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IP屬地：天津 上傳時間：2022-08-19 格式：DOCX 頁數(shù)：60 大?。?.22MB 積分：24 舉報 版權(quán)申訴

1、商務(wù)數(shù)據(jù)分析實驗指導書適用于國際經(jīng)濟與貿(mào)易專業(yè)）江西財經(jīng)大學國際經(jīng)貿(mào)學院編寫人：戴愛明目錄TOC o 1-5 h z前言1 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 實驗一、SPSSClementine軟件功能演練5 HYPERLINK l bookmark30 o Current Document 實驗二、SPSSClementine數(shù)據(jù)可視化9 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 實驗三、決策樹C5.0建模17 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 實驗四

2、、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘30 HYPERLINK l bookmark88 o Current Document 實驗五、聚類分析（異常值檢測）38 前言一、課程簡介商務(wù)數(shù)據(jù)分析充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量商務(wù)數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘的廣義觀點：數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中“挖掘”有趣知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘，又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，因此，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)同工作，一方面，可以迎合和簡化數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要步驟，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和能力，確保數(shù)據(jù)挖掘中

3、數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性。另一方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中極為重要和相對獨立的方面和工具。數(shù)據(jù)挖掘有機結(jié)合了來自多學科技術(shù)，其中包括：數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計、機器學習、高性能計算、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索、圖像與信號處理、空間數(shù)據(jù)分析等，這里我們強調(diào)商務(wù)數(shù)據(jù)分析所處理的是大規(guī)模數(shù)據(jù)，且其算法應(yīng)是高效的和可擴展的。通過數(shù)據(jù)分析，可從數(shù)據(jù)庫中挖掘出有意義的知識、規(guī)律，或更高層次的信息，并可以從多個角度對其進行瀏覽察看。所挖掘出的知識可以幫助進行商務(wù)決策支持。當前商務(wù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用主要集中在電信、零售、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)日志、銀行等方面。二、課程的任務(wù)和實驗的教學目標課程編號：課程屬性：

4、專業(yè)任選課實驗學時：8適用專業(yè)：國際經(jīng)濟與貿(mào)易先修課程：數(shù)據(jù)庫技術(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計學商務(wù)數(shù)據(jù)分析是一門理論和實踐相結(jié)合的課程，其上機實驗的目的主要是實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的主要算法，訓練學生實際動手進行數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計和軟件應(yīng)用的能力，加深對數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念和算法的理解。本課程具有技術(shù)性和實踐性較強的特點，因此，配合基本原理的講授，應(yīng)當安排相應(yīng)的實習操作。通過實驗和操作，使學生鞏固和加深數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘理論知識，進一步加強學生獨立分析問題和解決問題的能力、綜合設(shè)計及創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，為今后工作打下良好的基礎(chǔ)。經(jīng)過多層次、多方式的全面訓練后，學生應(yīng)達到下列要求：1進一步鞏固和加深數(shù)據(jù)挖掘基本知識的理解

5、，提高綜合運用所學知識，建立、管理和分析商務(wù)數(shù)據(jù)的能力。2能根據(jù)需要選學參考書，查閱相關(guān)的工具，通過獨立思考，深入鉆研有關(guān)問題，學會自己獨立分析問題、解決問題，具有一定的創(chuàng)新能力。3能正確處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)平臺和相關(guān)的軟件解決實踐問題。4能獨立撰寫實驗報告，準確分析實驗結(jié)果，總結(jié)有關(guān)的問題提出相關(guān)的建議。三、實驗教材及參考書理論課教材及參考書：肯數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘教程（叢書名：高等院校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)系列教材）作者：陳文偉編著，清華大學出版社，2006.8肯數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘，蘇新寧等編著，清華大學出版社，2006.4肯數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（第2版），陳京民編著，電

6、子工業(yè)出版社，2007.11肯JiaweiHan,MichelineKamber.DataMining:ConceptsandTechniques.高等教育出版社（影印版），2001.5.肯IanH.Witten,EibeFrank.DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques（第二版）.機械工業(yè)出版社（影印版），2005.肯RichardJ.Roiger,MichaelW.Geatz.DataMining:ATutorial-BasedPrimer清華大學出版社，2003.實驗教材：肯數(shù)據(jù)挖掘Clementine應(yīng)用實務(wù)，謝邦昌主

