一、数据导入

选择数据源

- 支持导入CSV、Excel文件、数据库（如通过ODBC连接）或用户输入数据。

- 对于固定字段或可变字段数据，需在源节点设置文件格式和字段存储类型。

数据格式设置

- 双击源节点后，指定数据类型（如实数、整数、字符串等）。

- 可通过过滤功能排除无关变量，或对字段重命名。

二、数据预处理

缺失值处理

- 使用`Fill Missing`节点填充缺失值，或通过`Remove Missing`节点删除含缺失值的样本。

异常值检测与转换

- 通过可视化工具（如箱线图）识别异常值，使用`Replace Outlier`节点进行处理。

数据标准化

- 使用`Normalize`节点将数据缩放到统一范围，提升模型性能。

三、模型构建

选择模型

- 提供决策树、神经网络、聚类等常用模型节点，通过拖拽连接数据流。

参数调优

- 在模型节点设置参数，如决策树的深度、神经网络的层数等。

四、模型评估

性能指标

- 使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型效果。

交叉验证

- 通过K折交叉验证避免过拟合，确保模型泛化能力。

五、结果展示

可视化分析

- 利用内置图表（如散点图、热力图）直观展示分析结果。

输出结果

- 通过`Table`节点输出预测结果，或导出为CSV文件。

注意事项

数据流构建：

节点需按顺序连接，确保数据流向正确。

缓存优化：对大文件建立缓存可提升处理效率。

工具资源：建议结合官方文档或教程深入学习。

通过以上步骤，可系统完成数据挖掘流程。若需具体功能操作，可参考Clementine的官方手册或在线教程。