《Clementine自带实例数据审核实用教案》是一个关于如何使用Clementine软件进行数据审核的专业教程。Clementine是一款强大的数据挖掘工具，本教程重点介绍了数据审核节点的功能和使用方法，帮助用户更好地理解和预览导入的数据。
在数据审核过程中，Clementine提供了丰富的预览功能，包括对每个字段的统计摘要、直方图和分布图的展示。这些统计信息有助于用户了解数据的基本特性，如缺失值、离群值和极值的情况。在数据预处理阶段，正确识别和处理这些异常值对于后续的数据分析至关重要。
教程中提到的两个示例文件——"telco_dataaudit.str"和"telco.sav"，分别代表了不同的数据源。通过添加SPSS源节点并将"churn"字段设为目标变量，其他字段设为输入变量，确保了数据的正确分类。在定义字段类型时，应注意二值字段（如0/1）可能被标记为标志类型，而如性别这类字段更适合视为二值集合。
在改变多个具有相似值的字段属性时，可以通过排序和多选功能批量操作。数据审核节点的设置标签中，保持默认设置可以检查所有字段，即使"churn"是唯一的目标字段，也会包含在报告中。质量标签允许用户检查缺失值、离群值和极值，并可以自定义处理策略。
报告中的缩略图双击后可以查看全貌，并且可以进一步编辑图形。此外，用户可以选择创建图形节点，以备后续分析中重复使用。在处理异常值时，可以生成超节点，如处理缺失值的超节点，这实际上包含了多个转换节点，如C&RT算法，用于预测和填充缺失值。用户还可以编辑超节点内部的节点，以定制特定的行为。
另外，可以选择过滤节点来处理缺失值、离群值和极值，例如根据质量百分比过滤字段。离群值和极值也可以通过强制转换、丢弃或置空的方式处理，生成相应的超节点进行转换。
完成数据审核后，产生的节点可以添加到数据分析流中，用户可以继续进行其他分析步骤，如异常检测、特征选择等，以深入探索和展示数据。
这个教案详细介绍了Clementine的数据审核过程，提供了实用的操作技巧和案例，旨在提升用户在数据预处理阶段的效率和准确性，为后续的数据挖掘工作奠定基础。
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