SPSS广泛应用于各个领域，但是每个行业都存在着自己与众不同的行业特点和行业需求，因此SPSS根据各个行业数据分析和数据挖掘的特点，设计了更具有针对性的解决方案。

性能概述--应用Clementine进行数据挖掘

Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。

作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。 强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。 同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。

广泛分析带来最优结果

为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据， 相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。 Clementine为您提供最出色、最广泛的数据挖掘技术，确保您可用最恰当的分析技术来处理相应的问题， 从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖， Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程，为您找到解决商业问题的最佳答案。

CRISP-DM 使数据挖掘成为标准的商业流程

为了推广数据挖掘技术，以解决越来越多的商业问题，SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程，并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。最近一次调查显示，50％以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程，它已经成为事实上的行业标准。

Clementine完全支持CRISP-DM标准，这不但规避了许多常规错误，而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。

CRISP-DM将数据挖掘技术与具体商业目标相结合，使得数据挖掘成为一个商业过程；这一过程始于对商业目标深入理解，终于数据挖掘结果的有效配置。

应用模板助您获得更优结果

在数据挖掘项目中使用Clementine应用模板（CATs）可以获得更优化的结果。 应用模板完全遵循CRISP-DM标准，借鉴了大量真实的数据挖掘实践经验，是经过理论和实践证明的有效技术，为项目的正确实施提供了强有力的支撑。Clementine中的应用模板包括：

CRM CAT--针对客户的获取和增长，提高反馈率并减少客户流失；
Web CAT--点击顺序分析和访问行为分析；
Telco CAT--客户保持和增加交叉销售；
Crime CAT--犯罪分析及其特征描述，确定事故高发区，联合研究相关犯罪行为；
Fraud CAT--发现金融交易和索赔中的欺诈和异常行为；
Microarray CAT--研究和疾病相关的基因序列并找到治愈手段。