7、編，機械工業(yè)出版社，2008.4肯數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典，元昌安主編，電子工業(yè)出版社，2009.8四、實驗基本內(nèi)容及學時分配按照商務(wù)數(shù)據(jù)分析實驗教學大綱的要求，共設(shè)立實驗4個，總計20學時。試驗基本內(nèi)容與學時分配如下表：序號實驗名稱實驗學時每組人數(shù)實驗屬性實驗者類別開出要求1SPSSClementine軟件功能演練11演練本科必開2實驗一、SPSSClementine數(shù)據(jù)可視化11演練本科必開3分類發(fā)現(xiàn)21驗證綜合本科必開4關(guān)聯(lián)規(guī)則21驗證綜合本科必開5聚類分析（異常檢測）21驗證綜合本科必開五、實驗方式與基本要求1、本課程的實驗為非單獨設(shè)課，因此，應(yīng)該課程的內(nèi)容安

8、排和進度，配合技術(shù)原理的講授，進行相應(yīng)的操作和實驗。2、該課以綜合性實驗為主，教師給出實驗題目，實驗前學生必須進行預習，3、在規(guī)定的時間內(nèi)，由學生獨立完成，出現(xiàn)問題，教師要引導學生獨立分析、解決，不得包辦代替。4、實驗中按要求做好學生實驗情況及結(jié)果記錄，實驗后認真填寫實驗記錄。5、實驗指導書僅作為上機時的參考步驟，不能作為唯一的依據(jù)以教材和課堂講授為準。實驗一、SPSSClementine軟件功能演練【實驗?zāi)康摹?、熟悉SPSSClementine軟件功能和操作特點。2、了解SPSSClementine軟件的各選項面板和操作方法。3、熟練掌握SPSSClementine工作流程?！緦嶒瀮?nèi)容】1

9、、打開SPSSClementine軟件，逐一操作各選項，熟悉軟件功能。2、打開一有數(shù)據(jù)庫、或新建數(shù)據(jù)文件，讀入SPSSClementine，并使用各種輸出節(jié)點，熟悉數(shù)據(jù)輸入輸出。（要求：至少做access數(shù)據(jù)庫文件、excel文件、txt文件、可變文件的導入、導出）【實驗步驟】1、啟動Clementine：請從Windows的“開始”菜單中選擇：所有程序SPSSClementine11.1飼SPSSClementine11.1SPSSClementineclient11.1DhFTi0EDocijjtimtatiunLii：erLEeAuthurii：=ltiunWii：=Lt_dSFSSCl

10、emerLtine：Client11.1SFSSLichtlshUtility2、Clementine窗口當?shù)谝淮螁覥lementine時，工作區(qū)將以默認視圖打開。中間的區(qū)域稱作流工作區(qū)。在Clementine中，這將是用來工作的主要區(qū)域。Clementine中絕大部分的數(shù)據(jù)和建模工具都在選項板中，該區(qū)域位于流工作區(qū)的下方。每個選項卡都包含一組以圖形表示數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的節(jié)點，例如訪問和過濾數(shù)據(jù)，創(chuàng)建圖形和構(gòu)建模型。E收藏夾(F)數(shù)據(jù)源(U)記錄選項(尺)字段選項(D)A圖形(G)|建模訓)數(shù)據(jù)庫建模(B)輸出(0)導出(E)|麺據(jù)理變項女件選匿抽樣忙總導腔類里辻總割臣圈殺闿圈且古圈命念HQ神竪

11、阿貉Kohonen05.0C&RTK-MeansS平田B服務(wù)器:本地服務(wù)器|128MB/14OMB要將節(jié)點添加到工組區(qū)，可在節(jié)點選項板中雙擊圖標或?qū)⑵渫献е凉ぷ鲄^(qū)后釋放。隨后可將各個圖標連接以創(chuàng)建一個表示數(shù)據(jù)流動的流。窗口的右上方是輸出和對象管理器。這些選項卡用于查看和管理各種Clementine對象?！傲鳌边x項卡包含了當前會話中打開的所有流?？梢詫⑦@些流保存并關(guān)閉也可將其添加到工程中。流輸出模型豹疣1越drug:也drugplot曲druglearn:也fraud納drugreport輸出”選項卡包含了由Clementine中的流操作產(chǎn)生的各類文件。可以顯示、重命名和關(guān)閉此處所列的表格、圖形

