创建项目-数据挖掘原理和SPSS-Clementine应用精华

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。

在这本书中，我们深入探讨了数据挖掘的基础原理，并详细介绍了如何利用SPSS-Clementine软件进行应用。通过本书，读者可以系统地学习数据挖掘技术，掌握SPSS-Clementine的实际操作技能。

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。

注解项目工具挺实用的，能你在数据挖掘过程中清晰地记录各种信息。你可以为项目级别添加注解，用来追踪大方向的目标和决策。比如，当你有些数据被排除，或者在数据探索过程中形成了一些假设时，可以通过注解来做记录，直观。而文件夹或节点注解则可以你添加更多详细信息，让工作更有条理。是当项目比较复杂时，这些注解能让你快速找到关键内容，提高效率。

用户可以从数据流的任何非终端节点中生成用户输入节点。具体步骤包括：（1）确定在流程的哪一点输入节点；（2）右键单击节点并选择“生成用户输入节点（P）”，将节点数据导入用户输入节点；（3）用户输入节点负载了流程下游的所有过程，代替原有节点。生成后，节点从原数据中继承了所有数据结构和字段类型信息（如果可以继承）。

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。

结果输出的节点设置，SPSS-Clementine 里做得还挺顺的。像概述表节点，输出方式清晰明了，矩阵形式直接能看出变量间的关系，方便你后续建模优化。 预测值评估部分也值得说说，输出结果直观，命中率一眼就能看出来。加上统计量输出和均值，不需要再另做太多，省了不少事。 还有个蛮实用的就是数据质量报告，像缺失值、异常值都能自动给出判断，报告格式也比较整洁。你要是做数据清洗前的质量控制，这块用起来还挺舒服的。 顺带提一句，结果导出到SPSS也挺方便的，不用担心格式兼容，直接就是可以用的版本。你要跑批量模型，或者做后期，输出这一块完全撑得住。 哦对了，之前也看过一篇蛮有意思的文章，的就是 SPSS

生成异常节点图21-55生成异常节点对话框汇总页签