数据挖掘实用案例分析 数据挖掘 第4章 SPSS Modeler介绍 实用案例分析 复旦大学赵卫东博士 0ta间g wdzhao@fudan.edu.cn dicta
数据挖掘实用案例分析 第4章 SPSS Modeler介绍 复旦大学 赵卫东 博士 wdzhao@fudan.edu.cn
章节介绍 数据挖掘是从数据中挖掘岀正确的、有用的、未知的、综合的知识。是一 种利用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的 数据集中发现模式的计算过程。本章主要介绍一种常用于数据挖掘工作的 工具一- BM SPSS Modeler。介绍 Modeler的功能、常用的建模组件以及经典 的建模流程
章节介绍 • 数据挖掘是从数据中挖掘出正确的、有用的、未知的、综合的知识。是一 种利用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的 数据集中发现模式的计算过程。本章主要介绍一种常用于数据挖掘工作的 工具——IBM SPSS Modeler。介绍Modeler的功能、常用的建模组件以及经典 的建模流程
章节结构 ·1 BM SPSS Modeler简介 建模组件介绍 数据预处理组件 数据挖掘建模组件 知识表示 建模流程 决策树分析
章节结构 • IBM SPSS Modeler简介 • 建模组件介绍 – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示 • 建模流程 – 决策树分析
IBM SPSS Modeler简介 BM SPSS Modeler是一组数据挖掘工具,通过这些工具可以采用商业技术快 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。 BM SPSS Modeler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。 SPSS Modeler可以辅助使用者根据数据派生新信 息,开发预测模型。借助 SPSS Modeler,通过使用独特的可视界面,可以轻 松地实现数据挖掘过程的可视化
IBM SPSS Modeler简介 • IBM SPSS Modeler是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快 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。IBM SPSS Modeler 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。SPSS Modeler可以辅助使用者根据数据派生新信 息，开发预测模型。借助SPSS Modeler，通过使用独特的可视界面，可以轻 松地实现数据挖掘过程的可视化
IBM SPSS Modeler简介 IBM SPSS Modeler最早是在1992年由英国sL软件公司和大学中的人工智能 研究者合作开发的数据挖掘工具,被命名为 Clementine。该软件的最初版 本运行在Unⅸx平台上,大部分代码以 Poplog环境中的POP11语言写成。 之后被移植到了 Windows平台上。1998年,SPSS公司收购了SL软件公司并继 续开发C| menting,并将软件更名为 SPSS Clementine。之后为了能够和sPSS 的其他数据分析工具更好的紧密合作,对该软件进行了重构。2008年,软 件被更名为 SPSS PASW Modeler。随着2010年其新版本14.1的发布,软件 的名字也由 PASW Modeler更名为现在的| BM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler简介 • IBM SPSS Modeler最早是在1992年由英国 ISL 软件公司和大学中的人工智能 研究者合作开发的数据挖掘工具，被命名为 Clementine。该软件的最初版 本运行在 Unix 平台上，大部分代码以 Poplog 环境中的 POP-11 语言写成。 之后被移植到了Windows平台上。1998年，SPSS公司收购了ISL软件公司并继 续开发Clementine，并将软件更名为SPSS Clementine。之后为了能够和SPSS 的其他数据分析工具更好的紧密合作，对该软件进行了重构。2008年，软 件被更名为SPSS PASW Modeler。随着2010 年其新版本 14.1 的发布，软件 的名字也由 PASW Modeler 更名为现在的 IBM SPSS Modeler
建模组件介绍 建模组件的介绍共划分为三个部分 数据预处理组件 数据挖掘建模组件 知识表示
建模组件介绍 • 建模组件的介绍共划分为三个部分： – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示
数据预处理组件 数据预处理对数据挖掘的效果好坏起着至关重要的作用,好的数据预处理 能为数据挖掘提供高质量的数据,是数据挖掘成功的重要保证,但现实的 数据中往往存在不完整、异常和不一致的记录,这就对我们的数据质量提 出了很高的要求,数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信 性和可解释性,在对数据预处理的过程中,需要紧紧围绕上述要求展开。 在实际的数据处理中,我们对数据的清理、集成、选择、变换并没有十分 严格地区分,更多地是为了逻辑和思维上的清晰来对节点进行分类,在实 际业务处理中,往往是各种处理技术混合使用,并没有严格区分
议程数据预处理组件 • 数据预处理对数据挖掘的效果好坏起着至关重要的作用，好的数据预处理 能为数据挖掘提供高质量的数据，是数据挖掘成功的重要保证，但现实的 数据中往往存在不完整、异常和不一致的记录，这就对我们的数据质量提 出了很高的要求，数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信 性和可解释性，在对数据预处理的过程中，需要紧紧围绕上述要求展开。 • 在实际的数据处理中，我们对数据的清理、集成、选择、变换并没有十分 严格地区分，更多地是为了逻辑和思维上的清晰来对节点进行分类，在实 际业务处理中，往往是各种处理技术混合使用，并没有严格区分
数据清理组件 数据清理包括填补空值,剔除噪声,识别、删除离群点。其重要性在于如 果数据是“脏”的,则在学习的过程中,会使模型向错误方向倾斜,丢失 重要信息,甚至完全陷入混乱,并且可能挖出完全没有意义的知识,甚至 最后出现无效地、错误的结论
数据清理组件 议程 • 数据清理包括填补空值，剔除噪声，识别、删除离群点。其重要性在于如 果数据是“脏”的，则在学习的过程中，会使模型向错误方向倾斜，丢失 重要信息，甚至完全陷入混乱，并且可能挖出完全没有意义的知识，甚至 最后出现无效地、错误的结论
数据清理组件 区分节点,作用是去除数据库中重复的数据。废弃重复记 录的第一个记录,将部分重复的数据扔到数据流中 填充节点是按条件补充数据和存储类型。可以用一些特定 的规则来替换特殊值或者空值。例如,用0值填充NUL。 过滤节点可过滤多余字段数据,并在此节点对数据属性等进 行一些更改,使数据更“干净”,提升数据质量和建模效率
数据清理组件 议程 区分节点，作用是去除数据库中重复的数据。废弃重复记 录的第一个记录，将部分重复的数据扔到数据流中。 填充节点是按条件补充数据和存储类型。可以用一些特定 的规则来替换特殊值或者空值。例如，用0值填充NULL。 过滤节点可过滤多余字段数据，并在此节点对数据属性等进 行一些更改，使数据更“干净”，提升数据质量和建模效率
数据集成组件 ·数据集成指合并来自多个数据存储的数据,有助于减少数据的重复和不 致,从而提高数据的质量并优化模型的准确性和运算效率,其中,数据集 成还涉及数据值冲突时的检测与处理
议程数据集成组件 • 数据集成指合并来自多个数据存储的数据，有助于减少数据的重复和不一 致，从而提高数据的质量并优化模型的准确性和运算效率，其中，数据集 成还涉及数据值冲突时的检测与处理