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內容簡介
 
您是否常常聽人講:「如果我早知道的話,我就不會做這樣的選擇了!」在
解決問題之前,我們往往必須收集相關的資訊用來分析。然而,在日常的商業過
程中執行作業應用程式會産生大量的資料, 有效地將這些資料運用在決策過程

中,可以有很大的加值效益。對於現代的企業而言,資料被視為重要的資産,但
是您必須要能利用這些資料,也就是把這些龐大的資料轉換為有用的資訊,才能
産生真正的價值!研究結果顯示,企業所處理的資料每五年就會呈倍數成長。大
部分的企業並沒有資料不足的問題,過度的資料重復與不一致才是大問題,這使
得企業無論在使用、有效管理、以及將這些資料用於決策過程方面都遭遇到了困
難。因此市場需要的是能夠將資料轉變成可靠與可用資訊的系統。


  • 1. Introduction(第1頁)
    • 1.1 何謂Data Mining?(第2頁)
    • 1.2 資料倉儲、KDD、Data mining的關係(第2頁)
    • 1.3 Data Warehousing 和 Data Mining 的關係為何?(第4頁)
    • 1.4 Data Mining的應用(第6頁)
    • 1.5 Data Mining的進行步驟(第9頁)
    • 1.6 個案研究(第10頁)
    • 1.7 Data Mining的工具(第12頁)
    • 1.8 Data mining分析工具(第15頁)
    • 1.9 Data Mining 的運用理論與實際運用功能(第16頁)
    • 1.10 Data Mining軟體(第16頁)
    • 1.11 Data Mining 在 CRM 中扮演的角色(第23頁)
    • 1.12 統計學與資料採礦(第27頁)
  • 2. Clementine Overview(第33頁)
    • 2.1 Getting Started(第33頁)
    • 2.2 Clementine at a Glance(第37頁)
    • 2.3 Setting Clementine Options(第42頁)
    • 2.4 Automating Clementine(第50頁)
  • 3. What's New in Clementine 12.0(第51頁)
    • 3.1 Welcome to Clementine 12.0(第51頁)
    • 3.2 New Features(第51頁)
    • 3.3 Clementine Documentation(第55頁)
  • 4. Understanding Data Mining(第57頁)
    • 4.1 Data Mining Overview(第57頁)
    • 4.2 Machine-Learning Techniques(第57頁)
    • 4.3 Assessing the Data(第62頁)
    • 4.4 A Strategy for Data Mining(第63頁)
    • 4.5 Tips(第65頁)
  • 5. Building Streams(第67頁)
    • 5.1 Stream-Building Overview(第67頁)
    • 5.2 Building Data Streams(第67頁)
  • 6. Handling Missing Values(第95頁)
    • 6.1 Overview of Missing Values(第95頁)
    • 6.2 Specifying Missing Values(第95頁)
    • 6.3 Handling Missing Values(第96頁)
    • 6.4 CLEM Functions for Missing Values(第98頁)
  • 7. Source Nodes(來源節點)(第101頁)
    • 7.1 Overview(簡介)(第101頁)
    • 7.2 Enterprise View Node(企業概觀節點)(第101頁)
    • 7.3 Variable File Node(變數檔案節點)(第105頁)
    • 7.4 Fixed File Node(固定檔案節點)(第106頁)
    • 7.5 Setting Field Storage and Formatting(欄位儲存與格式的設定)(第108頁)
    • 7.6 Database Node(資料庫節點)(第110頁)
    • 7.7 SPSS Import Node(SPSS輸入節點)(第113頁)
    • 7.8 SAS Import Node(SAS輸入節點)(第115頁)
    • 7.9 Excel Import Node(Excel輸入節點)(第116頁)
    • 7.10 User Input Node(使用者輸入節點)(第117頁)
    • 7.11 Dimensions Import Node(尺寸輸入節點)(第120頁)
    • 7.12 Common Source Node Tabs(常見來源節點選項)(第122頁)
  • 8. Record Operations Nodes(資料列處理節點)(第127頁)
    • 8.1 Overview of Record Operations(資料列處理簡介)(第127頁)
    • 8.2 Select Node(選取節點)(第127頁)
    • 8.3 Sample Node(樣本節點)(第128頁)
    • 8.4 Balance Node(平衡節點)(第130頁)
    • 8.5 Aggregate Node(整合節點)(第131頁)
    • 8.6 RFM Aggregate Node(第134頁)
    • 8.7 Sort Node(排序節點)(第135頁)
    • 8.8 Merge Node(合併節點)(第136頁)
    • 8.9 Append Node(附加節點)(第144頁)
    • 8.10 Distinct Node(相異的節點)(第145頁)
  • 9. Field Operations Nodes(資料欄位處理節點)(第147頁)
    • 9.1 Field Operations Overview(資料欄位處理簡介)(第147頁)
    • 9.2 Type Node(類型節點)(第147頁)
    • 9.3 Filter Node(過濾器節點)(第162頁)
