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Clementine 12.0使用指导 2014年4月14日 西安交大-美林数据挖掘研究中心 目录 2017-5-24 2 Clementine建模指导 二 总体介绍 一 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 3 总体介绍 Clementine的操作与数据分析的一般流程相吻合，包括数据收集，数据展示和预处理、模型建立、模型评价等环节， Clementine形象地将这些环节表示成若干节点，将数据分析过程看成数据在各个节点之间的流动，并通过一个图形化的“数据流”直观表示整个数据分析过程。 成功安装并启动Clementine后会出现主窗口， Clementine主窗口由数据流编辑区和三个窗口组成。 数据流编辑区域 流管理窗口 节点工具箱窗口 项目管理窗口 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 4 总体介绍 1.数据流编辑区域：建立和编辑Clementine数据流的区域。 2.节点工具箱窗口：数据流是由多个节点组成，工具箱中分类存放Clementine的所有节点 工具。这些节点均以图标形式显示，可实现数据采集、数据展示、数据（包括变量和样本） 预处理、数据建模以及模型评价等功能。它们被分别放置在Source、Record Ops、Field Ops、 Graphs、Modeling、Output和Export选项中，其中常用节点集中放置在Favorites选项卡中。 呈黄色背景显示的选项卡为当前选项卡。 3.流管理窗口：由Streams、Outputs、Model三张选项卡组成。可在Streams选项卡中 新建、打开、关闭、保存数据流。 Outputs选项卡中存放着执行数据流后生成的各种数据表， Models选项卡中存放着执行数据流后生成的各种模型计算结果。 4.项目管理窗口：多条数据流可组成一个数据挖掘项目。当数据挖掘任务较庞大而建立了 很多数据流时，可自行将流管理窗口中的服务于不同目标的数据流，分别存放到不同目录中。 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 5 总体介绍 数据流的操作主要包括以下四个方面： 1）选择和管理节点。 2）节点连接和连接调整。 3）设置节点参数。 4）执行数据流。 下图为一个简单的数据流，有向线段表示数据的流动方向。 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 6 总体介绍 1.选择和管理节点。 由于节点所实现的功能不同，因此被放置在不同的选项卡中。建立数据流时，根据实际需要，首先通过鼠标单击选择相应的选项卡，然后再通过鼠标双击或鼠标拖动操作，将某个节点工具选中并添加到数据流编辑区域中。包含如下选项卡： 收藏（ Favorites）选项卡：存放数据流建立过程工程中最常用的节点工具。 数据源（Sources)选项卡：存放将各种外部数据读到Clementine中的节点工具。 记录（Record Ops)选项卡：存放针对记录操作的节点工具。通常，数据以行为单位组织，每一行为一条数据。数据库中称为记录，统计上称为样本。 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 7 总体介绍 字段（ Field Ops）选项卡：存放针对字段操作的节点工具。数据库中称列为字段，统计上称为变量。 图形（Graphs)选项卡：存放展示数据分布特征和变量关系规律的可视化图形节点工具。 建模（Modeling)选项卡：存放建立各种数据模型的节点工具。 输出（Outputs)选项卡：存放展示数据和数据基本统计特征的节点工具。 导出（Export)选项卡：存放将数据转换成其他格式的节点工具。 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 8 总体介绍 2.节点连接和连接调整。 当数据流编辑区域中有两个节点A、B时，可通过有向线段实现A、B的连接。最方便的方法是鼠标右击节点A，按快捷键F2，指定将第一节点A和第二节点B相连。 删除节点A、B之间的连接。鼠标右击相应的有向线段，选择弹出菜单中的Delete Connection选项。 3.设置节点参数。 节点是用来处理数据的，需要对某些节点针对数据处理的方式设置参数。双击相应节点，或者右击相应节点，选择弹出菜单中的Edit即可。 4.执行数据流。 当数据流建立完成后，若要得到数据分析结果，则需要执行数据流。选择主菜单Tools-Execute,或右击会得结果的节点，选择弹出菜单中的Execute。 公司在大数据领域业务方向 2017-5-24 9 总体介绍 常用节点工具 数据源（Sources)选项卡中的Var.File节点、Excel节点。 Var.File节点可读入自由格式的文本文件，最常见的为