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转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html 了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了.微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具,微软联合SAS.Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX.所以SSAS的优势是管理.部署.开发.应用耦合方便. 但SQL Serv…
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S…
下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子,通过建立分类树和神经网络模型,决策树用来预测哪些人会响应促销,神经网络用来预测年收入. Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图,关于Target Mail详见: http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms124623.aspx#DataMining 或者我之前的随笔: http://…
SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine.SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评,成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择. 本课程以SPSS Modeler为应用软件,以数据挖掘项目生命周期为线索,以实际数据挖掘项目为例,讲解了从项目商业理解开始,到最后应用Modeler软件实现的挖掘过程. 作为数据挖掘项目的重要干系人,数据挖掘专家需要对数据挖掘项目的生命周期.整体管理…
SPSS Modeler数据挖掘:回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法,回归预测就是利用回归分析方法,根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值. 回归分析是研究一个变量(被解释变量)与另一个或几个变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论. 回归分析的主要内容: 从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系,即建立数学模型并估计其中的未知参数,进行可信程度检验,一般用最小二乘法估计参数.判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些是不显著的,将影响显著…
数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…
数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…
目录 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集 数据特征 训练 随机森林 调参工程师 结尾 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集 首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc…
目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…
数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…