12、和報告。疣輸出模型陽）Table（13于字段,1,000條記錄）Drug的分布Na_to_K的直方圖PatientRecords（8個字段,200.怛訊日認K的散點圖HDrug的分析“模型”選項卡是一個功能強大的工具，包含了在一次會話中產(chǎn)生的所有模型（即，已在Clementine中構(gòu)建完畢的模型）。通過它，可以對模型作更深入的查看、將其添加至流中、導出或為其加注解。窗口右側(cè)底部的部分是工程工具，它用來創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)挖掘工程。查看在Clementine中創(chuàng)建的工程有兩種方式-類視圖或CRISP-DM視圖?！癈RISP-DM”選項卡提供了一種組織工程的方式。“類”選項卡提供了一種在Clementi

13、ne中按類別（即，按照所創(chuàng)建對象的類別）組織工作的方式。當要獲取數(shù)據(jù)、流、模型等對象的詳盡目錄時，這種視圖十分有用。實驗二、SPSSClementine數(shù)據(jù)可視化實驗?zāi)康摹?、熟悉SPSSClementine繪圖。2、了解SPSSClementine圖形選項面板各節(jié)點的使用方法3、熟練掌握SPSSClementine數(shù)據(jù)可視化流程?！緦嶒瀮?nèi)容】1、打開SPSSClementine軟件，逐一操作各圖形選項面板，熟悉軟件功能。2、打開一有數(shù)據(jù)庫、或新建數(shù)據(jù)文件，讀入SPSSClementine，并使用各種輸出節(jié)點，熟悉數(shù)據(jù)輸入輸出。（要求：至少做分布圖、直方圖、收集圖、多重散點圖、時間散點圖）實驗

14、步驟】1、啟動Clementine：請從Windows的“開始”菜單中選擇所有程序PSSClementine11.1SPSSClementineclient11.1SPSSClementine11.1DhFTi0EIlociurienor.Lii：erLEehutherizationWii：=Lt_dSFSSClementineClient11.1SFSSLichtlshUtility2、建立一個流、導入相關(guān)數(shù)據(jù)，打開圖形選項面板3、繪制以下各類圖形1）以顏色為層次的圖2）以大小為層次的圖nnonu.uou-0.070-iJt*1*J*VtIO.OBO-I*AllProgramsSPSSCle

15、mentine11.1Demos訪問這些文件。文件druglearn.str位于Classification_Module目錄中。此demo中使用的數(shù)據(jù)字段包括：年齡（數(shù)值）性別M或FBP血壓：高、正?；虻湍懝檀佳褐械哪懝檀己浚赫；騿JNa血液中鈉的濃度K血液中鉀的濃度藥品對患者有效的處方藥1、讀取文本數(shù)據(jù)使用變量文件節(jié)點讀取定界文本數(shù)據(jù)?？梢詮倪x項板中添加變量文件節(jié)點，方法是單擊源選項卡找到此節(jié)點，或者使用收藏夾選項卡(默認情況下，其中包含此節(jié)點)。然后，雙擊新添加的節(jié)點以打開相應(yīng)的對話框。c|)E文件軽收藏夾(F)數(shù)據(jù)源(U)記錄選項(尺)字段選項Q)圖刑(0)逹模(M)輸出(1)(D

16、數(shù)據(jù)理可童文件A/0/0逸匿抽樣匯總導出蟄型辻詩般點圈井帝圈_&方圈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單擊緊挨“文件”框右邊以省略號“.”標記的按鈕，瀏覽到系統(tǒng)中的Clementine安裝目錄。打開demos目錄，然后選擇名為DRUG1n的文件。選擇從文件讀取字段名，并注意已載入此對話框中的字段和值。單擊數(shù)據(jù)選項卡，覆蓋和更改某個字段的存儲。注意，存儲不同于類型或數(shù)據(jù)字段的用途。類型選項卡可幫助了解數(shù)據(jù)中的更多字段類型。還可以選擇讀取值來查看各個字段的實際值，具體取決于在值列中的選擇。此過程稱為實例化。Var.File|g|刷新|C:ProgramFileslSPSSClementine1,1DEMOSDRUG1n字段

