SPSS 数据挖掘方法概述——关联、决策树
本实验是基于关联和决策树在数据挖掘中的应用。通过该实验，能够客观实际地理解关联分析和决策树的相关知识。
首先进行的是关联分析，之后利用关联分析的数据建立一个决策树。
1、关联分析
（1） 打开并查看数据文件。利用“可变文件”节点将“Demos”下的“BASKETS1n”添加节点中。然后使用“输出”选项卡下的“表”查看数据，如图 41 所示。这里的数据是某商场中的购买记录，共 18 个字段，1000 条记录，在后面的列中，值“T”表示已购买该商品，值“F”表示没有购买该商品。
图 41 “表”窗口
（2） 确定关联分析字段。在这里中，需要对购买商品之间进行关联分析，即确定客户购买商品之间是否存在关联性，也就是说客户在购买一种商品时，购买另一种商品的概率是多少。所以，在这里，将选择记录中能够体现是否购买某商品的字段进行关联分析，其中有 fruitveg,freshmeat,dairy,cannedveg,cannedmeat,frozenmeal,beer,wine,softdrink,fish,confectione ry，共 11 个字段。
（3） 读入分析字段的类型。在工作区生成“类型”节点，并双击编辑，将上一步骤选出的 11 个字段的角色设定为“两者”，如图 42。
图 42“类型”节点编辑窗口（4）添加模型节点。分别在“类型”之后添加“Apriori”模型节点和“Crama”模型节点，如图43 所示。其中，“Apriori”模型是基于“最低支持度”和“最小置信度”进行关联性分析。
图 43 工作区中的“Apriori”模型和“Crama”模型
（5） 运行并查看“Apriori”关联模型结果。运行“Apriori”模型的数据流，在右上侧生成数据模型，右键查看，如图 44 所示。表中可以看出，客户同时购买 frozenmeal、beer、 cannedveg 的概率很高。因此，商家可以将这三种商品放在相邻的位置，以促进销量。
图 44 Apriori”模型查看窗口
（6） 运行并查看“Carma”关联模型结果。运行“Carma”模型的数据流，在右上侧生成数据模型，右键查看，如图 45 所示。同样可以看出，客户同时购买 frozenmeal、beer、 cannedveg 的概率很高。
图 45 “Carma”模型查看窗口
（7） 利用“网络”图进行定性关联分析。选定“类型”节点，双击“图形”选项卡下的“网络”，既可添加“网络节点”。然后，需双击编辑 “网络”节点，将步骤（5）中选择的 11 个字段选定为分析字段。运行该“网络”节点，则右上区域生成关联模型，查看该关联模型，如图 46。从图中表明，两点之间的线越粗，表示两者间相关性越强。同时可以通过调节下面的滑动点，查看相关性。
图 46 “关联”模型查看窗口
