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數據挖掘Clementine應用實務

【作　者】：謝邦昌

【叢編項】：原創精品系列

【裝幀項】：平裝 16 / 516 pages

【出版項】：機械工業出版社 / 2008年4月

【ISBN號】：9787111235774 / 7111235770

【原書定價】：￥69.00　有3家書店打折銷售　

【主題詞】：數據庫－數據理論

書籍介紹

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【圖書簡介】
　　Clementine是SPSS公司整合開發的數據挖掘工具平臺。Clementine結合商業技術可以快速建立預測性模型，進而應用到商業活動中，幫助人們改進決策過程。.本書主要介紹了Clementine 11．0在數據挖掘中的應用。內容包括Clementine 11．0的新功能、數據挖掘入門、構建數據流、字段操作節點、建立CLEM表達式、建模節點和生成模型等，詳細討論了各種數據挖掘的分析方法，并介紹了大量的應用范例。本書結構清晰合理，內容翔實，可作為分析師、數據挖掘人員、企業管理人員的參考書。在Kdnuggets網站“你最常用哪種數據挖掘工具”的投票調查中，Clementine連續數年位居第一。它靈活的使用界面，強大的數據預處理以及分析演算功能，能夠讓分析者在最短的學習周期中，快速上手執行復雜的商業分析。..Clementine作為一套絕佳的數據挖掘軟件，從數據收集整理，建立數據庫，適當數據挖掘方法、精致報表輸出到智能決策的擬定，為用戶考慮到每一步驟。從工業數據挖掘，社會調查數據挖掘、生物數據挖掘、財務數據挖掘。教育數據挖掘甚至神經網絡，Clementine都有一套適合的配套產品供用戶解決相關領域問題。針對業界實務上的需求，本書主要介紹了如下內容：·數據挖掘的入門知識。數據挖掘的應用。數據挖掘在CRM（客戶關系管理）中的角色。·SPSS Clementinell．0版本所擁有的所有節點的詳細操作指南，包括構建數據流。字段操作節點、建立CLEM表達式，建模節點和生成模型節點等。本書還介紹了SPSS Clementine軟件自帶的示例數據流的案例講解，包括：·通過監測一臺機器的狀態信息來識別和預測故障狀態。·農業發展貸款申請中的欺詐探測。·零售行業中，預測促銷所帶來的影響。·市場購物籃研究。...