17、覆蓋存儲類型輸入格式AgeSexBP-CholesterolNa乞Drugtaptaputrutr數(shù)符符整字字（未知）IAI子骨申數(shù)據(jù)過濾類型注辭查看當前字段查看未使用的字段設(shè)置類型選項卡可幫助了解數(shù)據(jù)中的更多字段類型。還可以選擇讀取值來查看各個字段的實際值，具體取決于在值列中的選擇。此過程稱為實例化。DRUGln魚I刷新)lIVk讀取值清除值渚際所有值字段類型值缺失檢查方向AgeSexBPCholesterol746M/FHIGH.LODNORMAU.0.500169,.0.020022,.drugA.dru.數(shù)據(jù)過濾類型注解查看當前字段查看未使用的字段設(shè)置$CLEO_DEMOS/DRUG1

18、n2、添加表?，F(xiàn)在已載入數(shù)據(jù)文件，可以瀏覽一下某些記錄的值。其中一個方法就是構(gòu)建一個包含表節(jié)點的流。要將表節(jié)點添加到流中，可雙擊選項板中的表節(jié)點圖標或?qū)⑵渫戏诺焦ぷ鲄^(qū)。雙擊選項板中的某個節(jié)點后，該節(jié)點將自動與流工作區(qū)中的選定節(jié)點相連接。此外，如果尚未連接節(jié)點，則可以使用鼠標中鍵將源節(jié)點與表節(jié)點相連接要模擬鼠標中鍵操作，請在使用鼠標時按下Alt鍵。要查看表，請單擊工具欄上的綠色箭頭按鈕執(zhí)行流，或者右鍵單擊表節(jié)點，然后選擇執(zhí)行。druigleaz-n*-Cleaeiitine文件(E)編輯插入d)視圖兇工具超節(jié)點窗口Q幫助匾表IT亍字段-200條記錄)-inlxi12文件編輯生成回x|AgeSex

19、BPCholesterolNaKDrug17825MNORMALHIGH0.780.04drugY17939MNORMALHIGH0.610.04drugY18067FNORMALHIGH0.790.05drugY18122FHIGHNORMAL0.820.04drugY18259FNORMALHIGH0.880.06drugX18320FLOWNORMAL0.810.07drugX18436FHIGHNORMAL0.580.04drugY18518FHIGHHIGH0.890.02drugY18657FNORMALNORMAL0.550.02drugY18770MHIGHHIGH0.590.

20、06drugE18847MHIGHHIGH0.560.05drugA18965MHIGHNORMAL0.860.02drugY19064MHIGHNORMAL0.740.04drugY19158MHIGHHIGH0.770.04drugY19223MHIGHHIGH0.530.07drugA19372MLOWHIGH0.550.03drugY19472MLOWHIGH0.500.07drugC19546FHIGHHIGH0.770.02drugY19656FLOWHIGH0.850.07drugC19716MLOWHIGH0.740.06drugC19852MNORMALHIGH0.550.0

21、6drug/19923MNORMALNORMAL0.780.06drug/20040FLOWNORMAL0.680.06cirugX：3、創(chuàng)建分布圖數(shù)據(jù)挖掘過程中，創(chuàng)建匯總視圖通常有助于研究數(shù)據(jù)。Clementine提供了若干不同類型的圖表供您選擇，具體取決于要匯總分析的數(shù)據(jù)類型。例如，要找出每種藥物的對癥患者的比例，請使用分布節(jié)點。將分布節(jié)點添加到流，并將其與源節(jié)點相連接，然后雙擊該節(jié)點以編輯要顯示的選項。選擇藥品作為要顯示其分布的目標字段。然后，在對話框中單擊執(zhí)行最終圖表將有助于查看數(shù)據(jù)的“結(jié)構(gòu)”。結(jié)果表明，藥品Y的對癥患者最多，而藥品B和藥品C的對癥患者最少。此外，還可以添加并執(zhí)行數(shù)據(jù)審

