Clementine中文教程-spss

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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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关键词：数据挖掘过程 预测性模型 数据挖掘 挖掘算法 参照行业