【本書目錄】
第1章數據挖掘簡介
11何謂數據挖掘
12數據倉庫、 KDD、數據挖掘的關系
13數據挖掘的應用
14數據挖掘的進行步驟
15個案研究
16數據挖掘的分析方法
161分類
162決策樹
163回歸
164時間序列
165聚類
166關聯規則
167順序規則
168其他分析方法
17數據挖掘的運用理論與實際運用功能
18數據挖掘軟件
19數據挖掘在CRM中扮演的角色
191客服中心是顧客關系管理的火
車頭
192從客服中心角度看顧客關系
管理
第2章Clementine 110簡介
21Clementine的安裝與啟動
211安裝Clementine 110
212啟動Clementine 110
22Clementine 110一覽
221Clementine 110界面
222在Clementine 110中使用鼠標
223利用快捷鍵
224Clementine 110中獲得幫助
23Clementine選項設置
231系統選項
232默認目錄的設置
233用戶選項的設置
24Clementine自動化
25Clementine 110版本的新功能
251商業品質的圖形展示
252改進的SPSS輸出節點
253增強的數據審核節點
254增強的數據變換節點
255優化分塊節點
256SPSS轉換節點
257改進的數據挖掘模型和算法
258運行效率、安全性和遠程部署
第3章數據挖掘入門
31數據挖掘回顧
32機器學習技術
321神經網絡
322規則歸納
323Kohonen網絡
324關聯規則
325統計模型
326聚類模型
33潛在數據挖掘應用評估
34數據挖掘的策略
35數據挖掘中的小技巧
第4章構建數據流
41概述
42建立數據流
421節點的操作
422數據流的操作
423執行數據流
424保存數據流
425裝載文件
426映射數據流
第5章處理缺失值
51概述
52指定缺失值
53處理缺失值
531處理帶缺失值的記錄
532處理帶缺失值的字段
54針對缺失值的CLEM函數
第6章來源節點
61概述
62變量文件節點
63固定文件節點
64為文本區設置數據存儲
65數據庫節點
651設置數據庫節點選項
652添加數據庫連接
653選擇表
654數據庫查詢
66SPSS導入節點
67多維數據集導入節點
68SAS導入節點
69Excel輸入節點
610用戶輸入節點
611一般來源節點項目
6111在來源節點中設置數據類型
6112在來源節點處過濾字段
第7章記錄操作節點
71概述
72選擇節點
73抽樣節點
74均衡節點
75聚合節點
76排序節點
77合并節點
771指定合并方法和關鍵字段
772從合并節點過濾字段
773設置輸入順序并加上卷標
78區分節點
79附加節點
第8章字段操作節點
81概述
82類型節點
821數據類型
822什么是實例化
823讀取數據值
824缺失值處理
825檢查類型值
826設置字段方向
827復制類屬性
83過濾節點
84導出節點
841設置導出節點的基本選項
842導出多重字段
843設置導出規則選項
844設置導出標記選項
845設置導出設置節點選項
846設置導出狀態選項
847設置導出計數選項
848設置導出條件選項
85導出節點
86再分類節點
87分塊節點
88分割節點
89設置標記節點
810調整節點
811換位節點
812時間間隔節點
813歷史節點
814字段記錄節點
815SPSS轉移節點
第9章建立CLEM 表達式
91什么是CLEM
911值及數據類型
912表達式及條件
92使用表達式編輯器
921獲取表達式編輯器
922構造表達式
923選擇函數
924選擇字段、參數以及全局變量
925選擇變量值
926檢查CLEM表達式
93CLEM函數類型
94CLEM的常見用法
941對字符串的操作
942處理空缺和缺失值
943處理數字
944處理時間和日期
第10章圖節點
101概述
1011層迭圖
1012三維圖像
1013動畫效果
102建立圖
1021為圖設置輸出選項
1022設置圖外觀選項
103使用圖
104點圖節點
1041為點圖節點設置選項
1042使用點圖
105分布節點
1051設置分布節點選項
1052使用一個分布圖
106直方圖節點
1061設置直方圖節點更多選項
1062使用一個直方圖
107堆積圖節點
1071設置堆積圖節點的更多選項
1072堆積圖的使用
108多點圖節點
1081為多點圖節點設置選項
1082使用一個多點圖
109網絡圖節點
1091設置網絡圖節點選項
1092設置網絡圖節點的更多選項
1093網絡圖節點的外觀選項
1010評估圖表節點
10101設置評估圖表節點選項
10102設置評估圖表的更多選項
10103讀取模型評估的結果
10104一個評估圖表的使用
1011時間序列點圖
10111時間序列點圖設置選項
10112時間序列點圖的顯示選項
10113時間序列點圖的輸出選項
10114使用一個時間序列點圖
第11章建模節點
111概述
112建模節點字段選項
113二進位分類節點
1131二進位分類節點模型選項
1132二進位節點的高級選項
1133二進位節點的Discard選項
114神經網絡節點
1141神經網絡節點模型選項
1142神經網絡節點的附加選項
1143神經網絡節點高級選項——
快速方法
1144神經網絡節點高級選項——
多重方法
1145神經網絡節點高級選項——
修剪方法
1146神經網絡節點高級選項——
RBFN方法
1147神經網絡節點學習比率
115C50節點
1151C50節點模型選項
1152錯誤歸類損失選項
116分類回歸樹節點
1161分類回歸樹節點模型選項
1162分類回歸樹節點高級選項
1163分類回歸樹節點終止選項
1164分類回歸樹節點先驗概率
選項
117QUEST節點
1171QUEST分類模型選項
1172QUEST高級選項
1173QUEST的成本選項
118CHAID
1181CHAID模型選項
1182CHAID高級選項
1183CHAID的成本選項
119決策表
1191決策表模型選項
1192決策表高級選項
1110Kohonen 節點
11101Kohonen 節點模型選項
11102Kohonen 節點高級選項
1111KMeans節點
11111KMeans 節點型選項
11112KMeans 節點高級選項
1112兩步聚類節點
1113時間序列節點
1114異常探測節點
11141異常探測節點模型選項
11142異常節點高級選項
1115Apriori 節點
11151Apriori 節點模型選項
11152Apriori 節點高級選項
1116廣義規則歸納節點
1117Carma規則分析
11171Carma規則的模型選項
11172Carma高級選項
1118序列節點
11181序列節點字段選項
11182序列節點模型選項
11183序列節點高級選項
1119因子分析/主成分分析
