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數(shù)據(jù)挖掘Clementine應用實務

數(shù)據(jù)挖掘Clementine應用實務

定 價:¥69.00

作 者: 謝邦昌
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項: 原創(chuàng)精品系列
標 簽: 數(shù)據(jù)理論

ISBN: 9787111235774 出版時間: 2008-04-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 516 pages 字數(shù):  

內容簡介

  Clementine是SPSS公司整合開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘工具平臺。Clementine結合商業(yè)技術可以快速建立預測性模型,進而應用到商業(yè)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(shù)據(jù)挖掘中的應用。內容包括Clementine 11.0的新功能、數(shù)據(jù)挖掘入門、構建數(shù)據(jù)流、字段操作節(jié)點、建立CLEM表達式、建模節(jié)點和生成模型等,詳細討論了各種數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘人員、企業(yè)管理人員的參考書。在Kdnuggets網(wǎng)站“你最常用哪種數(shù)據(jù)挖掘工具”的投票調查中,Clementine連續(xù)數(shù)年位居第一。它靈活的使用界面,強大的數(shù)據(jù)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(zhí)行復雜的商業(yè)分析。..Clementine作為一套絕佳的數(shù)據(jù)挖掘軟件,從數(shù)據(jù)收集整理,建立數(shù)據(jù)庫,適當數(shù)據(jù)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(yè)數(shù)據(jù)挖掘,社會調查數(shù)據(jù)挖掘、生物數(shù)據(jù)挖掘、財務數(shù)據(jù)挖掘。教育數(shù)據(jù)挖掘甚至神經(jīng)網(wǎng)絡,Clementine都有一套適合的配套產(chǎn)品供用戶解決相關領域問題。針對業(yè)界實務上的需求,本書主要介紹了如下內容:·數(shù)據(jù)挖掘的入門知識。數(shù)據(jù)挖掘的應用。數(shù)據(jù)挖掘在CRM(客戶關系管理)中的角色?!PSS Clementinell.0版本所擁有的所有節(jié)點的詳細操作指南,包括構建數(shù)據(jù)流。字段操作節(jié)點、建立CLEM表達式,建模節(jié)點和生成模型節(jié)點等。本書還介紹了SPSS Clementine軟件自帶的示例數(shù)據(jù)流的案例講解,包括:·通過監(jiān)測一臺機器的狀態(tài)信息來識別和預測故障狀態(tài)?!まr業(yè)發(fā)展貸款申請中的欺詐探測?!ち闶坌袠I(yè)中,預測促銷所帶來的影響?!な袌鲑徫锘@研究。...

