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如何學(xué)習(xí)基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘
2017-06-29
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如何學(xué)習(xí)基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘

企業(yè)想要在競爭激烈的市場(chǎng)中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法，才能快速且實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)變成決策時(shí)有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨最迫切性的問題。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)無疑是解決這些問題最有效的途徑。

一、數(shù)據(jù)挖掘定義

從現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)中，擷取不明顯、之前未知、可能有用的知識(shí)。

William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro, 1991

數(shù)據(jù)挖掘目的：建立起決策模型,根據(jù)過去的行動(dòng)來預(yù)測(cè)未來的行為

二、數(shù)據(jù)挖掘流程（CRISP-DM）

數(shù)據(jù)挖掘不是無規(guī)律可循的，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘勘探工作中，我們一般遵循CRISP-DM流程。包含商業(yè)理解-數(shù)據(jù)理解-數(shù)據(jù)前處理-數(shù)據(jù)建模-模型評(píng)估-模型發(fā)布六個(gè)步驟。整個(gè)流程圍繞數(shù)據(jù)為核心，其中商業(yè)理解是產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵步驟，數(shù)據(jù)前處理是耗時(shí)最多的步驟，建模是關(guān)鍵步驟。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘的流程不是至上而下的，而是循環(huán)往復(fù)的過程，比如模型評(píng)估的結(jié)果差的情況下我們可能需要返回商業(yè)和數(shù)據(jù)理解部分。

三、主流數(shù)據(jù)挖掘工具

目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具分開源免費(fèi)和收費(fèi)兩大類，其中收費(fèi)軟件以SAS EM和IBM SPSS Modeler、Microsoft Sql Server為代表，具有權(quán)威易用、解決方案成熟等特點(diǎn)。開源類軟件多需要編程實(shí)現(xiàn)，比如Python、R。具有靈活多元、可擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)。

四、案例展示：醫(yī)療業(yè)之臨床路徑預(yù)測(cè)

1.商業(yè)理解

某醫(yī)院搜集了200個(gè)患有同種類型疾病病人的資料。雖然得到的是同種疾病，但是不同的病人、不同的狀況，需要采取不同的用藥和治療方式。我們想透過數(shù)據(jù)挖掘的方法了解到對(duì)于不同特征（血壓、膽固醇、鈉鉀含量）的病人給予哪種藥物很適合治療康復(fù)。

2.數(shù)據(jù)理解

DRUG1N.CSV文件，一共包含7個(gè)變量，200個(gè)觀測(cè)值。目標(biāo)屬性為用藥類型。同時(shí)選取了可能有用的解釋字段，包含年齡、性別、血壓、膽固醇、鈉含量、鉀含量。

3.數(shù)據(jù)建模

①數(shù)據(jù)探索

了解各變量對(duì)目標(biāo)變量的影響，類別型變量使用條形分布圖，數(shù)值型變量使用直方圖。

例如通過上圖我們可以看出血壓在影響用藥上的分布，血壓高中低都會(huì)有DrugY用藥，而DrugA和DrugB只會(huì)在高血壓的時(shí)候出現(xiàn)，DrugX只會(huì)在低血壓和正常的時(shí)候出現(xiàn)，DrugC只出現(xiàn)在低血壓，說明血壓對(duì)用藥的影響在目標(biāo)字段上比較明顯。

通過對(duì)年齡字段的探索，我們發(fā)現(xiàn)DrugY和DrugX、DrugC在各個(gè)年齡段都有分布，而DrugA只出現(xiàn)在大概50歲以下，DrugB只出現(xiàn)在年齡在50歲以上。

② 決策樹建模

在這里，我們使用決策樹建模的方法，決策樹是一種非常常用的分類預(yù)測(cè)的方法。在IBM SPSS Modeler中我們只需要調(diào)用Modelering-C5.0進(jìn)行建模。

可以看出，這是一個(gè)五層的決策樹，通過決策樹模型運(yùn)行結(jié)果，我們即可對(duì)后續(xù)的樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4.模型評(píng)估

接入Analysis分析節(jié)點(diǎn)，運(yùn)行之后可以發(fā)現(xiàn)模型準(zhǔn)確率為96.5%。當(dāng)然，這個(gè)是使用原數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模，實(shí)際建模過程中我們還需要用到訓(xùn)練集和測(cè)試集拆分的方法來進(jìn)行建模和評(píng)估。

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