()在线数据挖掘软件使用手册.pdf

太普太普太普太普数据挖掘套件数据挖掘套件数据挖掘套件数据挖掘套件 （（（（TIP DM SuiteTIP DM SuiteTIP DM SuiteTIP DM Suite，，，，TipDMTipDMTipDMTipDM）））） 用户手册用户手册用户手册用户手册 文件状态： [ ] 草稿 [√] 正式发布 [ ] 正在修改 [ ] 作废 文件标识： TipDM_011 当前版本： 1.3.0 作 者： 研发部 参 与 者： 完成日期： 2011-04-15 太普软件太普软件太普软件太普软件（（（（）））） 太普数据挖掘套件(TIP DM Suite，TipDM) 文档编号: TipDM_011 保密 太普数据挖掘套件(TIP DM Suite)，网址： 第2页 文档变更记录文档变更记录文档变更记录文档变更记录 序号 主要更改内容 版本号 更改人 更改时间 1 第一次发布 1.0.0 研发部 2010-03-18 2 增加误差分析，操作流程 1.1.0 研发部 2010-05-12 3 增加主成分分析、相关性分析等 1.2.0 研发部 2010-09-24 4 界面框架优化 1.3.0 研发部 2011-04-15 5 6 太普数据挖掘套件(TIP DM Suite，TipDM) 文档编号: TipDM_011 保密 太普数据挖掘套件(TIP DM Suite)，网址： 第3页 目录 1. 引言 ............................................................................................................................... 4 1.1. 产品简介 ................................................................................................................... 4 1.2. 技术支持 ................................................................................................................... 5 1.3. 试用 ................................................................................................................... 5 2. 操作指南 ....................................................................................................................... 5 2.1. 创建一个简单的数据挖掘模型 ............................................................................... 6 2.2. 如何创建一个数据挖掘模型 ................................................................................. 11 2.3. 如何创建和打开一个方案 ..................................................................................... 12 2.4. 如何在方案中加载数据 ......................................................................................... 13 2.5. 当前方案该选用哪种算法 ..................................................................................... 14 2.6. 如何进行预测建模 ................................................................................................. 15 3. 操作说明 ..................................................................................................................... 16 3.1. 操作流程 ................................................................................................................. 16 3.2. 登录 ......................................................................................................................... 17 3.3. 主界面 ..................................................................................................................... 18 3.4. 快捷通道 ................................................................................................................. 19 3.5. 菜单 ......................................................................................................................... 19 3.5.1. 菜单用法 ............................................................................................................. 19 3.5.2. 数据探索 ............................................................................................................. 20 3.5.3. 预处理 ................................................................................................................. 20 3.5.4. 预测建模 ............................................................................................................. 20 3.5.5. 信息管理 ............................................................................................................. 21 3.5.6. 系统管理 ............................................................................................................. 21 4. 名词术语 ..................................................................................................................... 22 4.1. 分类与回归 ............................................................................................................. 22 4.2. 聚类分析 ................................................................................................................. 22 4.3. 关联规则 ................................................................................................................. 22 4.4. 时序模式 ................................................................................................................. 22 4.5. 偏差检测 ................................................................................................................. 23 4.6. 泛化能力 ................................................................................................................. 23 4.7. 交叉验证 ................................................................................................................. 23 4.8. 支持度和置信度 ..................................................................................................... 23 5. 应用示例 ..................................................................................................................... 24 5.1. 基于 C4.5 决策树的水质分类预测 ....................................................................... 24 5.2. 基于 GM 灰色理论的基坑变形预测 .........................................。