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| 文件名: clementine实战案例分析.pdf | |
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关于 Clementine:Clementine 是一个数据挖掘工具平台,通过此平台可以应用业务知识快速建立预测性模型,并将其应用于商业活动,从而改进决策过程。 Clementine 参照行业标准 CRISP-DM模型设计而成,可支持从数据到更优商业成果的整个数据挖掘过程。Clementine Client 可以作为独立产品购买,或与 Clementine Server 一起使用。同时提供了大量其他模块和选项,以下各节将对这些模块和选项进行概述。
Clementine 与 Microsoft Analysis Services Clementine 支持与 Microsoft Analysis Services 2005 集成。此功能作为 Clementine 中的建模 节点实现,并且可以从“数据库建模”选项板上使用此功能。如果该选项板不可见,可通 过启用 MS Analysis Services 集成(位于“辅助应用程序”对话框的“Microsoft”选项卡上)将 其激活。 有关详细信息,请参阅第 13 页第 3 章中的“启用与 Analysis Services 的集成”。 Clementine 支持集成以下 Analysis Services 算法: 决策树 聚类 关联规则 Naive Bayes 线性回归 神经网络 Logistic 回归 关于 Oracle Data Mining Clementine 支持集成 Oracle 10g 发行版 R1 和 R2 中的 Oracle Data Mining (ODM), ODM 具 有紧密内嵌于 Oracle RDBMS 中的一系列数据挖掘算法。这些功能可通过访问 Clementine 的图形用户界面和面向工作流的开发环境加以使用,使客户可以充分利用 ODM 的数 据挖掘算法。 Clementine 可集成 Oracle Data Mining 中所含的下列算法: Naive Bayes Adaptive Bayes Support Vector Machine 决策树 (10gR2) O-Cluster K-Means 非负矩阵分解 (NMF) Apriori 最小描述符长度 (MDL) |
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