作者簡介

  謝邦昌 臺灣大學生物統(tǒng)計學博士?,F(xiàn)任中華資料采礦協(xié)會理事長,輔仁大學統(tǒng)計資訊學系教授,華通人商用信息有限公司高級顧問,中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心學術委員會委員,中國人民大學統(tǒng)計學系中心客座教授,上海財經(jīng)大學統(tǒng)計學系客座教授,廈門大學計劃統(tǒng)計學系客座教授,西南財經(jīng)大學客座教授。 他是數(shù)據(jù)挖掘界領軍人物及世界知名統(tǒng)計學家,發(fā)表過近三百篇關于統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的論文。出版了近五十余本相關專著。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)挖掘簡介
11何謂數(shù)據(jù)挖掘
12數(shù)據(jù)倉庫、 KDD、 數(shù)據(jù)挖掘的關系
13數(shù)據(jù)挖掘的應用
14數(shù)據(jù)挖掘的進行步驟
15個案研究
16數(shù)據(jù)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(lián)規(guī)則
167順序規(guī)則
168其他分析方法
17數(shù)據(jù)挖掘的運用理論與實際運用功能
18數(shù)據(jù)挖掘軟件
19數(shù)據(jù)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(tǒng)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(yè)品質的圖形展示
252改進的SPSS輸出節(jié)點
253增強的數(shù)據(jù)審核節(jié)點
254增強的數(shù)據(jù)變換節(jié)點
255優(yōu)化分塊節(jié)點
256SPSS轉換節(jié)點
257改進的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘入門
31數(shù)據(jù)挖掘回顧
32機器學習技術
321神經(jīng)網(wǎng)絡
322規(guī)則歸納
323Kohonen網(wǎng)絡
324關聯(lián)規(guī)則
325統(tǒng)計模型
326聚類模型
33潛在數(shù)據(jù)挖掘應用評估
34數(shù)據(jù)挖掘的策略
35數(shù)據(jù)挖掘中的小技巧
第4章構建數(shù)據(jù)流
41概述
42建立數(shù)據(jù)流
421節(jié)點的操作
422數(shù)據(jù)流的操作
423執(zhí)行數(shù)據(jù)流
424保存數(shù)據(jù)流
425裝載文件
426映射數(shù)據(jù)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(shù)
第6章來源節(jié)點
61概述
62變量文件節(jié)點
63固定文件節(jié)點
64為文本區(qū)設置數(shù)據(jù)存儲
65數(shù)據(jù)庫節(jié)點
651設置數(shù)據(jù)庫節(jié)點選項
652添加數(shù)據(jù)庫連接
653選擇表
654數(shù)據(jù)庫查詢
66SPSS導入節(jié)點
67多維數(shù)據(jù)集導入節(jié)點
68SAS導入節(jié)點
69Excel輸入節(jié)點
610用戶輸入節(jié)點
611一般來源節(jié)點項目
6111在來源節(jié)點中設置數(shù)據(jù)類型
6112在來源節(jié)點處過濾字段
第7章記錄操作節(jié)點
71概述
72選擇節(jié)點
73抽樣節(jié)點
74均衡節(jié)點
75聚合節(jié)點
76排序節(jié)點
77合并節(jié)點
771指定合并方法和關鍵字段
772從合并節(jié)點過濾字段
773設置輸入順序并加上卷標
78區(qū)分節(jié)點
79附加節(jié)點
第8章字段操作節(jié)點
81概述
82類型節(jié)點
821數(shù)據(jù)類型
822什么是實例化
823讀取數(shù)據(jù)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(jié)點
84導出節(jié)點
841設置導出節(jié)點的基本選項
842導出多重字段
843設置導出規(guī)則選項
844設置導出標記選項
845設置導出設置節(jié)點選項
846設置導出狀態(tài)選項
847設置導出計數(shù)選項
848設置導出條件選項
85導出節(jié)點
86再分類節(jié)點
87分塊節(jié)點
88分割節(jié)點
89設置標記節(jié)點
810調整節(jié)點
811換位節(jié)點
812時間間隔節(jié)點
813歷史節(jié)點
814字段記錄節(jié)點
815SPSS轉移節(jié)點
第9章建立CLEM 表達式
91什么是CLEM
911值及數(shù)據(jù)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(shù)
924選擇字段、 參數(shù)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(shù)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(shù)字
944處理時間和日期
第10章圖節(jié)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(jié)點
1041為點圖節(jié)點設置選項
1042使用點圖
105分布節(jié)點
1051設置分布節(jié)點選項
1052使用一個分布圖
106直方圖節(jié)點
1061設置直方圖節(jié)點更多選項
1062使用一個直方圖
107堆積圖節(jié)點
1071設置堆積圖節(jié)點的更多選項
1072堆積圖的使用
108多點圖節(jié)點
1081為多點圖節(jié)點設置選項
1082使用一個多點圖
109網(wǎng)絡圖節(jié)點
1091設置網(wǎng)絡圖節(jié)點選項
1092設置網(wǎng)絡圖節(jié)點的更多選項
1093網(wǎng)絡圖節(jié)點的外觀選項
1010評估圖表節(jié)點
10101設置評估圖表節(jié)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(jié)點
111概述
112建模節(jié)點字段選項
113二進位分類節(jié)點
1131二進位分類節(jié)點模型選項
1132二進位節(jié)點的高級選項
1133二進位節(jié)點的Discard選項
114神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點
1141神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點模型選項
1142神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點的附加選項
1143神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點高級選項——
快速方法
1144神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點高級選項——
多重方法
1145神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點高級選項——
修剪方法
1146神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點高級選項——
RBFN方法
1147神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點學習比率
115C50節(jié)點
1151C50節(jié)點模型選項
1152錯誤歸類損失選項
116分類回歸樹節(jié)點
1161分類回歸樹節(jié)點模型選項
1162分類回歸樹節(jié)點高級選項
1163分類回歸樹節(jié)點終止選項
1164分類回歸樹節(jié)點先驗概率
選項
