基于Clementine挖掘软件的分析及运用
摘要：在这个信息时代，网络遍及我们生活的每一个角落，人们在网络生活中时产生了大量数据。这些数据日益庞大，传统的知识挖掘方式以难以面对海量数据，数据挖掘就是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析进行处理而出现的。
数据挖掘是一个能够利用各种技术，从海量数据中提取隐含和潜在的对决策有支持的信息处理和模式过程。近年来电子商务的发展，促使企业内部收集了大量的数据，他们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术能够帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏数据背后的规律性，提取出有效信息，从而指导企业调整营销策略，从而为决策支持提供有力依据。
关键词：数据挖掘、关联分析、Clementine、决策
Based on the analysis software Clementine mining and utilization
Abstract: In this information age , network throughout every corner of our lives, people in your interactions with the network to produce a large amount of data. These data are large, traditional way of knowledge mining in difficult to face the huge amounts of data, data mining is to solve the lack of traditional analysis methods, and focused on the analysis of mass data processing and appear.
Data mining is a use various methods to extract implied from huge amounts of data and potential is support for the decision-making useful information processing and pattern process. In recent years the development of electronic commerce, make enterprise internal collected a large amount of data, they urgently need to transform these data into useful information and knowledge, create more potential profits for the company. Using the data mining technology can effectively help enterprises to analyze large amounts of data from the Internet, found hidden in the following regularity, to extract the effective information, to guide enterprises to adjust marketing strategy, so as to provide powerful basis for decision support.
Keywords: Data mining, Association analysis, Clementine, decision-making
一、选题简介、意义
Web数据挖掘是利用数据挖掘技术从Web文档和Web服务器中挖掘大量信息提取有利于需求者的信息的技术和知识。它是一项综合技术，涉及到Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多个领域。对于企业而言，通过的Web数据的挖掘，可以预测出市场的商品发展趋势，能够为决策提供强有力的证据。
选题意义：
随着电子商务多年的快速发展，企业已经在经营过程中积累了大量数据，但是他们不能用传统分析方法对数据进行有效利用，企业面临着数据丰富而无法深度挖掘的困境。然而随着数据挖掘技术时代的到来，大量数据被筛选、处理、分析，逐渐被提取出有利于经营者决策的关键性数据，为企业的发展引导了方向。
电子商务数据已经成为许多关注重点，庞大的数据能够预测市场需求的发展方向以及潜在客户的存在。通过更快，更及时，更准确的数据挖掘分析，企业能够更有针对的开发下一代产品，并且根据不同消费层次的人推出不同系列的产品。其伟大的意义概括如下：
1．帮助企业预测市场危机和减少损失。
2．利用数据挖掘技术帮助企业及时了解市场需求变化方向。
3．帮助企业数据管理者做好提高内部的管理效率，节约管理成本。
4．可以实现国内定点数据挖掘分析，根据地方数据特点，帮助企业调整市场政策节省成本。
二、课题综述（课题研究，主要研究的内容，要解决的问题，预期目标，研究步骤、方法及措施等）
Clementine是由SPSS公司开发的一款拥有丰富数据挖掘算法、操作简单易用、分析结果直观易懂、图形功能强大、支持与数据库和模型交换的一种非常实用的数据挖掘软件。它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端。
主要研究的内容：
基于web的数据挖掘软件的分析研究，了解数据挖掘系统的概念与原理。通过对Clementine数据挖掘软件的使用分析，了解数据挖软件的操作步骤以及操作软件进行数据挖掘得出的结论。
解决的问题：
掌握数据挖掘的概念与原理，实现对Clementine的操作，实现数据分析员通过软件对数据的处理，能够发现有用的信息。管理员通过数据挖掘进行结果分析，使得实验分析 能够为决策提供强大的依据
预期目标：
通过对理论的学习，以及挖掘软件Clementine的实践操作，实现对某方面数据的深度挖掘与分析，从而帮助真正实现数据挖掘在我们身边的简单应用。
研究步骤：
1．本次课题以Clementine数据挖掘软件为研究分析的对象，了解其一般操作过程。
2．明确数据挖掘的方向。
3．对使用软件进行分层次的分析。
4．动手运行软件，按照需求进行数据挖掘。
5．对使用软件进行评估，整理软件输出分析，最终得出结论。
研究方法、措施：
1．上网搜索数据挖掘相关联的书籍。
2．询问相关的指导老师，解决问题。
三、设计（论文）体系、结构（大纲）
1.设计体系
（1）通过资料的学习，逐步了解web数据挖掘原理。
（2）对数据挖掘软件Clementine初步了解，逐步熟悉对软件进行使用。
（3）操作挖掘软件Clementine实现对具体数据的挖掘与分析。
（4）对操作Clementine软件得出的数据结果进行分析，整理得出结论。
目录
一、数据挖掘与关联分析 9
（一）数据挖掘的含义 9
（二）关联分析的简介 9
（三）关联规则的知识点 9
（四）挖掘数据宏观过程 10
二、Clementine挖掘软件 11
（一）Clementine软件简介 11
（二）Clementine软件优点 11
（三）Clementine使用方法 11
三、挖掘过程 13
（一）实验目的 13
（二）数据初步处理与提取 14
（三）数据挖掘的方法和模型 15
（四）绘图、模型结果分析 19
五、实验数据分析 22
六、毕业设计总结 23
参考文献
[1]范明、孟小峰.数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社2012.08.01
[2]王军.数据挖掘技术[J].计算机世界.1998.10.08
[3]元昌安.数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典[M].电子工业出版社,第1版 (2009年8月1日)