11191因子分析/主成分分析
模型選項
11192因子分析/主成分分析
高級選項
11193因子分析/主成分分析
旋轉選項
1120特征選擇節點
11201特征選擇節點的模型選項
11202特征選擇節點的附加選項
1121線性回歸節點
11211線性回歸節點模型選項
11212線性回歸節點高級選項
11213線性回歸節點單步選項
11214線性回歸節點輸出選項
1122Logistic回歸節點
11221Logistic回歸節點模型選項
11222Logistic回歸節點高級選項
11223Logistic回歸節點收斂選項
11224Logistic回歸輸出選項
1123判別分析節點
11231判別分析節點模型選項
11232判別分析的高級選項
1124廣義線性模型
11241廣義線性模型選項
11242廣義線性模型的高級選項
第12章輸出節點
121概述
122使用輸出
123輸出瀏覽菜單
124輸出節點輸出頁簽
125表格節點
1251表格節點設置頁簽
1252表格節點格式頁簽
1253表格瀏覽器
126矩陣節點
1261矩陣節點設置頁簽
1262矩陣節點外觀頁簽
1263矩陣輸出瀏覽器
127分析節點
1271分析節點Analysis頁簽
1272分析輸出瀏覽器
128數據審查節點
1281數據審查節點頁簽
1282數據審查輸出瀏覽器
129轉換節點
1291轉換節點設置標簽
1292轉換輸出瀏覽器
1210統計量節點
12101統計量節點設置頁簽
12102統計量輸出瀏覽器
1211均值節點
12111均值節點設置標簽
12112均值節點選項標簽
12113均值節點輸出標簽
12114均值節點輸出瀏覽器
1212報告節點
12121報告節點模板頁簽
12122報告節點輸出瀏覽器
1213設置全局節點
1214SPSS 輸出節點
12141SPSS 程序節點語法頁簽
12142SPSS 程序輸出瀏覽器
1215數據庫輸出節點
1216平面文件節點
1217SPSS 導出節點
1218SAS導出節點
1219Excel導出節點
1220方案發布節點
1221應用軟件幫助
第13章生成模型
131概述
132在生成模型選項板中利用生成
模型進行操作
133在數據流中使用生成模型
134使用生成模型瀏覽器
135生成二進制分類器
136生成網絡節點
1361生成的神經網絡概要頁簽
1362從神經網絡中生成一個
過濾節點
137生成C50節點
138生成C&R決策樹
1381決策樹模型頁簽
1382決策樹瀏覽頁簽
1383決策樹概要頁簽
1384從決策樹生成規則集
139生成QUEST節點
1310生成CHAID節點
1311生成決策表
1312生成Kohonen節點
1313生成KMeans節點
13131生成的KMeans模型頁簽
13132生成的KMeans概要頁簽
1314生成兩步聚類節點
13141生成的兩步聚類模型頁簽
13142生成的兩步概要頁簽
1315生成時間序列節點
1316生成異常探測節點
1317生成Apriori節點
1318生成GRI節點
1319生成Carma節點
1320生成序列規則序列節點
13201生成的序列規則節點
13202序列規則模型頁簽
13203序列規則的概要頁簽
13204從序列規則節點生成規則
超級節點
1321因子分析/主成分分析節點
13211因子分析/主成分分析
模型頁簽
13212因子分析/主成分分析
概要頁簽
13213因子分析/主成分分析
高級輸出
1322生成特征選擇節點
1323Logistic回歸方程節點
13231Logistic回歸方程概要頁簽
13232高級Logistic回歸輸出
1324生成線性回歸模型
13241線性回歸概要頁簽
13242線性回歸模型的高級輸出
1325判別分析
1326廣義線性回歸模型
1327未精練的規則模型
13271未精練規則的模型頁簽
13272未精練規則的概要頁簽
13273生成規則集
1328生成的規則集節點
13281生成的規則集模型頁簽
13282生成的規則集概要頁簽
第14章PMML輸出模型
141概述
142用PMML輸出
第15章超級節點
151概述
152超級節點類型
153創建一個超級節點
1531嵌套超級節點
1532有效超級節點舉例
1533無效超級節點舉例
154編輯超級節點
1541修改超級節點的類型
1542注釋和重命名超級節點
1543超級節點參數
1544超級節點和暫存
1545超級節點和腳本
155保存并裝載超級節點
第16章建立項目和報告
161項目介紹
1611CRISPDM瀏覽窗口
1612Classes瀏覽窗口
162建立項目
1621增加新項目
1622加入到項目中
1623設置項目屬性
1624評注項目
1625對象屬性
1626關閉項目
163建構報告
1631生成報告
1632保存和輸出報告
第17章批處理模式
171批處理模式一覽
172在批處理模式下工作
1721軟件調用
1722使用命令行參數
1723批處理模式日志文件
1724批處理模式中的腳本編程
1725在批處理模式中使用參數
1726在批處理模式下輸出
第18章Clementine 110中的腳本
編程
181腳本編程介紹
1811腳本類型
1812Clementine腳本范例
182在用戶接口上進行腳本編程
1821在流中使用腳本
1822在超級節點中使用腳本
1823使用獨立腳本
183以批處理模式編寫腳本
第19章Clementine外部模塊接口
191概述
192執行CEMI
193系統體系結構
194規范說明文件
1941參數
1942外部程序
1943命令行選項
1944編輯對話框
1945輸入和輸出字段
1946輸入和輸出文件
1947元文件
1948結果
1949返回代碼
195限制
196規范說明文件范例
1961節點說明
1962核心說明
1963參數
1964執行
1965選項
1966控件
1967輸出字段
1968輸出數據
1969返回代碼
19610完整的規范文件
197CEMI節點管理
1971增加CEMI節點
1972清除CEMI節點
198編寫外部程序的技巧
第20章應用范例
201概述
202狀態監測范例
2021審視數據
2022數據準備
2023學習
203測試
2031欺詐探測范例
2032數據采集
2033數據探索
2034訓練神經網絡
2035總結
204零售業范例
2041數據審核
2042學習和測試
205市場購物籃分析范例
2051獲取數據
2052購物關聯分析
2053客戶細分
2054小結
第21章ACMR企業數據庫挖掘研究
211研究背景
212操作過程
附錄A命令行參數
附錄BCLEM 語言參考
附錄C腳本語言參考
附錄D節點及流屬性
附錄ECEMI規范文件參考
參考文獻
英文參考文獻
后記

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