    • 9.4 Derive Node(導出節點)(第167頁)
    • 9.5 Ensemble Node(總效果節點)(第176頁)
    • 9.6 Filler Node(填入器節點)(第180頁)
    • 9.7 Anonymize Node(第183頁)
    • 9.8 Reclassify Node(再分類節點)(第185頁)
    • 9.9 Binning Node(分離節點)(第187頁)
    • 9.10 RFM Analysis Node(第195頁)
    • 9.11 Partition Node(分割區節點)(第197頁)
    • 9.12 Set to Flag Node(設成旗標節點)(第199頁)
    • 9.13 Restructure Node(重組節點)(第201頁)
    • 9.14 Transpose Node(調換節點)(第203頁)
    • 9.15 Time Intervals Node(時間間隔節點)(第206頁)
    • 9.16 History Node(歷史節點)(第220頁)
    • 9.17 Field Reorder Node(欄位重序節點)(第223頁)
    • 9.18 SPSS Transform Node(第224頁)
  • 10. Building CLEM Expressins(建立CLEM運算式)(第227頁)
    • 10.1 What Is CLEM?(第227頁)
    • 10.2 The Expression Builder(第228頁)
    • 10.3 Functions Reference(第234頁)
    • 10.4 CLEM的常見用法(Common Uses of CLEM)(第234頁)
  • 11. Graph Nodes(圖表節點)(第237頁)
    • 11.1 Overview(簡介)(第237頁)
    • 11.2 Building Graphs(第242頁)
    • 11.3 Viewing Graph Output(第244頁)
    • 11.4 Graphboard Node(圖型板節點)(第247頁)
    • 11.5 Plot Node(繪圖節點)(第249頁)
    • 11.6 Distribution Node(分配節點)(第257頁)
    • 11.7 Histogram Node(直方圖節點)(第260頁)
    • 11.8 Collection Node(收集節點)(第266頁)
    • 11.9 Multiplot Node(多重繪圖節點)(第270頁)
    • 11.10 Web Node(關聯網節點)(第273頁)
    • 11.11 Evaluation Chart Node(評估節點)(第282頁)
    • 11.12 Time Plot Node(時間繪圖節點)(第290頁)
  • 12. Modeling Nodes(建模節點)(第295頁)
    • 12.1 Overview of Modeling Nodes(建模節點簡介)(第295頁)
    • 12.2 Binary Classifier Node(第300頁)
    • 12.3 Neural Net Node(第306頁)
    • 12.4 C5.0 Node(第316頁)
    • 12.5 C&R Tree Node(第320頁)
    • 12.6 QUEST Node(第325頁)
    • 12.7 CHAID Node(第330頁)
    • 12.8 Decision List Node(第335頁)
    • 12.9 Kohonen Node(第342頁)
    • 12.10 K-Means Node(第346頁)
    • 12.11 TwoStep Cluster Node(第348頁)
    • 12.12 Time Series Node(第350頁)
    • 12.13 Anomaly Detection Node(第361頁)
    • 12.14 Apriori Node(第365頁)
    • 12.15 GRI Node(第369頁)
    • 12.16 CARMA Node(第371頁)
    • 12.17 Sequence Node(第376頁)
    • 12.18 Factor Analysis/PCA Node(第381頁)
    • 12.19 Feature Selection Node(第385頁)
    • 12.20 Linear Regression Node(第388頁)
    • 12.21 Logistic Regression Node(第393頁)
    • 12.22 Discriminant Node(第405頁)
    • 12.23 Generalized Linear Models Node(第411頁)
    • 12.24 Cox Regression Model Node(第419頁)
    • 12.25 SVM Node(第427頁)
    • 12.26 SLRM Node(第429頁)
    • 12.27 Bayes Net Node(第434頁)
    • 12.28 Numeric Predictor Node(第436頁)
  • 13. Output Nodes(第439頁)
    • 13.1 Overview of Output Nodes(第439頁)
    • 13.2 Managing Output(第439頁)
    • 13.3 Output Browser Menus(第440頁)
    • 13.4 Output Node Output Tab(第442頁)
    • 13.5 Table Node(第443頁)
    • 13.6 Custom Table Node(第447頁)
    • 13.7 Matrix Node(第449頁)
    • 13.8 Analysis Node(第453頁)
    • 13.9 Data Audit Node(第458頁)
    • 13.10 Transform Node(第463頁)
    • 13.11 Statistics Node(第465頁)
    • 13.12 Means Node(第469頁)
    • 13.13 Report Node(第473頁)
    • 13.14 Set Globals Node(第474頁)
    • 13.15 SPSS Output Node(第475頁)
