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功能一览
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数据前处理功能
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功能
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说明
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清洗
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对缺损值和异常值进行检查和修正
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分组
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对数据进行归类和范畴划分
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采样
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从数据中抽出一部分
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正规化
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对数据进行大小或分布上的变换
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排序
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对数据进行升序或降序的排列
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数据文件分割
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将数据分为学习用和验证用两部分
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过滤
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将符合所指定条件的数据提取出来
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统合
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将多个数据合成一个数据
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数据列属性变更
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变更数据列的性质、进行量化操作
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数据处理加工
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交互式的数据处理加工
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再配置
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对表中数据进行重新配置
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匿名化
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对数据进行加工，使其匿名化
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日期及时间处理
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对日期时间数据进行有关的计算处理
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行选择
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将满足条件的行抽取出来。可以对复数个表中的数据一次全部抽取出来
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日期选择
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将满足所指定条件的日期抽取出来
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时间序列数据处理（基本操作）
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可以表示时间序列数据的统计量和推移列
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时间序列数据处理（线段表示）
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用一组线段来近似时间序列数据
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时间序列数据处理（距离计算）
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将符合（或不符合）某个模式的时间序列数据抽取出来
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数据挖掘处理功能-1
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功能
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说明
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分组分析
(Classification)
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Decision Tree
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可做成多分枝的回归树、分类树。能够对应缺损值，和用户之间以对话形式进行分析
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K-NN分析
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根据近邻的k个值来建立回归模型和判别模型
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神经网络
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采用阶层型神经网络来建立回归模型和判别模型
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Radial Basis Function Network
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采用中间层的高斯函数来建立回归模型和判别模型
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Support Vector Machine
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采用支持向量来建立回归模型和判别模型
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nuSVM
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在支持向量机中的支持向量数可变
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Support Ball Machine
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采用聚类手法进行数据压缩，并与支持向量机方法一起来建立判别模型。该方法在处理大规模数据时尤为有效
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预测
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使用模型进行评价与预测
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规则库预测
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根据从学习用数据提炼出来的规则对未知数据进行分析、预测
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模型集成
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根据复数个模型间的权重比进行最优化的集团学习
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Naive Bayes
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考虑说明变量之间的相互依赖关系，根据朴素贝叶斯定理进行判别分析
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交叉验证
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利用不同的数据轮流重复进行学习，最后求得最合适的模型
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Boosting
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将复数个模型统合起来，求得一个高精度的模型
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Bagging
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使用复数个模型进行表决，根据少数服从多数的原则建立相应的避免过学习的模型
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数据挖掘处理功能-2
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功能
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说明
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统计量
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统计
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各个项目的计数、统计量计算（合计、平均、方差、最大、最小等）
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相关
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相关系数/卡方值/F值的计算
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Feature Selection
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搜索对目的变量有效的说明变量
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簇间的比较
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将数据分为复数的簇并自动将每个簇的特征提取出来
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RFM分析
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根据顾客购物的履历，从中筛选出优良顾客的信息
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聚类分析
(Clustering)
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BIRCH
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先将数据进行压缩，然后对已经压缩过的数据采用K-Means法进行处理
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K-Means法
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指定k个簇，在此前提下对数据进行聚类处理
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OPTICS
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根据数据的密度进行聚类。特殊形状的簇也可以被抽取出来
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自组织映射（SOM）
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利用神经网络将数据映射在2维平面上
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阶层化网络
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根据各个街节点的连接情报，进行阶层型的聚类处理
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One-Class SVM
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使用支持向量，对未命中的值进行验证
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阶层型聚类
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进行阶层型聚类，结果用树状图标进行表示
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Cluster Validation
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对聚类进行评价
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数据挖掘处理功能-3
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功能
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说明
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组间关联分析(Association)
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组间关联分析
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抽取出多阶层间的关联规则（前提=>结论）
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交互式规则分析
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指定关联规则，在此前提下进行对话式探索
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关联性图解分析
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对指定的项目之间看其是否存在关联性
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时间序列的组间关联分析
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探索与时间序列有关的关联规则
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簇间关联分析
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对作为结论的列进行关联性分析
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多变量分析
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主成分分析
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将数据中多个变量的信息归纳为少数的几个变量来表示
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因子分析
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从多变量数据众找到潜在的因子
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对应分析
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对定性数据量化后，进行主成分分析
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Kernel主成分分析
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使用核心法进行主成分分析
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数据表示功能
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功能
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说明
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数据视图
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表及各种图形的表示
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网络图形
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网络形式数据的表示
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S-PLUS图形
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可以调用S-PLUS的图形功能
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脚本语言功能
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功能
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说明
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脚本语言
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可定义自己的数据处理流程并重复执行
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S的脚本语言
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可直接调用执行S语言的脚本语言
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外部脚本语言
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可以调用R、SAS、NATLAB、Perl等脚本语言
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插件
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功能
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说明
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Text Mining Studio
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可进行各种文本数据的分析
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文本处理模块
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可将文本数据转换为表的形式
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BNModule
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生成贝叶斯网络推理模型，进行概率推论
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统计解析功能
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·数据的基本运算及处理
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·时间序列解析
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·线形代数演算
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·信号处理
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·基本统计
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·生存时间解析
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·多变量解析
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·检定
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·回归分析
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·品质管理图
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·方差分析
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·探索型的数据解析
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·印象图形
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·动态图形
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其它功能
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功能
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说明
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数据共享
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可以对网络数据进行共享
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批处理
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根据指定的处理流程，可以对数据流进行外部批处理
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数据库接续
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通过ODBC可与数据库相连接。具有大容量、超高速的特征
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批处理
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可在外部直接运行所编制批处理文件
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EXCEL接续
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可直接对EXCEL文件的数据进行操作
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文本整形
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在某些情况下，可自动纠正文本数据中的输入错误
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S语言与S-PLUS的小知识
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S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种解释型语言，主要是用来进行统计分析、数据探索和作图。具有丰富的数据类型（数组、列表、向量、对象等），可以方便地实现用户自己的新的统计算法。交互式的运行方式、强大的图形功能使得用户能够方便的探索数据。 S-PLUS则是由美国公司开发的一种基于S语言的统计学软件，是世界上公认的三大统计软件之一。同S语言一样，其最大特点在于它可以交互地从各方面发现数据中的信息，并可以很容易地实现一个新的统计方法。S-PLUS主要用于数据挖掘、统计分析和统计作图等应用领域
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本公司是S-PLUS在日本的总代理公司
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