SPSS_Clementine典型案例分析

**SPSS Clementine典型案例分析** **SPSS Clementine** 是一款强大的数据挖掘工具，由IBM开发，用于帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。本章主要介绍了三个典型的应用场景：市场购物篮分析、利用决策树模型挖掘商业信息以及利用神经网络进行欺诈探测。 ### 24.1 市场购物篮分析 在市场购物篮分析中，使用了Clementine自带的数据集BASKETS1n，包含了超市购物篮数据和顾客背景信息。目的是通过关联分析发现商品之间的购买关联性。定义数据源，理解数据的字段及其分布，然后通过预处理剔除无用字段，以提高挖掘效率。接着，运用"Apriori"、GRI和"网络"节点构建模型，挖掘出商品间的关联规则。 ### 24.2 利用决策树模型挖掘商业信息 这一部分展示了如何使用决策树模型来获取商业洞见。步骤包括添加“变项文件”节点、设置输出字段、添加“C5.0”节点进行模型构建，并通过调整剪枝程度（如设置为“0”）来观察剪枝对模型效果的影响。通过比较不同剪枝程度下的决策树模型（如“nocut”模型）和规则集，可以评估模型的预测精度。例如，未剪枝的模型可能具有更高的精度，但可能会过于复杂。 ### 24.3 利用神经网络进行欺诈探测 在此案例中，神经网络被应用于农业发展贷款申请的欺诈检测。通过理解数据集的字段和潜在的相关性，选择相关字段并预处理数据，如通过“条形图”节点分析“name”字段，使用“选择”节点筛选异常记录。接着，建立一个回归模型来预测农场收入，计算预测值与实际值的差异，生成新的字段“diff”。利用“直方图”节点对差异进行可视化，以识别可能的欺诈行为。 总结来说，SPSS Clementine提供了多种数据挖掘方法，如关联分析、决策树和神经网络，适用于不同的业务场景。通过对数据的理解、预处理和建模，可以有效地从复杂的数据中提取有价值的信息，支持商业决策和风险控制。在实际操作中，用户可以根据具体需求选择合适的模型和参数，通过比较和验证模型性能，找到最佳的解决方案。