基于SPSS Modeler的数据挖掘(第二版)(统计数据分析与应用丛书)

基于SPSS Modeler的数据挖掘(第二版)(统计数据分析与应用丛书)
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作者:
2014-10
版次: 2
ISBN: 9787300200699
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 404页
字数: 592千字
正文语种: 简体中文
  • 数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷,成为公认的数据挖掘实战的首选软件。基于多年的教学和科研经验,作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性,努力在本书中突出以下特点:以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线,从Modeler数据管理入手,说明问题由浅入深,讲解方法从易到难,旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法,并迅速运用到数据挖掘实战中。数据挖掘理论的讲解通俗易懂,避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来,旨在使读者知其然更知其所以然,加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时,配合案例数据展示实战过程,旨在使读者直观理解理论,正确应用方法。 薛薇,工学硕士,经济学博士,中国人民大学应用统计科学研究中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘,以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。 第1章数据挖掘和Modeler使用概述1.1数据挖掘的产生背景1.2什么是数据挖掘1.3Modeler软件概述第2章Modeler的数据读入和数据集成2.1变量类型2.2读入数据2.3生成实验方案2.4数据集成第3章Modeler的数据理解3.1变量说明3.2数据质量的评估和调整3.3数据的排序3.4数据的分类汇总第4章Modeler的数据准备4.1变量变换4.2变量派生4.3数据精简4.4数据筛选4.5数据准备的其他工作第5章Modeler的基本分析5.1数值型变量的基本分析5.2两分类型变量相关性的研究5.3两总体的均值比较5.4RFM分析第6章Modeler的数据精简6.1变量值的离散化处理6.2特征选择6.3因子分析第7章分类预测:Modeler的决策树7.1决策树算法概述7.2Modeler的C50算法及应用7.3Modeler的分类回归树及应用7.4Modeler的CHAID算法及应用7.5Modeler的QUEST算法及应用7.6模型的对比分析第8章分类预测:Modeler的人工神经网络8.1人工神经网络算法概述8.2Modeler的BP反向传播网络8.3Modeler的BP反向传播网络的应用8.4Modeler的径向基函数网络及应用第9章分类预测:Modeler的支持向量机9.1支持向量分类的基本思路9.2支持向量分类的基本原理9.3支持向量回归9.4支持向量机的应用第10章分类预测:Modeler的贝叶斯网络10.1贝叶斯方法基础10.2贝叶斯网络概述10.3TAN贝叶斯网络10.4马尔科夫毯网络10.5贝叶斯网络的应用第11章探索内部结构:Modeler的聚类分析11.1聚类分析的一般问题11.2Modeler的KMeans聚类及应用11.3Modeler的两步聚类及应用11.4Modeler的Kohonen网络聚类及应用11.5基于聚类分析的离群点探索第12章探索内部结构:Modeler的关联分析12.1简单关联规则及其有效性12.2Modeler的Apriori算法及应用12.3Modeler的序列关联及应用参考文献
  • 内容简介:
    数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷,成为公认的数据挖掘实战的首选软件。基于多年的教学和科研经验,作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性,努力在本书中突出以下特点:以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线,从Modeler数据管理入手,说明问题由浅入深,讲解方法从易到难,旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法,并迅速运用到数据挖掘实战中。数据挖掘理论的讲解通俗易懂,避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来,旨在使读者知其然更知其所以然,加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时,配合案例数据展示实战过程,旨在使读者直观理解理论,正确应用方法。
  • 作者简介:
    薛薇,工学硕士,经济学博士,中国人民大学应用统计科学研究中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘,以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。
  • 目录:
    第1章数据挖掘和Modeler使用概述1.1数据挖掘的产生背景1.2什么是数据挖掘1.3Modeler软件概述第2章Modeler的数据读入和数据集成2.1变量类型2.2读入数据2.3生成实验方案2.4数据集成第3章Modeler的数据理解3.1变量说明3.2数据质量的评估和调整3.3数据的排序3.4数据的分类汇总第4章Modeler的数据准备4.1变量变换4.2变量派生4.3数据精简4.4数据筛选4.5数据准备的其他工作第5章Modeler的基本分析5.1数值型变量的基本分析5.2两分类型变量相关性的研究5.3两总体的均值比较5.4RFM分析第6章Modeler的数据精简6.1变量值的离散化处理6.2特征选择6.3因子分析第7章分类预测:Modeler的决策树7.1决策树算法概述7.2Modeler的C50算法及应用7.3Modeler的分类回归树及应用7.4Modeler的CHAID算法及应用7.5Modeler的QUEST算法及应用7.6模型的对比分析第8章分类预测:Modeler的人工神经网络8.1人工神经网络算法概述8.2Modeler的BP反向传播网络8.3Modeler的BP反向传播网络的应用8.4Modeler的径向基函数网络及应用第9章分类预测:Modeler的支持向量机9.1支持向量分类的基本思路9.2支持向量分类的基本原理9.3支持向量回归9.4支持向量机的应用第10章分类预测:Modeler的贝叶斯网络10.1贝叶斯方法基础10.2贝叶斯网络概述10.3TAN贝叶斯网络10.4马尔科夫毯网络10.5贝叶斯网络的应用第11章探索内部结构:Modeler的聚类分析11.1聚类分析的一般问题11.2Modeler的KMeans聚类及应用11.3Modeler的两步聚类及应用11.4Modeler的Kohonen网络聚类及应用11.5基于聚类分析的离群点探索第12章探索内部结构:Modeler的关联分析12.1简单关联规则及其有效性12.2Modeler的Apriori算法及应用12.3Modeler的序列关联及应用参考文献
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