22、核節(jié)點，同時快速瀏覽所有字段的分布圖和直方圖?？梢栽凇拜敵觥边x項卡中找到數(shù)據(jù)審核節(jié)點。4、創(chuàng)建散點圖現(xiàn)在我們來看一下有哪些因素會對藥品（目標變量）產(chǎn)生影響。作為研究員您一定知道鈉和鉀的濃度在血液中有著重要的影響。由于兩者都是數(shù)值，您可以用顏色區(qū)分藥品，創(chuàng)建一個關(guān)于鈉和鉀的散點圖。將散點圖節(jié)點放在工作區(qū)中，并將其與源節(jié)點相連接，然后雙擊該節(jié)點對其進行編輯在“散點圖”選項卡中，選擇Na作為X字段，選擇K作為Y字段，并選擇藥品作為交疊字段。然后單擊執(zhí)行。此散點圖清楚地顯示一個閾值，在此閾值上方，對癥藥品始終是Y,在此閾值下方，對癥藥品均不是Y。此閾值是一個比率，即鈉（Na）和鉀（K）的比率。Odru

23、QAdruciBOdruciCOdruqXDtliq0.05-0.04-0.03-0.02-Na0.80.95、創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)圖因為很多數(shù)據(jù)字段均可分類，也可嘗試繪制網(wǎng)絡(luò)圖，此圖表將反映不同類別之間的聯(lián)系。首先，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與您工作區(qū)中的源節(jié)點相連接。Na-to-KNa-to-K?在“網(wǎng)絡(luò)節(jié)點”對話框中，選擇BP（血壓）和藥品。然后單擊執(zhí)行。此圖顯示，藥品Y與三種級別的血壓均相關(guān)。Y是最佳藥品。 實驗四、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘【實驗?zāi)康摹?、熟悉C5.0規(guī)則歸納2、掌握購物籃分析的方法。【實驗內(nèi)容】1、字段和記錄的篩選。2、規(guī)則歸納（C5.0）分類。3、購物籃分析?！緦嶒灢襟E】本示例處理描述超

24、級市場購物籃內(nèi)容（即，所購買的全部商品的集合）的虛構(gòu)數(shù)據(jù)，以及購買者的相關(guān)個人數(shù)據(jù)（可通過忠誠卡方案獲得）。目的是尋找購買相似產(chǎn)品并且可按人口統(tǒng)計學方式（如按年齡、收入等）刻畫其特征的客戶群。本示例說明了數(shù)據(jù)挖掘的兩個階段：關(guān)聯(lián)規(guī)則建模和一個揭示所購買商品之間聯(lián)系的Web顯示C5.0規(guī)則歸納（描繪已標識產(chǎn)品組的購買者的特征）注意：此應(yīng)用不直接使用預測建模，因此，不對最終模型進行準確性度量，在數(shù)據(jù)挖掘過程中也不存在與之相關(guān)的訓練/檢驗兩個步驟的區(qū)分。本例使用名為baskrule的流，該流引用名為BASKETS1n的數(shù)據(jù)文件。任何ClementineClient安裝的Demos目錄中都具有這些文件

25、，通過從Windows的“開始”菜單中選擇StartAllProgramsSPSSClementine11.1Demos可訪問這些文件。文件baskrule位于Classification_Module目錄下。1、訪問數(shù)據(jù)使用“變量文件”節(jié)點連接到數(shù)據(jù)集BASKETSln,選擇要從該文件讀取的字段名稱。將“類型”節(jié)點連接到數(shù)據(jù)源，然后將該節(jié)點連接到“表”節(jié)點。將字段卡ID的類型設(shè)置為無類型（因為每個忠誠卡ID在數(shù)據(jù)集中只出現(xiàn)一次,因此對于建模沒有用處）。選擇集作為字段性別的類型（這是為了確保GRI建模算法不會將性別視為標志）。fruitveg&freshmeat.webtypebeer_bea

26、ns_pizzm現(xiàn)在，執(zhí)行該流以將“類型”節(jié)點實例化并顯示表。數(shù)據(jù)集包含18個字段其中每條記錄表示一個購物籃。下列標題中會顯示18個字段。購物籃摘要：cardid.購買此籃商品的客戶的忠誠卡標識符。value.購物籃的總購買價格。pmethod.購物籃的支付方法。卡持有者的個人詳細信息：sexhomeown.卡持有者是否擁有住房。收入age購物籃內(nèi)容產(chǎn)品類別的出現(xiàn)標志：fruitvegfreshmeatdairycannedvegcannedmeatfrozenmealbeerwinesoftdrinkfishconfectionery3、發(fā)現(xiàn)購物籃內(nèi)容的關(guān)系首先，需要使用一般規(guī)則歸納（GRI

