CLEMENTINE数据挖掘方法及应用SPSS Modeler实践指南

数据挖掘流程的全套打法，SPSS Modeler 的教程真是挺系统的。书里不光讲了软件的界面操作，还搭配了各种实战案例。像是决策树、神经网络这些算法，讲得也不算枯燥，偏重“怎么用”而不是死板理论。 SPSS Modeler 的变量管理和样本管理部分对新手挺友好，界面操作直观，逻辑也清晰，适合快速上手。你要是之前没碰过数据挖掘，光靠书里的例子照着做，也能摸出点门道来。 案例章节还不错，像决策树，书里用具体业务数据跑流程，还教你怎么看输出图形、怎么调节点。哦对，还有人工神经网络和聚类这些章节，也都配了可跑的案例，挺实用的。 总的来看，这本书比较适合想快速掌握SPSS Modeler操作思路的人。如

图形化操作的 SPSS Modeler，挺适合不太喜欢写代码的你，拖拖拽拽就能完成数据建模。流程清晰，操作也直观，适合入门数据挖掘。 数据准备、建模、评估一步步拉好节点就行，整个流程逻辑一目了然。像你想做个客户流失预测，用它做决策树、神经网络都挺方便。 不管是从 Excel 拉数据，还是接 MySQL、DB2，兼容性都还不错。大批量数据时效率也蛮高，跑模型稳定性也好，不容易崩。 如果你还想深入了解，推荐看看SPSS Modeler 数据挖掘过程解析，里面讲得挺细。 另外，IBM SPSS Modeler：深挖数据价值和SPSS Modeler 数据建模工具也都不错，实战内容比较多，建议你顺便看

薛薇的《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用》第三版案例数据，真的是数据老司机的宝藏资源。你要是刚入门 SPSS Modeler，这套案例练起来顺手，文件分类清晰，涵盖从聚类到神经网络，类型还挺丰富的。比如 Telephone.sav 是电话用户行为，拿来练客户细分方便。聚类.str 直接带你走完整个流程，不用自己搭半天。更棒的是，数据量不大，跑模型不卡，测试各种方法合适。

5.2.2.1.相关概念t假定给定的样本数据为Y、X，其中因变量样本数据矩阵Y=(y1,y2,…,yn)是p×n样本矩阵，即p个因变量，n个样本；自变量样本数据矩阵X是q×n矩阵，即q个自变量，n个样本。在实际计算时，X一般是将原始数据中心化后得到的样本矩阵，即：X×1n＝0。

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

数据挖掘过程中涉及数据源节点、数据库变量、固定文件、SPSS文件、Dimensions和SAS文件等内容，包括Excel中的用户输入记录、选项节点的选择、抽样、平衡、汇总、排序、合并、附加以及区分字段的选项节点。

图21-91展示了线性回归节点汇总页签的详细内容，涵盖了数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用的重要节点。

19.2.4统计汇总图19-21展示了一个汇总节点的实例。汇总节点能够将一系列输入记录转换为综合且总结性的输出记录，具体的汇总对话框如图19-21所示。

图19-23展示了如何设置和读取追加节点数据。追加节点通过从同一数据源读取所有记录，并保持数据结构的一致性，直至数据源无更多记录。