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clementine实战案例分析.pdf
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2019-06-04
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Clementine 11 数据挖掘案例详解
SPSS Clementine 是 Spss 公司收购 ISL 获得的数据挖掘工具。在 Gartner 的客户数据挖掘工具评估中,
仅有两家厂商被列为领导者:SAS 和 SPSS。SAS 获得了最高 ability to execute 评分,代表着 SAS 在市
场执行、推广、认知方面有最佳表现;而 SPSS 获得了最高的 completeness of vision,表明 SPSS 在技
术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面
SPSS Clementine(在此简称 clementine)在安装好后会自动启用服务,服务端的管理需要使用 SPSS
Predictive Enterprise Manager,在服务端 clementine 没有复杂的管理工具,一般的数据挖掘人员通过客
户端完成所有工作。下面就是 clementine 客户端的界面。
一看到上面这个界面,我相信只要是使用过 SSIS+SSAS 部署数据挖掘模型的,应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢,别急,精彩的还在后面 ^_’
项目区
顾名思义,是对项目的管理,提供了两种视图。其中 CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for
Data Mining,数据挖掘跨行业标准流程)是由 SPSS、DaimlerChrysler(戴姆勒克莱斯勒,汽车公司)、
NCR(就是那个拥有 Teradata 的公司)共同提出的。Clementine 里通过组织 CRISP-DM 的六个步骤完
成项目。在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。
工具栏
工具栏总包括了 ETL、数据分析、挖掘模型工具,工具可以加入到数据流设计区中,跟 SSIS 中的数据流
非常相似。Clementine 中有 6 类工具。
源工具(Sources)
相当 SSIS 数据流中的源组件啦,clementine 支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS
数据、用户输入等。
记录操作(Record Ops)和字段操作(Field Ops)
相当于 SSIS 数据流的转换组件,Record Ops 是对数据行转换,Field Ops 是对列转换,有些类型 SSIS
的异步输出转换和同步输出转换(关于 SSIS 异步和同步输出的概念,详见拙作:
http://www.cnblogs.com/esestt/archive/2007/06/03/769411.html)。
图形(Graphs)
用于数据可视化分析。
输出(Output)
Clementine 的输出不仅仅是 ETL 过程中的 load 过程,它的输出包括了对数据的统计分析报告输出。
※在 ver 11,Output 中的 ETL 数据目的工具被分到了 Export 的工具栏中。
模型(Model)
Clementine 中包括了丰富的数据挖掘模型。
数据流设计区
这个没什么好说的,看图就知道了,有向的箭头指明了数据的流向。Clementine 项目中可以有多个数据流
设计区,就像在 PhotoShop 中可以同时开启多个设计图一样。
比如说,我这里有两个数据流:Stream1 和 Stream2。通过在管理区的 Streams 栏中点击切换不同的数量
流。
管理区
管理区包括 Streams、Outputs、Models 三栏。Streams 上面已经说过了,是管理数据流的。
Outputs
不要跟工具栏中的输出搞混,这里的 Outputs 是图形、输出这类工具产生的分析结果。例如,下面的数据
源连接到矩阵、数据审查、直方图工具,在执行数据流后,这个工具产生了三个输出。在管理区的 Outputs
栏中双击这些输出,可看到输出的图形或报表。
Models
经过训练的模型会出现在这一栏中,这就像是真表(Truth Table)的概念那样,训练过的模型可以加入的
数据流中用于预测和打分。另外,模型还可以导出为支持 PMML 协议的 XML 文件,但是 PMML 没有给定
所有模型的规范,很多厂商都在 PMML 的基础上对模型内容进行了扩展,Clementine 除了可以导出扩展
的 SPSS SmartScore,还可以导出标准的 PMML 3.1。
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happymusic000
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