    • 13.16 Database Output Node(第477頁)
    • 13.17 Flat File Node(第479頁)
    • 13.18 SPSS Export Node(第481頁)
    • 13.19 Dimensions Node(第482頁)
    • 13.20 SAS Export Node(第482頁)
    • 13.21 Excel Export Node(第483頁)
    • 13.22 Solution Publisher Node(第484頁)
    • 13.23 SPSS Helper Applications(第486頁)
  • 14. Generated models(第487頁)
    • 14.1 Overview of Generated Models(第487頁)
    • 14.2 The Models Palette(第487頁)
    • 14.3 Using Generated Models in Streams(第489頁)
    • 14.4 Browsing Generated Models(第489頁)
    • 14.5 Generated Binary Classifier Models(第491頁)
    • 14.6 Generated Neural Network Models(第492頁)
    • 14.7 Generated C5.0 Models(第494頁)
    • 14.8 Generated C&R Tree Models(第497頁)
    • 14.9 Generated QUEST Models(第502頁)
    • 14.10 Generated CHAID Models(第503頁)
    • 14.11 Generated Decision List Models(第504頁)
    • 14.12 Generated Kohonen Models(第505頁)
    • 14.13 Generated K-Means Models(第507頁)
    • 14.14 Generated TwoStep Cluster Models(第509頁)
    • 14.15 Generated Time Series Models(第511頁)
    • 14.16 Generated Anomaly Detection Models(第512頁)
    • 14.17 Generated Apriori Models(第513頁)
    • 14.18 Generated GRI Models(第514頁)
    • 14.19 Generated CARMA Models(第515頁)
    • 14.20 Generated Sequence Rule Models(第516頁)
    • 14.21 Generated Factor Analysis/PCA Models(第522頁)
    • 14.22 Generated Feature Selection Models(第526頁)
    • 14.23 Generated Logistic Regression Models(第527頁)
    • 14.24 Generated Linear Regression Models(第530頁)
    • 14.25 Generated Discriminant Models(第533頁)
    • 14.26 Generated Generalized Linear Models(第534頁)
    • 14.27 Generated SVM Models(第536頁)
    • 14.28 Generated SLRM Models(第536頁)
    • 14.29 Generated Cox Regression Models(第539頁)
    • 14.30 Generated Bayes Models(第542頁)
    • 14.31 Unrefined Models(第543頁)
    • 14.32 Ruleset Nodes(第546頁)
  • 15. Importing and Exporting Models as PMML(第551頁)
    • 15.1 To Export a Model(第551頁)
    • 15.2 To Import a Model Saved as PMML(第551頁)
    • 15.3 Model Types Supporting PMML(第553頁)
  • 16. SuperNodes(第555頁)
    • 16.1 Overview of SuperNodes(第555頁)
    • 16.2 Types of SuperNodes(第555頁)
    • 16.3 Creating SuperNodes(第557頁)
    • 16.4 Editing SuperNodes(第562頁)
    • 16.5 Saving and Loading SuperNodes(第569頁)
  • 17. Projects and Reports(第571頁)
    • 17.1 Introduction to Projects(第571頁)
    • 17.2 Building a Project(第573頁)
    • 17.3 Generating a Report(第578頁)
  • 18. Batch Mode Exection(第583頁)
    • 18.1 Introduction to Batch Mode(第583頁)
    • 18.2 Working in Batch Mode(第583頁)
  • 19. Scripting in Clementine(第587頁)
    • 19.1 Scripting Overview(第587頁)
    • 19.2 Scripting in the User Interface(第588頁)
    • 19.3 Scripting in Batch Mode(第592頁)
  • 20. Clementine External Module Interface(第593頁)
    • 20.1 Introduction(第593頁)
    • 20.2 How CEMI Works(第593頁)
    • 20.3 System Architecture(第593頁)
    • 20.4 Specification File(第594頁)
