IBM SPSS Modeler 进行数据挖掘之数据理解

本文详细介绍了如何使用 IBM SPSS Modeler 来进行数据挖掘工作中的数据理解工作，其中主要包括对缺失值的理解和处理，对异常值的理解和处理，以及如何利用 Modeler 来观察和分析数据项之间的内在关系。

前言

在数据挖掘项目中，数据理解常常不被重视。但其实数据理解在整个数据挖掘项目中扮演着非常重要的角色，可以说是整个项目的基石。在计算机领域有一句话，“Garbage in，garbage out.” 意思就是说，如果你的输入数据没有经过科学的预处理，你所得到的结果必将是错误的。通过数据理解，我们可以理解数据的特性和不足，进而对数据进行预处理，使得将来得到的模型更加稳定和精确。其次通过理解数据项之间的关系，我们可以为建模时输入数据项和模型的选择提供重要的信息。
首先，我们需要了解 CRISP-DM 模型，从而了解数据理解在数据挖掘工作的位置和作用。接着我们利用一个例子，分三个章节来介绍如何利用 Modeler 来理解和处理原始数据中的缺失值，异常值和各个数据项之间的内在关系。