形图)4.6.4 工作安排图表(甘特图)第5 章数据管理与数据透视表目标：轻松进行数据排序、删选和汇总5.1 数据排序5.2 数据筛选5.3 分类汇总第6 章数据透视表目标：让你的数据随心所欲生成各种报表6.1 创建数据透视表6.2 改变数据透视表的布局6.3 整理数据透视表字段6.4 自动筛选数据透视表6.5 数据透视表的复制和挪移6.6 获取数据透视表的数据源信息6.7 刷新数据透视表6.8 数据透视表格式化6.9 数据透视表及条件格式6.10 数据透视表美化实例6.11 在数据透视表中排序6.12 数据透视表的项目组合6.13 在数据透视表中的数据显示方式6.14 在数据透视表中使用计算字段和计算项第7 章自动化处理营销数据目标：通过录制宏实现批量数据处理7.1 认识宏7.2 录制宏7.3 执行宏7.4 通过窗体按钮执行宏7.5 添加菜单或者工具栏命令执行宏7.6 宏代码7.7 通过录制宏解决变换条件自动筛选问题7.8 通过录制宏解决批量数据处理问题7.9 使用宏和VBA 设置自动提醒第8 章营销数据在Excel 的分析8.1 Excel 相关性分析8.2 Excel 回归分析8.3 Excel 预测分析8.4 Excel 对照分析8.5 Excel 结构分析8.6 Excel 交叉分析8.7 Excel 平均分析8.8 Excel 异常分析第9 章营销数据在SPSS 的分析9.1 SPSS 聚类分析9.2 SPSS 因子分析9.3 SPSS 其他分析介绍第10 章数据思维的建立与数据决策10.1 数据是否合适？10.2 方法选择是否正确？10.3 分析过程是否经得起推敲？10.4 对结果解释是否合理？8.1 大卖家之营销数据分析7.1.1 案例背景7.1.2 利用 rfm 模型定位促销名单7.1.3 寻觅有重购行为买家的特征7.1.4 总结与讨论8.2 超市商品购买关联分析7.2.1 案例背景7.2.2 数据准备7.2.3 商品购买关联分析7.2.4 结果应用8.3 电信业客户流失分析7.3.1 案例背景7.3.2 商业理解7.3.3 数据理解与数据准备7.3.4 建立模型与模型评估7.3.5 模型的应用及营销预演7.3.6 总结与讨论。
spss数据挖掘 学习
节点说明 选择节点可基于特定条件从数据流中选择或丢弃记录子集。例如，可以选择有关特定销售 区域的记录。 众数。指定将符合条件的记录包括还是不包括在数据流中。 • 包含。选择包括符合选择条件的记录。 • 丢弃。选择排除符合选择条件的记录。 条件。显示将要用于检验每个记录的选择条件，您可以使用 CLEM 表达式进行指定。在窗 口中输入表达式，或者单击窗口右侧的计算器（表达式构建器）按钮，使用表达式构建器 样本节点选择记录的子集。受支持的样本类型有许多，其中包括分层、聚类和非随机（结 构化）样本。取样对于提高性能和选择相关记录组或交易组用于分析会很有用。 您可以使用样本节点来选择记录的子集进行分析，或指定要丢弃的记录的比例。受支持的 样本类型有许多，其中包括分层、聚类和非随机（结构化）样本。需要使用抽样的原因有 以下几点： • 通过评估数据子集上的模型提高性能。通过样本评估的模型通常与利用全部数据集得到 的模型一样准确，并且如果提高的性能允许您体验尚未尝试的不同方法，则所得的模型还 有可能更为准确。 • 选择相关的记录或交易组来进行分析，例如选择在线购物车（或市场购物篮）中的所有 项目，或特定近邻的所有属性。 • 指定单元或观测值以进行随机检查，从而确保质量、防止欺诈和保证安全。 注意：如果仅希望将数据分区到训练样本和检验样本以进行验证，则可以改用分区节点。 “平衡”节点纠正数据集中的不平衡，因而它遵循指定的条件。 “平衡”指定调整根据指定 系数条件为真的记录的比例。 您可以使用平衡节点修正数据集中的不平衡，以便它们符合指定的检验标准。例如，假设 某个数据集只有两个值（low 或 high） ，并且 90% 的观测值为 low，而只有 10% 的观测 值为 high。 很多建模技术处理此类偏倚数据都有困难， 因为它们倾向于只学习这些 low 的 结果， 而忽略 high 的结果 （因为这些结果少的可怜） 如果数据平衡很好， 。 low 和 high 结
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在下面一部分…举例：
增加一个节点 移动一个节点 编辑一个节点 重新命名一个节点 复制一个节点 删除一个节点
注释一个节点 保存一个节点 重新载入一个节点 连接节点 删除节点连接 获得帮助
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增加一个节点
在选项板上双击节点，自 动放置节点到数据流区域 注意：它会自动地连接到 “中心”节点
将节点从选项板拖放到数 据流区域中
在选项板上点击一个节点 ，然后在数据流区域中点 击一下
未选 择
选择
当节点在选项板中被选中 后，会变成淡蓝色
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编辑一个节点
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第二章 Clementine简介
Clementine 简介
内容
熟悉 Clementine 中的工具和面板 介绍可视化编程的思想
目的
初步了解 Clementine 的功能
数据
课程的数据文件存放在目录“C:\培训\基础培训1”中
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被动支持：
使用者处理并且浏览数据来寻找可疑的关系
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数据
数据是可以得到的吗？ 数据包含所需要了解的属性吗？ 数据是否有噪声？ 数据量足够吗？ 可以获得关于数据的专家知识吗？
