这篇文章是从网上找到的，非常非常好，特别适合入门的人，里面有实际的一个挖掘例子，非常实用。推荐给大家。
SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面
SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面 ^_’
项目区
顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。
工具栏
工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流非常相似。Clementine中有6类工具。
源工具（Sources）
相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS数据、用户输入等。
记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops）
相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作：javascript:void(0)）。
图形（Graphs）
用于数据可视化分析。
输出（Output）
Clementine的输出不仅仅是ETL过程中的load过程，它的输出包括了对数据的统计分析报告输出。
※在ver 11，Output中的ETL数据目的工具被分到了Export的工具栏中。
模型（Model）
Clementine中包括了丰富的数据挖掘模型。
数据流设计区
这个没什么好说的，看图就知道了，有向的箭头指明了数据的流向。Clementine项目中可以有多个数据流设计区，就像在PhotoShop中可以同时开启多个设计图一样。
比如说，我这里有两个数据流：Stream1和Stream2。通过在管理区的Streams栏中点击切换不同的数量流。
管理区
管理区包括Streams、Outputs、Models三栏。Streams上面已经说过了，是管理数据流的。
Outputs
不要跟工具栏中的输出搞混，这里的Outputs是图形、输出这类工具产生的分析结果。例如，下面的数据源连接到矩阵、数据审查、直方图工具，在执行数据流后，这个工具产生了三个输出。在管理区的Outputs栏中双击这些输出，可看到输出的图形或报表。
Models
经过训练的模型会出现在这一栏中，这就像是真表（Truth Table）的概念那样，训练过的模型可以加入的数据流中用于预测和打分。另外，模型还可以导出为支持PMML协议的XML文件，但是PMML没有给定所有模型的规范，很多厂商都在PMML的基础上对模型内容进行了扩展，Clementine除了可以导出扩展的SPSS SmartScore，还可以导出标准的PMML 3.1。
下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。
Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Target Mail详见：
http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms124623.aspx#DataMining
或者我之前的随笔：
1. 定义数据源
将一个Datebase源组件加入到数据流设计区，双击组件，设置数据源为dbo.vTargetMail视图。
在Types栏中点“Read Values”，会自动读取数据个字段的Type、Values等信息。
Values是字段包含的值，比如在数据集中NumberCardsOwned字段的值是从0到4的数，HouseOwnerFlag只有1和0两种值。Type是依据Values判断字段的类型，Flag类型只包含两种值，类似于boolean；Set是指包含有限个值，类似于enumeration；Ragnge是连续性数值，类似于float。通过了解字段的类型和值，我们可以确定哪些字段能用来作为预测因子，像AddressLine、Phone、DateFirstPurchase等字段是无用的，因为这些字段的值是无序和无意义的。
Direction表明字段的用法，“In”在SQL Server中叫做“Input”,“Out”在SQL Server中叫做“PredictOnly”,“Both”在SQL Server中叫做“Predict”，“Partition”用于对数据分组。
2. 理解数据
在建模之前，我们需要了解数据集中都有哪些字段，这些字段如何分布，它们之间是否隐含着相关性等信息。只有了解这些信息后才能决定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。
在除了在建立数据源时Clementine能告诉我们值类型外，还能使用输出和图形组件对数据进行探索。
例如先将一个统计组件和一个条形图组件拖入数据流设计区，跟数据源组件连在一起，配置好这些组件后，点上方绿色的箭头。
等一会，然后这两个组件就会输出统计报告和条形图，这些输出会保存在管理区中（因为条形图是高级可视化组件，其输出不会出现在管理区），以后只要在管理区双击输出就可以看打开报告。
3. 准备数据
将之前的输出和图形工具从数据流涉及区中删除。
将Field Ops中的Filter组件加入数据流，在Filter中可以去除不需要的字段。
我们只需要使用MaritalStatus、Gender、YearlyIncome、TatalChildren、NumberChildrenAtHome、EnglishEducation、EnglishOccupation、HouseOwnerFlag、NumberCarsOwned、CommuteDistance、Region、Age、BikeBuyer这些字段。
加入Sample组件做随机抽样，从源数据中抽取70%的数据作为训练集，剩下30%作为检验集。
注意为种子指定一个值，学过统计和计算机的应该知道只要种子不变，计算机产生的伪随机序列是不变的。
因为要使用两个挖掘模型，模型的输入和预测字段是不同的，需要加入两个Type组件，将数据分流。
决策树模型用于预测甚麽人会响应促销而购买自行车，要将BikeBuyer字段作为预测列。