27、）大致了解購物籃內(nèi)容的關(guān)系（關(guān)聯(lián)）以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。選擇要在此建模過程中使用的字段，方法是：編輯“類型”節(jié)點，將所有產(chǎn)品類別的方向設(shè)置為雙向，并將所有其他方向設(shè)置為無。（雙向表示該字段可以是結(jié)果模型的輸入或輸出。）注意：通過按住Shift鍵并單擊以選擇多個字段，然后指定列中的選項，可為多個字段設(shè)置選項。IVII恵回讀取值渚除值渚除所雀type字段類型值缺失檢查方向cardidvaluepmethodsexhomeownincome10.007,4.CARD.CA.F,MYES/NO10200,30.16,50fruitvegfreshmeatdairy-cannedvegcannedmeatfr

28、ozenmealFFFFFFT/T/T/T/T/T/向無無無無無無無孜0OOOOOO、輸入輸出歡向查看當前字段查看未使用的字段設(shè)置類型格式注解確定（0）取消（C）應(yīng)用追）重置指定了用于建模的字段后，請將GRI節(jié)點附加到“類型”節(jié)點，編輯它，選擇選項只顯示值為真的標志變量，然后執(zhí)行GRI節(jié)點。結(jié)果（管理器窗口右上角“模型”選項卡上的非精練模型）包含您可以查看（使用上下文菜單，然后選擇瀏覽）的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則顯示凍肉、罐裝蔬菜和啤酒之間存在多種關(guān)聯(lián)；酒和糖果也具有關(guān)聯(lián)。出現(xiàn)雙向關(guān)聯(lián)規(guī)則(如：frozenmealbeerbeerfrozenmeal)Web顯示(只顯示雙向關(guān)聯(lián))可能會突出顯示此數(shù)據(jù)

29、中的一些模式。將Web節(jié)點附加到“類型”節(jié)點，編輯Web節(jié)點，選擇所有購物籃內(nèi)容字段，選擇僅顯示true標志，然后執(zhí)行Web節(jié)點。fruitvegno130150170因為大多數(shù)產(chǎn)品類別組合都會出現(xiàn)在多個購物籃中，所以此Web上的強鏈OconfectioneryOfrozenmealOcannedveQfreshmeatwineooocannedmeatOfishOsoftdrink接，請使用工具欄上的滑塊來實現(xiàn)最多只顯示50個連接。接太多，無法顯示GRI模型表示的客戶群。要提高臨界值以便只顯示最強的鏈要指定弱連接和強連接，請單擊工具欄上的黃色雙箭頭按鈕。這會展開顯示W(wǎng)eb輸出摘要和控件的對話

30、框。選擇大小表示強/正常/弱。將弱鏈接設(shè)置為低于90。將強鏈接設(shè)置為高于100。在最終顯示中，會有三個客戶群突出顯示：購買魚和果蔬的客戶，可將這類客戶稱為“健康食客”購買酒和糧果的客戶購買啤酒、凍肉和罐裝蔬菜(“啤酒、豆類和比薩”)的客戶請注意，GRI僅標識這些客戶群中的最后兩個；健康食客未形成足夠強的模式，GRI無法發(fā)現(xiàn)它。4、描繪客戶群的特征現(xiàn)在，已經(jīng)根據(jù)客戶購買的產(chǎn)品類型標識了三個客戶群，但是還要知道這些客戶是誰，即，他們的人口統(tǒng)計學特征。通過為每個群中的每名客戶添加標志，并使用規(guī)則歸納(C5.0)來基于規(guī)則描繪這些標志的特征，可以實現(xiàn)這一點。首先，必須獲取每個群的標志。使用剛剛創(chuàng)建的W

31、eb顯示，可以自動生成每個群的標志。使用鼠標右鍵，單擊fruitveg和fish之間的鏈接，并選擇為鏈接生成“派生”節(jié)點。編輯最終的“派生”節(jié)點以將“派生”字段名稱更改為健康。使用從wine到confectionery的鏈接重復該練習，并將最終的“派生”字段命名為wine_chocs。對于第三個群（涉及三個鏈接），首先要確保未選擇任何鏈接。然后，在按住shift鍵的同時單擊鼠標左鍵，從而選擇cannedveg、beer和frozenmeal中的全部三個鏈接。（一定要處于“交互”模式而不是“編輯”模式。）然后，從Web顯示菜單中選擇：生成：導出節(jié)點（“和”）將最終“派生”字段的名稱更改為beer

