通信行业的数据多得吓人，客户信息、行为数据、反馈意见……几乎每天都在爆仓。Clementine就挺适合搞定这些事的，界面友好，功能也蛮全，适合你做各种数据任务。

数据挖掘的套路其实也就那几个步骤：业务目标、数据清洗、建模、评估、部署，业内都叫CRISP-DM流程。你可以理解为“数据的 SOP”。

Clementine对这个流程支持得比较完善，比如说你想做个客户流失预测，选模型、跑算法、看效果，全流程都能在里面搞定。像决策树、聚类、回归这些算法它都带，拖一拖拽一拽就能上手。

实际项目里你遇到这些场景：要细分客户、优化营销投放、搞清楚哪个用户容易跑，或者想推荐点合适的产品给他们。Clementine基本都能覆盖，而且结果还能可视化展示，沟通起来也方便。

如果你是做通信行业的，手头的数据又多又杂，建议你花点时间试试Clementine。它对 Excel 党和非程序员也挺友好，入门没啥门槛，做完的模型还支持自动部署。

对了，想系统了解CRISP-DM，你可以看看这个 SPSS 挖掘流程手册，讲得还挺清楚。或者直接参考这个电信行业的建模 PPT，更贴实际。

如果你有大量业务数据没利用起来，或者还在用 Excel 人工，那Clementine真的能省你不少事，效率提高一大截。