    • 20.5 Restrictions(第596頁)
    • 20.6 Example Specification File(第597頁)
    • 20.7 CEMI Node Management(第602頁)
    • 20.8 Tips for Writing External Programs(第603頁)
  • 21. Application Examples(第605頁)
    • 21.1 Overview(第605頁)
    • 21.2 Condition Monitoring Example(第605頁)
    • 21.3 Fraud Detection Example(第610頁)
    • 21.4 Retail Example(第615頁)
    • 21.5 Market Basket Analysis Example(第617頁)
  • 22. 資料採礦在電信業行銷策略上之應用(第625頁)
    • 22.1 緒論(第625頁)
    • 22.2 文獻探討(第625頁)
    • 22.3 研究方法(第631頁)
    • 22.4 實例應用(第632頁)
    • 22.5 結論與建議(第635頁)
    • 22.6 參考文獻(第637頁)
  • 23. 後記(第639頁)
  • 24. 指令行參數(Command Line Arguments)(第643頁)
    • 24.1 呼叫本軟體(Invoking the Software)(第643頁)
    • 24.2 指令行參數(Command Line Arguments)(第643頁)
    • 24.3 連接伺服器的參數(Server Connection Arguments)(第643頁)
    • 24.4 系統參數(System Arguments)(第643頁)
    • 24.5 記錄檔參數(Log File Arguments)(第644頁)
  • 25. CLEM 語言參考(CLEM Language Reference)(第645頁)
    • 25.1 CLEM 參考概述(CLEM Reference Overview)(第645頁)
    • 25.2 CLEM 資料類型(CLEM Datatypes)(第645頁)
    • 25.3 運算子優先順序(Operator Precedence)(第647頁)
    • 25.4 參數(Parameters)(第648頁)
    • 25.5 函數參考(Functions Reference)(第648頁)
  • 26. 編寫程式語言參考(Scripting Language Reference)(第661頁)
    • 26.1 概述(Overview)(第661頁)
    • 26.2 編寫程式語法(Scripting Syntax)(第661頁)
    • 26.3 設定屬性和參數(Setting Properties and Parameters)(第662頁)
    • 26.4 編寫程式中的參數(Parameters in Scripting)(第663頁)
    • 26.5 在程式檔中使用CLEM(Using CLEM in Scripts)(第664頁)
    • 26.6 建立節點和資料流程(Creating Nodes and Streams)(第664頁)
    • 26.7 操作流(Manipulating Streams)(第666頁)
    • 26.8 節點操作(Node Manipulation)(第667頁)
    • 26.9 操作產生模型面板(Manipulating the Generated Models Palette)(第672頁)
    • 26.10 操作超級節點(Manipulating SuperNodes)(第672頁)
    • 26.11 結果操作(Results Manipulation)(第672頁)
    • 26.12 檔輸出(File Output)(第673頁)
    • 26.13 退出指令(Exit Commands)(第673頁)
    • 26.14 程式檔運行控制(Controlling Script Execution)(第673頁)
    • 26.15 運行和中斷程式檔(Executing and Interrupting Scripts)(第674頁)
  • 27. 節點及串流屬性(Node and Stream Properties for Scripting)(第676頁)
    • 27.1 屬性參考概述(Properties Reference Overview)(第676頁)
    • 27.2 編寫程式屬性語法(Scripting Properties Syntax)(第676頁)
    • 27.3 節點及串流屬性實例(Node Property Examples)(第677頁)
    • 27.4 節點屬性(Node Properties)(第678頁)
    • 27.5 超級節點屬性(SuperNode Properties)(第704頁)
    • 27.6 串流屬性(Stream Properties)(第704頁)
  • 28. CEMI規範檔參考(CEMI Specification File Reference)(第707頁)
    • 28.1 規範檔概述(Specification File Overview)(第707頁)
    • 28.2 注意(Notation)(第707頁)
    • 28.3 節點規範(Node Specification)(第707頁)
    • 28.4 核心規範(Core Specification)(第709頁)
  • 29. Clementine 12.0 理論基礎(第733頁)
    • 29.1 Automated(第733頁)
    • 29.2 Classification(第737頁)
    • 29.3 Association(第782頁)
    • 29.4 Segmentation(第790頁)
  • 30. 參考資料(第799頁)
    • 30.1 參考網站(第799頁)
    • 30.2 參考書籍(第800頁)
    • 30.3 REFERENCES CITED(第801頁)
  • 31. 索引(第837頁)
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