数据挖掘精髓与Clementine应用实战

Clementine数据挖掘：实战指南

Clementine数据挖掘：实战指南 这本指南面向Clementine用户，涵盖软件功能的全面讲解与丰富的应用案例，助您快速掌握数据挖掘技巧。

数据挖掘 13 2024-05-23

数据挖掘技术与SPSS Clementine应用

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。

数据挖掘 12 2024-07-18

Clementine 中文指南：数据挖掘实战宝典

这本指南深入浅出地讲解了 Clementine 在数据处理和数据挖掘领域的应用。从数据清洗、转换到模型构建、评估，指南涵盖了数据挖掘流程的各个环节，并辅以实际案例，是您使用 Clementine 进行数据挖掘的得力助手。

数据挖掘 10 2024-05-25

数据挖掘：SPSS Clementine 原理与应用入门

数据挖掘：SPSS Clementine 原理与应用入门 1. SPSS Clementine 简介 2. SPSS Clementine 帮助获取 3. SPSS Clementine 应用领域 4. SPSS Clementine 数据挖掘入门指南

数据挖掘 16 2024-05-25

数据挖掘工具Clementine的应用与培训

北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司提供数据挖掘工具Clementine的应用与培训服务，帮助客户掌握该工具的使用技能。

数据挖掘 10 2024-07-18

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

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）。

数据挖掘 14 2024-07-18

数据挖掘技术与SPSS-Clementine应用详解

在SPSS-Clementine中，数据挖掘技术涵盖多种数据类型：连续型适用于数值描述，离散型适用于描述未知数量的字符串，标志型用于仅有两个值的数据，集合型描述多个具体值的数据，有序集合型用于有内部顺序的数据，无类型则适用于不符合以上任一种类的数据或含有众多元素的集合类型数据。

数据挖掘 16 2024-07-24

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南

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。

数据挖掘 12 2024-10-12

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南

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。

数据挖掘 10 2024-07-15