32、_beans_pizza。要描繪這些客戶群的特征，請連續(xù)將現(xiàn)有的類型節(jié)點連接到這三個導出節(jié)點，然后附加另一個類型節(jié)點。在新類型節(jié)點中，請將除以下字段外的所有字段的方向都設(shè)置為無：value、pmethod、sex、homeown、income和age（這些字段的方向應(yīng)該設(shè)置為輸入），以及相關(guān)的客戶群（例如，beer_beans_pizza,它們的方向應(yīng)該設(shè)置為輸出）。附加C5.0節(jié)點，將輸出類型設(shè)置為規(guī)則集，然后執(zhí)行它。最終模型（用于beer_beans_pizza）包含此客戶群的明確人口統(tǒng)計學特征：Rule1forT:ifincomeT通過在第二個類型節(jié)點中選擇其他客戶群標志作為輸出，可將同

33、一方法應(yīng)用到這些標志。通過在此上下文中使用GRI代替C5.0，可生成更多替代特征描繪；GRI也可用于同時描繪所有客戶群標志的特征，原因是，GRI并非被限制到一個輸出字段。示例說明如何使用Clementine通過建模（使用GRI）和直觀化（使用Web顯示）發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系（即鏈接）。這些鏈接與數(shù)據(jù)中的案例組相對應(yīng)，并且，通過建模（使用C5.0規(guī)則集）可詳細研究這些組并描繪其特征。例如，在零售領(lǐng)域，可能會使用這種客戶組確定特殊優(yōu)惠目標，以提高直接郵寄的響應(yīng)率，或自定義某分部的存貨產(chǎn)品范圍以與其人口統(tǒng)計學基礎(chǔ)的需求匹配。1、2、。3、。實驗五、聚類分析（異常值檢測）【實驗?zāi)康摹?、熟悉各種聚類分析

34、方法2、了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法與過程3、掌握異常檢測的方法。【實驗內(nèi)容】1、聚類分析。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。3、異常檢測?！緦嶒灢襟E】此示例顯示了Clementine在檢測詐欺行為方面的應(yīng)用。這一領(lǐng)域涉及農(nóng)業(yè)發(fā)展財政補貼申請。有兩種財政補貼類型在考慮之列：耕地開發(fā)財政補貼和退役田地財政補貼。本例使用虛擬數(shù)據(jù)演示如何通過分析方法來發(fā)現(xiàn)與標準數(shù)據(jù)的偏差，同時突出了有必要進一步調(diào)查的異常記錄。財政補貼申請金額取決于田地的類型和大小，您會特別關(guān)注其中的不合理部分。分析通過兩個階段執(zhí)行：先使用“異常檢測”進行預篩選，然后使用“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型進行深入分析。本例使用名為fraud_anomalies.str的流，

35、該流引用名為grantfraudN.db的數(shù)據(jù)文件?？梢詮娜魏蜟lementineClient安裝軟件的Demos目錄下找到這些文件，也可以通過從Windows的“開始”菜單選擇StartAllProgramsSPSSClementine11.1Demos訪問這些文件。文件fraud_anomalies.str位于Classification_Module目錄下。此示例顯示了Clementine在檢測詐欺行為方面的應(yīng)用。這一領(lǐng)域涉及農(nóng)業(yè)發(fā)展財政補貼申請。有兩種財政補貼類型在考慮之列：耕地開發(fā)財政補貼和退役田地財政補貼。本例使用虛擬數(shù)據(jù)演示如何通過分析方法來發(fā)現(xiàn)與標準數(shù)據(jù)的偏差，同時突出了有必要

36、進一步調(diào)查的異常記錄。財政補貼申請金額取決于田地的類型和大小，您會特別關(guān)注其中的不合理部分。分析通過兩個階段執(zhí)行：先使用“異常檢測”進行預篩選，然后使用“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型進行深入分析。本例使用名為fraud_anomalies.str的流，該流引用名為grantfraudN.db的數(shù)據(jù)文件。可以從任何ClementineClient安裝軟件的Demos目錄下找到這些文件，也可以通過從Windows的“開始”菜單選擇StartAllProgramsSPSSClementine11.1Demos訪問這些文件。文件fraud_anomalies.str位于Classification_Module目錄

