图书介绍

基于SPSS Modeler的数据挖掘 第2版【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

基于SPSS Modeler的数据挖掘 第2版
  • 薛薇编著 著
  • 出版社： 北京：中国人民大学出版社
  • ISBN：9787300200699
  • 出版时间：2014
  • 标注页数：399页
  • 文件大小：87MB
  • 文件页数：407页
  • 主题词：统计分析－软件包

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图书目录

第1章 数据挖掘和Modeler使用概述1

1.1 数据挖掘的产生背景1

1.2 什么是数据挖掘8

1.3 Modeler软件概述23

第2章 Modeler的数据读入和数据集成40

2.1 变量类型40

2.2 读入数据42

2.3 生成实验方案52

2.4 数据集成54

第3章 Modeler的数据理解64

3.1 变量说明64

3.2 数据质量的评估和调整70

3.3 数据的排序79

3.4 数据的分类汇总83

第4章 Modeler的数据准备86

4.1 变量变换86

4.2 变量派生94

4.3 数据精简105

4.4 数据筛选109

4.5 数据准备的其他工作115

第5章 Modeler的基本分析125

5.1 数值型变量的基本分析125

5.2 两分类型变量相关性的研究136

5.3 两总体的均值比较146

5.4 RFM分析155

第6章 Modeler的数据精简162

6.1 变量值的离散化处理162

6.2 特征选择172

6.3 因子分析179

第7章 分类预测：Modeler的决策树194

7.1 决策树算法概述195

7.2 Modeler的C5.0算法及应用200

7.3 Modeler的分类回归树及应用225

7.4 Modeler的CHAID算法及应用245

7.5 Modeler的QUEST算法及应用250

7.6 模型的对比分析253

第8章 分类预测：Modeler的人工神经网络261

8.1 人工神经网络算法概述262

8.2 Modeler的B-P反向传播网络268

8.3 Modeler的B-P反向传播网络的应用282

8.4 Modeler的径向基函数网络及应用286

第9章 分类预测：Modeler的支持向量机292

9.1 支持向量分类的基本思路292

9.2 支持向量分类的基本原理296

9.3 支持向量回归303

9.4 支持向量机的应用307

第10章 分类预测：Modeler的贝叶斯网络311

10.1 贝叶斯方法基础311

10.2 贝叶斯网络概述315

10.3 TAN贝叶斯网络318

10.4 马尔科夫毯网络324

10.5 贝叶斯网络的应用327

第11章 探索内部结构：Modeler的聚类分析335

11.1 聚类分析的一般问题335

11.2 Modeler的K-Means聚类及应用336

11.3 Modeler的两步聚类及应用345

11.4 Modeler的Kohonen网络聚类及应用353

11.5 基于聚类分析的离群点探索364

第12章 探索内部结构：Modeler的关联分析372

12.1 简单关联规则及其有效性373

12.2 Modeler的Apriori算法及应用379

12.3 Modeler的序列关联及应用387

参考文献398

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