IBM SPSS Modeler 18.3 综合指南：功能、数据挖掘与 CLEM
深入讨论
技术性
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本用户指南提供了关于 IBM SPSS Modeler 18.3 版本的全面信息，包括其功能、特性和新更新。涵盖了安装、界面导航、数据挖掘策略、流构建、数据处理、输出处理和 CLEM 语言参考，作为用户的详细资源。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1全面覆盖 IBM SPSS Modeler 功能
- 2详细解释数据挖掘策略和流构建
- 3清晰指导输出处理和 CLEM 语言使用
• 独特见解
- 1深入探讨数据挖掘的 CRISP-DM 过程模型
- 2优化数据流和处理缺失值的实用技巧
• 实际应用
- 本指南作为用户在各种数据分析场景中有效利用 IBM SPSS Modeler 的实用资源。
• 关键主题
- 1IBM SPSS Modeler 功能
- 2数据挖掘策略
- 3CLEM 语言参考
• 核心洞察
- 1对 18.3 版本新功能的全面探讨
- 2构建数据流的逐步指导
- 3处理缺失值和 CLEM 表达式的详细参考
• 学习成果
- 1理解 IBM SPSS Modeler 的核心功能
- 2有效应用数据挖掘策略使用该工具
- 3利用 CLEM 语言进行高级数据处理任务
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ IBM SPSS Modeler 介绍
IBM SPSS Modeler 18.3 版本引入了多项增强功能和新特性，旨在改善用户体验和分析能力。本节概述了这些新功能，包括用户界面的更新和用于数据分析的附加工具。
“ 产品概述
数据挖掘是从大量数据中发现模式和知识的过程。本节涵盖了数据挖掘的基础知识，包括策略、CRISP-DM 等方法论，以及使用 IBM SPSS Modeler 可以创建的模型类型。
“ 构建数据流
数据处理对于准备数据进行分析至关重要。本节讨论了各种数据处理技术，包括图形创建、布局术语以及用于数据可视化的仪表板的使用。
“ 输出管理
缺失值可能会显著影响数据分析。本节提供了处理缺失值的策略概述，包括处理包含缺失数据的记录和字段的方法。
“ 创建 CLEM 表达式
本节作为 CLEM 语言的参考指南，详细介绍了其数据类型、函数和用法。包括使用 CLEM 进行数据分析的示例和最佳实践。
原始链接：https://www.ibm.com/docs/ja/SS3RA7_18.3.0/pdf/ModelerUsersGuide.pdf
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