SPSS 数据挖掘流程手册：CRISP-DM

数据挖掘里的 CRISP-DM 流程标准，挺适合做项目流程梳理的。你要是经常跑模型、做特征，用上 PMML 标准会方便不少，模型在不同平台之间切换，基本不用重写代码。像SOAP这种协议，虽然老，但对接一些老系统还挺常见的。嗯，还有OLE DB for Data Mining，做数据库互操作性的时候蛮有用的，尤其是搞 SAS 或 IBM 数据源的朋友，应该知道它有多省事。

CRISP-DM 的挖掘流程结构清晰、上手快，在链接挖掘这种场景下用起来还蛮顺的。你只要熟一点数据预和建模思路，再配上像 MATLAB 这类能搞互信息计算的工具，关联关系就不那么头疼了。嗯，尤其是搞那种共引数据的，异常链路检测也能跑出点意思来。链接挖掘的目标其实挺直白：就是找出网络中那些“存在但你没注意到”的链接。用 CRISP-DM 这个流程来搞，你能把问题切得比较细，比如数据理解和建模阶段能结合互信息来做。像mutual information这类指标，用起来蛮方便，还挺直观。要用互信息？可以看看几个实用资源。比如MATLAB 实现的互信息计算，适合你手上是离散变量的；再比如图像互信息配准

CRISP-DM是业界公认的数据科学最佳流程。其优势在于独立于软件和技术，易于应用于各种场景。CRISP-DM最初由欧盟委员会资助开发，汇集了领先的数据科学供应商、终端用户和研究人员的智慧。

希望进入该行业的人应该熟悉crisp-dm挖掘过程的中文版。

CRISP-DM视图为数据挖掘项目生命周期提供了一个结构化框架，涵盖了从业务理解到部署和监控的六个阶段。

SPSS 数据挖掘流程挺适合那些想要快速上手数据挖掘的同学。它的操作界面简洁直观，过程也不复杂。其实，SPSS 的优势在于，它不需要太多的编程基础就能进行数据和，完全可以满足商务数据的需求。你可以通过 SPSS 对各种数据进行探索，生成图表，做回归等。，它和传统的统计学工具不太一样，更多的是基于数据挖掘的方法论来做探索，比如大数据，挖掘潜在模式。你可以试试它对商务决策的影响，看看如何应用在销售预测、客户、市场细分等领域。如果你是刚开始接触数据挖掘或者是刚换工作，SPSS 入门并不会让你头大。最重要的是，它可以快速为你实用的统计结果，减少了多手动计算的麻烦。不过，SPSS 的某些高级功能会稍显复

CRISP-DM 的数据挖掘流程一直挺经典的，py-crisp就是在这个思路上做的一个小而美的项目模板。文件结构清晰，逻辑也比较顺，适合你拿来就开搞，少了多搭架子的麻烦。cookiecutter一键生成，省事不少。 模板默认你是用Anaconda做环境管理的，这点挺贴心。不过如果你用的是别的环境，那就老老实实自己配requirements.txt吧，灵活是够灵活的。想了解更多 CRISP-DM 背后的理论？可以看看下面那几个资料，还挺有参考价值的。 安装流程也简单：pip install cookiecutter装个工具，一句cookiecutter https://github.com/ru

SPSS数据挖掘流程手册，对对SPSS感兴趣的读者提供详尽参考。

数据挖掘流程：1. 定义业务目标：明确数据挖掘目的和解决的问题。2. 数据准备：- 选择相关数据- 清洗和预处理数据- 确定挖掘类型