商务智能上机实验报告1运用SPSS完成数据挖掘过程.doc

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1、（商务智能）实验报告班级学号姓名成绩实验名称商务智能 1实验地点603实验时间2015-5-251. 实验目的：(1) 将教学讲解数据上机运行增强理解(2) 运用SPSS独立完成一个完整数据挖掘过程。2. 实验内容：（1） 数据清洗（2） 数据集成（3） 数据转换（4） 数据选择（5） 数据挖掘（6） 模式评估（7） 知识呈现3. 实验要求：(1)实验内容中每个步骤采用SPSS中的一项或多项功能；(2)记录整个实验过程；(3)记录实验中出现的问题及解决方法；(4)记录实验结论和体会。4. 实验准备PC机、SPSS，注：SPSS安装在“综合实验系统”实验平台5. 实验过程：在Spss11.5中实

2、现导入xls格式的数据（失败的可能是打开了表格或是时间应为2011-05-08）1、 数据清洗 ：有以下四种方法(1) 排序（升序或降序） data-sort cases：将大数据按照指定列进行升或降序排列结果：以v5列按升序排列（2）更替缺失值transform-replace missing values：将某列中缺失的值用均值、中值或中间填补以v8为例，选择平均值方法结果：多了一列v8_1，1、5行的原空值处添上了77(3) 删除 方法见4、数据选择(4) 双重排序 data-split file：将大数据以两列的条件进行排序选第二个 compare groups例如选v2、v5，ok结

3、果：v2列排了顺序、v5在v2的基础上进行了排序2、 数据集成 将两个sav文件和并在一起，进行横向或纵向的叠加，便于两文件数据间进行比较先另存两份sav（1、22）（1）纵向合并 data-merge files-add cases：打开一个另存的文件例如选择v3、v5、v6、v7更改*号（源文件里的名字）的名字 rename，在空白行中显示结果：在原有数据下方出现了与原数据行数列数相同的数据（2）横向合并：data-merge files-add variables 结果：在原有数据右方出现了以参照为列的数据列3、数据转换Tansformcompute：将现有数据转换为另外的格式或数据（1

4、） 普通：直接输入简单数学表达式Traget value 为新的列名（例如设为v11，表达式为V5+V6）结果：v11列为新增列，且数值为v5+v6的合计值（2） 有条件的求和 ：在普通的基础上选择if条件，选择include if case satisfies condition（例如增加if条件为v580）结果：仅将v580情况下的数据进行求和（3） 使用函数（functions）：在普通或if条件的基础上选择各种函数，（例如ABS（绝对值）函数，加入v5，ok）结果：v11列为v5的绝对值（4）转换不同值transform-recode-into different variables：

5、将统一标准的数据转换成另一个标准的数据进入old an new values（例如将一百分制为标准的转换为一五分制为标准，在V555中体现）选Range：lowest thought 输入70，value为3，add，countiue在name的555前加个v结果：v555列为新增列，将70以下的数变为34、数据选择Data-select cases：从大数据里根据条件选择需要的文件或是删除不想要的文件选择if condition is satisfied进入if，设置限值（例如v570,continue）将不符合条件的删除掉（或过滤掉） unselected cases are delete

6、d（或filetered）结果：将不满足条件的删除，只剩v570的值的两行5、 数据挖掘Analyze-classify-k-means cluster：进行数据选择，为模式评估作铺垫打开另存的另一份文件（例如选择v5）6、 模式评估：系统进行数据分析系统的初始选择值迭代了两次得到通过k-means方法得到的最后结果：7、 知识呈现：将数据以图形（柱状图、饼图等）的形式展现出来（1）Graphs-bar，simple（柱状图）（例如选v5，ok）结果：以v5列的数据进行柱状图展示（2）Graphs-ple（饼状图）（例如选v5，ok）结果：以v5列的数据进行饼图展示6. 实验总结：数据挖掘七个步骤：数据清洗、数据集成、数据转换、数据选择、数据挖掘、模式评估、知识呈现。数据清理作为一切处理的基础，通过填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，并解决不一致来“清理”数据；数据集成是把多个数据源的数据合并存储；数据转换通过规范化的方法改善数据挖掘算法的精度和有效性；数据选择是从大数据里根据条件选择需要的文件或是删除不想要的文件；数据挖掘通过删除冗余属性，使用聚集或聚类方法压缩数据；模式评估就是有数据挖掘的数据进行评估；知识呈现是通过图形的方式将数据简单明了的表示出来，便于分析者观察。