SPSS Clementine 数据挖掘入门技巧

从SPSS获得了最高的completeness of vision,就以表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。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。
 

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
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。
SPSS Clementine 数据挖掘入门就先说到这里,有问题随时讨论。

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