117QUEST節(jié)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(jié)點
11101Kohonen 節(jié)點模型選項
11102Kohonen 節(jié)點高級選項
1111KMeans節(jié)點
11111KMeans 節(jié)點型選項
11112KMeans 節(jié)點高級選項
1112兩步聚類節(jié)點
1113時間序列節(jié)點
1114異常探測節(jié)點
11141異常探測節(jié)點模型選項
11142異常節(jié)點高級選項
1115Apriori 節(jié)點
11151Apriori 節(jié)點模型選項
11152Apriori 節(jié)點高級選項
1116廣義規(guī)則歸納節(jié)點
1117Carma規(guī)則分析
11171Carma規(guī)則的模型選項
11172Carma高級選項
1118序列節(jié)點
11181序列節(jié)點字段選項
11182序列節(jié)點模型選項
11183序列節(jié)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(jié)點
11201特征選擇節(jié)點的模型選項
11202特征選擇節(jié)點的附加選項
1121線性回歸節(jié)點
11211線性回歸節(jié)點模型選項
11212線性回歸節(jié)點高級選項
11213線性回歸節(jié)點單步選項
11214線性回歸節(jié)點輸出選項
1122Logistic回歸節(jié)點
11221Logistic回歸節(jié)點模型選項
11222Logistic回歸節(jié)點高級選項
11223Logistic回歸節(jié)點收斂選項
11224Logistic回歸輸出選項
1123判別分析節(jié)點
11231判別分析節(jié)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(jié)點
121概述
122使用輸出
123輸出瀏覽菜單
124輸出節(jié)點輸出頁簽
125表格節(jié)點
1251表格節(jié)點設置頁簽
1252表格節(jié)點格式頁簽
1253表格瀏覽器
126矩陣節(jié)點
1261矩陣節(jié)點設置頁簽
1262矩陣節(jié)點外觀頁簽
1263矩陣輸出瀏覽器
127分析節(jié)點
1271分析節(jié)點Analysis頁簽
1272分析輸出瀏覽器
128數(shù)據(jù)審查節(jié)點
1281數(shù)據(jù)審查節(jié)點頁簽
1282數(shù)據(jù)審查輸出瀏覽器
129轉換節(jié)點
1291轉換節(jié)點設置標簽
1292轉換輸出瀏覽器
1210統(tǒng)計量節(jié)點
12101統(tǒng)計量節(jié)點設置頁簽
12102統(tǒng)計量輸出瀏覽器
1211均值節(jié)點
12111均值節(jié)點設置標簽
12112均值節(jié)點選項標簽
12113均值節(jié)點輸出標簽
12114均值節(jié)點輸出瀏覽器
1212報告節(jié)點
12121報告節(jié)點模板頁簽
12122報告節(jié)點輸出瀏覽器
1213設置全局節(jié)點
1214SPSS 輸出節(jié)點
12141SPSS 程序節(jié)點語法頁簽
12142SPSS 程序輸出瀏覽器
1215數(shù)據(jù)庫輸出節(jié)點
1216平面文件節(jié)點
1217SPSS 導出節(jié)點
1218SAS導出節(jié)點
1219Excel導出節(jié)點
1220方案發(fā)布節(jié)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡節(jié)點
1361生成的神經(jīng)網(wǎng)絡概要頁簽
1362從神經(jīng)網(wǎng)絡中生成一個
過濾節(jié)點
137生成C50節(jié)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(guī)則集
139生成QUEST節(jié)點
1310生成CHAID節(jié)點
1311生成決策表
1312生成Kohonen節(jié)點
1313生成KMeans節(jié)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(jié)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(jié)點
1316生成異常探測節(jié)點
1317生成Apriori節(jié)點
1318生成GRI節(jié)點
1319生成Carma節(jié)點
1320生成序列規(guī)則序列節(jié)點
13201生成的序列規(guī)則節(jié)點
13202序列規(guī)則模型頁簽
13203序列規(guī)則的概要頁簽
13204從序列規(guī)則節(jié)點生成規(guī)則
超級節(jié)點
1321因子分析/主成分分析節(jié)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(jié)點
1323Logistic回歸方程節(jié)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(guī)則模型
13271未精練規(guī)則的模型頁簽
13272未精練規(guī)則的概要頁簽
13273生成規(guī)則集
1328生成的規(guī)則集節(jié)點
13281生成的規(guī)則集模型頁簽
13282生成的規(guī)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(jié)點
151概述
152超級節(jié)點類型
153創(chuàng)建一個超級節(jié)點
1531嵌套超級節(jié)點
1532有效超級節(jié)點舉例
1533無效超級節(jié)點舉例
154編輯超級節(jié)點
1541修改超級節(jié)點的類型
1542注釋和重命名超級節(jié)點
1543超級節(jié)點參數(shù)
1544超級節(jié)點和暫存
1545超級節(jié)點和腳本
155保存并裝載超級節(jié)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(shù)
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(shù)
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(jié)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(zhí)行CEMI
193系統(tǒng)體系結構
194規(guī)范說明文件
1941參數(shù)
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(guī)范說明文件范例
1961節(jié)點說明
1962核心說明
1963參數(shù)
1964執(zhí)行
1965選項
1966控件
1967輸出字段
1968輸出數(shù)據(jù)
1969返回代碼
19610完整的規(guī)范文件
197CEMI節(jié)點管理
1971增加CEMI節(jié)點
1972清除CEMI節(jié)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(tài)監(jiān)測范例
2021審視數(shù)據(jù)
2022數(shù)據(jù)準備
2023學習
203測試
2031欺詐探測范例
2032數(shù)據(jù)采集
2033數(shù)據(jù)探索
2034訓練神經(jīng)網(wǎng)絡
2035總結
204零售業(yè)范例
2041數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)
2052購物關聯(lián)分析
2053客戶細分
2054小結
第21章ACMR企業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)
附錄BCLEM 語言參考
附錄C腳本語言參考
附錄D節(jié)點及流屬性
附錄ECEMI規(guī)范文件參考
參考文獻
英文參考文獻
后記

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