神经网络用于预测年收入，需要将YearlyIncome设置为预测字段。
有时候用于预测的输入字段太多，会耗费大量训练时间，可以使用Feature Selection组件筛选对预测字段影响较大的字段。
从Modeling中将Feature Selection字段拖出来，连接到神经网络模型的组件后面，然后点击上方的Execute Selection。
Feature Selection模型训练后在管理区出现模型，右击模型，选Browse可查看模型内容。模型从12个字段中选出了11个字段，认为这11个字段对年收入的影响比较大，所以我们只要用这11个字段作为输入列即可。
将模型从管理区拖入数据流设计区，替换原来的Feature Selection组件。
4. 建模
加入Nearal Net和CHAID模型组件，在CHAID组件设置中，将Mode项设为”Launch interactive session”。然后点上方的绿色箭头执行整个数据流。
Clementine在训练CHAID树时，会开启交互式会话窗口，在交互会话中可以控制树生长和对树剪枝，避免过拟合。如果确定模型后点上方黄色的图标。
完成后，在管理区又多了两个模型。把它们拖入数据流设计区，开始评估模型。
5. 模型评估
修改抽样组件，将Mode改成“Discard Sample”，意思是抛弃之前用于训练模型的那70%数据，将剩下30%数据用于检验。注意种子不要更改。
我这里只检验CHAID决策树模型。将各种组件跟CHAID模型关联。
执行后，得到提升图、预测准确率表……
6. 部署模型
Export组件都可以使用Publish发布数据流，这里会产生两个文件，一个是pim文件，一个是par文件。
pim文件保存流的所有信息，par文件保存参数。有了这两个文件就可以使用clemrun.exe来执行流，clemrun.exe是Clementine Solution Publisher的执行程序。Clementine Solution Publisher是需要单独授权的。在SSIS中pim和par类似于一个dtsx文件，clemrun.exe就类似于dtexec.exe。
如果要在其他程序中使用模型，可以使用Clementine执行库（CLEMRTL），相比起Microsoft的ole db for dm，SPSS的提供的API在开发上还不是很好用。
了解SPSS Clementine的基本应用后，再对比微软的SSAS，各自的优缺点就非常明显了。微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具，微软联合SAS、Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA，微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。
但SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具，Visual Studio的SSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已，根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘，不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。
PS：既然说到Visual Studio，我又忍不住要发牢骚。大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具，它为团队中不同的角色提供不同的开发模板，并且还有一个服务端组件，通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中，但是这种整合做得并不彻底。比如说，使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包，比起DataStage基于角色提供了四种客户端，VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……；现在对比Clementine也是，Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。当然，Visual Studio本身是很好的工具，只不过是微软没有好好利用而已，期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。
所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程，但是将模型部署到SSAS就好了。
首先OLE DB for DM包括了Model_PMML结构行集，可以使用DMX语句“Create Mining Model From PMML ”将SPSS Clementine导出的PMML模型加入SSAS。
如果我记得没错的话，SQL Server 2005 最初发表版本中Analysis Services是PMML 2.1标准，而Clementine 11是PMML 3.1的，两者的兼容性不知怎样，我试着将一个PMML文件加入SSAS，结果提示错误。
另外，在SPSS Clementine中可以整合SSAS，通过使用SSAS的算法，将模型部署到SSAS。具体的做法是：
在SSAS实例中修改两个属性值。
在Clementine菜单栏选Tools -> Helper Applications。
然后启用SSAS整合，需要选择SSAS数据库和SQL Server RMDBS，RMDBS是用来存储临时数据的，如果在Clementine的流中使用了SAS数据源，但SSAS不支持SAS数据文件，那么Clementine需要将数据源存入临时数据表中以便SSAS能够使用。
启用整合后，就可以在工具栏中看到多出了一类Datebase Modeling组件，这些都是SSAS的数据挖掘算法，接下来的就不用说了……
可惜的是SSAS企业版中就带有9中算法，另外还有大量第三方的插件，但Clementine 11.0中只提供了7种SSAS挖掘模型。