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数据挖掘的策略（计划性）
主要想解决什么样的问题？ 可以得到什么样的数据来源，并且与当前问题
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选项板
源节点
用来将数据读入 Clementine 中
记录选项节点
在记录上进行操作 一条记录是一种“情形”或一“行”数据
字段选项节点
在字段上进行操作 一个字段是一个变量
图形节点
在建模之前和之后用来可视化数据
建模节点代表有效建模算法
注意：建模算法产生生成的模型
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什么是数据挖掘？
利用各种技术发现数据的隐含关系（知识） 使用历史数据预测、分类，并且预测未来 常用技术：人工智能、机器学习、决策树 一个交互、反复的过程
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Clementine 中对数据挖掘的支持
主动支持：
计算机使用各种算法在数据中识别规则和关系
六个阶段：
商业理解 数据理解 数据准备 建模 模型评估 结果发布
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课程计划
数据挖掘及数据挖掘软件
数据理解：
从数据源抽取数据 用表格图形技术透视数据 处理缺失值
数据准备：
针对记录的数据准备，如选择记录、对记录排序 针对字段的数据准备，如生成新的字段 针对文件的数据准备，如合并文件
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第一章 数据挖掘简介
第一章 数据挖掘简介
内容
介绍数据挖掘概念 介绍CRISP-DM (跨行业数据挖掘标准流程) 概述课程计划
目的
介绍数据挖掘过程，理解数据挖掘中的术语和关键概 念，以及如何使用 CRISP-DM 过程模型管理一个数 据挖掘项目
关于连接节点：源节点
源节点是连接到初始数据 源的节点
源节点只能发送数据 不能连接到一个源节点
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关于连接节点：终端节点
终端节点是生成输出、图 形、表格和模型的节点
不能从终端节点连接到任 何节点
© 2019 SPSS存取数据文件或流,您可以将目录设 定为自己文件的位置
在节点上右击，展开一个 节点
点击 “编辑”
在菜单上还可以选择连接 、断开连接、重命名、注 释、复制、删除、载入、 保存等操作
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连接节点
使用鼠标中键来连接节点
在数据流区域上，把一个 节点连接到另一个上，可 以通过鼠标中间键点击和 拖放来完成（如果您的鼠 标没有中间键，可以通过 按住“Alt”键来模拟这个 过程）
使用鼠标中键
通过双击来连接节点
双击选项板上的节点，自 动把新节点连接到数据流 区域中的“中心”节点上
未选中的节点（灰白色）
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被选中的节点 （淡蓝色）
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删除节点之间的连接
在连接箭头的头部按住鼠标右键 选择“删除连接”
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只在本次操作中起作用
通过选择菜单“文件”中 “设置目录”选项，然 后输入或选择工作目录
相关的是哪部分数据？
在挖掘数据前，需要做什么样的数据预整理和 数据清洗？
将会使用什么样的数据挖掘技巧？ 将会如何评估数据挖掘的分析结果？
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CRISP-DM 过程模型
跨行业数据挖掘标准过程 （CRISP－DM）
定位是面向行业、工具导 向、面向应用
适用于大型工业和商业实 践的一般标准
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课程计划
建模技术：
监督学习技术，
神经网络、归纳规则（决策树）、线性回归、Logistic 回归
非监督学习技术，
Kohonen 网络、两步聚类、 K-means 聚类
关联规则、时序探测
模型评估
如何应用 CRISP-DM 流程研究数据挖掘问题
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Clementine用户界面
工具栏
菜单栏 数据流区域
选项板区
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节点
数据流， 输出和模型 管理器
项目窗口
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可视化编程
节点
一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作
工作流
一系列连接在一起的节点
选项板
包含一系列不同功能的图标
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Clementine基础培训 第一部分
介绍Clementine数据挖掘软件的基本操作和环境，学习如何使用 Clementine读取、处理数据
培训内容
第一章 数据挖掘简介 第二章 Clementine简介 第三章 读取数据文件 第四章 数据质量 第五章 数据处理 第六章 寻找数据之间的关系