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PS CLEMENTINE PRO2.2—新版应用
1.Desktop管理界面2.进入分析引擎可以更改界面语言和内存工具>选项>系统选项，就可更改界面语言和内存大小（注意更改完毕之后需要重新启动分析引擎才可生效）3.建立数据流并保存到存储库1.PS Desktop >PS CLEMENTINE PRO > New procedure.2.选择: 新建数据流> 确定.3.选择: 源节点> 双击: PS Files 节...
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数据挖掘数据集查询
一.由简单和通用的数据集开始1.data.gov( https://www.data.gov/ )这是美国政府公开数据的所在地，该站点包含了超过19万的数据点。这些数据集不同于气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。2.data.gov.in( https://data.gov.in/ )这是印度政府公开数据的所在地，通过各种行业、气候、医疗保健等来寻找数据，你可以在这...
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决策树C5.0在药物选择中的应用
假设您是一位收集研究数据的医学研究人员。您已收集了关于身患同一疾病的一组患者的数据。在治疗过程中，每位患者均对五种药物中的一种有明显反应。您的其中一项职责是通过数据挖掘找出适用于今后患有此疾病的患者的药物。数据字段如下：数据字段 描述年龄 ...
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数据审核节点的重要性——准备分析数据
数据审核节点将首先全面检查用户导入到 IBM SPSS Modeler 的数据。在初始数据探究过程中经常会使用数据审核报告，该报告显示了摘要统计以及每个数据字段的直方图和分布图，并且它使您可以指定缺失值、离群值和极值的处理。本例使用 telco.sav 数据文件1.读入数据2. 添加"类型"节点以定义字段，并将 churn 指定为目标字段...
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数据挖掘前奏——自动数据准备 (ADP)
准备数据以进行分析是任何数据挖掘项目中最重要的步骤之一，可以说也是最耗时的步骤之一。自动数据准备 (ADP) 节点为您处理任务、分析数据并识别修订、筛选出有问题或者可能不可用的字段、在适当的时候派生新属性以及通过智能筛分技术提高性能。您可以完全自动化地使用节点，允许节点选择并应用修正，或者...
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连续目标的自动建模——自动数值建模
通过"自动数值"节点，您可以为连续（数值范围）结果自动创建和比较不同的模型，例如预测某项财产的应征税值。借助于单独节点，可以估计和比较一组候选模型，并生成一个模型子集以进一步分析。这类节点与自动分类器（预测目标变量为分类变量）节点工作方式相同。该节点将候选模型中的最佳模型合并到单个汇总（整体）模型...
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对客户响应建模分析（分类型目标的自动建模）
通过CLEMENTINE的"自动分类器"节点，您可以为分类（例如某个指定客户是否可能拖欠贷款或者是否对特定的报价做出响应）或名义（集合）目标自动创建和比较多个不同的模型。在本例中，我们将搜索标志（是或否）结果。在一个相对简单的流中，节点生成一组候选模型并对它们进行排序，选择最有效的模型，然后将它们合并为一个...
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数据挖掘解决方案
数据分析提供支持决策过程的知识，并促进各个业务领域的活动。由于特殊性和个体挑战，每个领域不仅需要技术，还需要模型，场景，业务知识或运营和管理系统形式的定制解决方案。因此，基于IBM SPSS产品系列的Predictive Solutions为选定区域创建了自己的综合应用程序和系统。其中包括：欺诈检测，客户关系管理，案例管理...
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分类变量的相关分析——PS CLEMENTINE网络图
提起相关分析，很多人的第一意识就是简单，因为它是统计的基础操作，许多分析方法都涉及到相关。其实不然，我们经常提到的仅是连续变量之间的相关，那么，类别变量的相关分析要如何去做呢？案例数据说明有一份电信用户数据，其中包含 2 个分类变量：套餐类型和是否流失。套餐类型变量有 4 个分类值，分别为基础服务、电...
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决策树原理
转自：https://blog.csdn.net/sjpljr/article/details/70169165分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。...
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数据挖掘——银行客户违约预测（决策树也可以很简单）
数据如下：数据处理：将后面150个需要预测的空值过滤掉@NULL（违约情况）3.分区：分训练集和测试集4；建模：C5.0，其他默认5.输出6.生成规则集8.生成跟踪节点：建立好模型了，如何运用此模型呢？接下来就对那150个数据进行预测，首先选择150个需要预测的数据运用刚才建立的模型最终预测结果如下：电信客户流失预测：http...
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数据挖掘与预测—PS CLEMENTINE PRO
模型与算法： 包含由基础统计分析模型到深度学习算法，例如决策树、神经网络、支持向量机等。 PS CLEMENTINE PROPS CLEMENTINE PRO—基于IBM SPSS Modeler，一个享誉全球的数据挖掘和大数据分析环境。该解决方案体系可确保灵活调整组织需求，并将预测分析与业务流程融合一体。PS CLEMENTINE PRO包括：PS Desktop—解...