37、下。此數(shù)據(jù)包含9個字段：ID。唯一標識符。姓名。申請人姓名。區(qū)域。地理位置（中部北部西南部東南部）。田地質(zhì)量。以整數(shù)為計量單位-農(nóng)戶申報的田地質(zhì)量。降雨量。以整數(shù)為計量單位-田地年降雨量。田地收入。以實數(shù)為計量單位-申報的田地年收入。主要農(nóng)作物。主產(chǎn)農(nóng)作物（玉米小麥馬鈴薯油菜籽）。申請類型。申請的財政補貼類型（decommission_land/arable_dev）。申請金額。以實數(shù)為計量單位-申請的財政補貼額。1、預篩選要快速篩選異常記錄，可以使用異常檢測節(jié)點（如樣本文件fraud_anomalies.str中所示）。首先使用變量文件節(jié)點連接到數(shù)據(jù)集grantfraudN.db。此數(shù)據(jù)集包

38、含字段名稱，因此可以將表節(jié)點添加到流并執(zhí)行以檢查其構(gòu)成。此外，還可以通過單擊源節(jié)點中的類型選項卡并讀取值對數(shù)據(jù)有一些初步了解。farmsizev.claimval在類型選項卡中，單擊讀取值讀取數(shù)據(jù)，然后將姓名和ID字段的方向設(shè)置為無，因為建模過程中不使用這些字段。所有其他字段的方向應(yīng)設(shè)置為輸入，這樣他們將作為輸入內(nèi)容包含在異常檢測模型中。grajitfraudH_db回刷新ll$CLEO_DEMOS/grantfraudN.dbIVI6-(ynk讀取值清除值渚除所有值字段類型值缺失檢查方向ldnameregionfarmsizerainfall47093.5,1maize.pot.decomm

39、is9371.14,6id601,601midlands,.400,193015,109farmincomemaincropJa|claimtype觀claimvalue查看當前字段查看未使用的字段設(shè)置數(shù)據(jù)過濾類型注解文件取消(C)應(yīng)用重置(H)在異常檢測節(jié)點的“模型”選項卡中，選擇訓練數(shù)據(jù)中大多數(shù)異常記錄的數(shù)目，然后輸入值10。然后執(zhí)行此節(jié)點，并將生成的節(jié)點添加到流。在已生成模型的“設(shè)置”選項卡中，可以選擇相應(yīng)選項放棄非異常記錄，這樣在評分過程中，只有標記為潛在異常的記錄才保留在流中。添加表節(jié)點并執(zhí)行，以查看得分數(shù)據(jù)。模型生成的$0-Anomaly字段表明哪些記錄為潛在異常

40、記錄。由于在“設(shè)置”選項卡中選中了放棄記錄選項，所以僅列出標記為潛在異常的記錄。還列出了每條記錄的整體異常指數(shù)值，同時給出了對等組和最有可能造成記錄異常的三個字段。您可以使用圖表更方便地查看要標記的記錄。例如，您可以針對申請金額繪制田地大小，并附上$0-Anomaly字段來查看異常記錄。（將散點圖節(jié)點添加到生成的異常檢測模型中。要查看顯示所有記錄（不僅僅是異常記錄）的完整散點圖，請取消選擇已生成模型中“設(shè)置”選項卡上的放棄記錄選項。）如您所期望的那樣，將標志出金額最高的申請。不過，還標志出了許多其他金額的申請，其中包括某些金額最低的申請。要弄清事情緣由，有必要進一步觀察數(shù)據(jù)。2、數(shù)據(jù)調(diào)查。要繼續(xù)分析詐欺數(shù)據(jù)，可以使用勘察表來調(diào)查數(shù)據(jù)（如樣本文件fraud.str中所示）。此操作可幫您設(shè)立對建模很有用的假設(shè)條件。在本例中，我們將逐步講解從訪問數(shù)據(jù)到訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體操作步驟。tablenameclairalue首先，思考數(shù)據(jù)中可能存在的詐欺類型。一種可能是一塊田地同時出現(xiàn)多份財政補貼資助申請表。要檢查重復申請，請將分布節(jié)點連接至數(shù)據(jù)集，然后選擇姓名字段（假定該字段具有識別每塊田地的唯一值）。最終的分布圖將顯示一些進行了多次申請的田地。（要查看結(jié)果，請單擊計數(shù)列標題，按