基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘（第二版）

定　價：￥49.00

作　者：	薛薇著
出版社：	中國人民大學(xué)出版社
叢編項：	統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用叢書
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787300200699	出版時間：	2014-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	404	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)挖掘具有廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作簡捷，成為公認的數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)的首選軟件?；诙嗄甑慕虒W(xué)和科研經(jīng)驗，作者深知數(shù)據(jù)挖掘理論和軟件操作相結(jié)合的重要性，努力在本書中突出以下特點：以數(shù)據(jù)挖掘過程為線索講解Modeler軟件操作。本書以數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`過程為主線，從Modeler數(shù)據(jù)管理入手，說明問題由淺入深，講解方法從易到難，旨在使讀者在較短時間內(nèi)掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速運用到數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)中。數(shù)據(jù)挖掘理論的講解通俗易懂，避免數(shù)學(xué)公式的羅列。本書對Modeler中的經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法娓娓道來，旨在使讀者知其然更知其所以然，加深對數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)論的理解和應(yīng)用。將數(shù)據(jù)挖掘方法、軟件操作、案例分析有機結(jié)合。本書在論述數(shù)據(jù)挖掘方法核心思想和基本原理的同時，配合案例數(shù)據(jù)展示實戰(zhàn)過程，旨在使讀者直觀理解理論，正確應(yīng)用方法。

作者簡介

　　薛薇，工學(xué)碩士，經(jīng)濟學(xué)博士，中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心副主任，中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院副教授。關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘及統(tǒng)計建模、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘軟件應(yīng)用、統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研發(fā)等方面。涉足網(wǎng)絡(luò)新媒體輿論傳播和互動建模、政府和官方微博分析、電商數(shù)據(jù)分析、學(xué)科學(xué)術(shù)熱點跟蹤等文本挖掘，以及社會網(wǎng)絡(luò)分析和以數(shù)據(jù)挖掘為依托的客戶關(guān)系管理等領(lǐng)域。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)挖掘和Modeler使用概述
1．1數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生背景
1．2什么是數(shù)據(jù)挖掘
1．3Modeler軟件概述

第2章Modeler的數(shù)據(jù)讀入和數(shù)據(jù)集成
2．1變量類型
2．2讀入數(shù)據(jù)
2．3生成實驗方案
2．4數(shù)據(jù)集成

第3章Modeler的數(shù)據(jù)理解
3．1變量說明
3．2數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估和調(diào)整
3．3數(shù)據(jù)的排序
3．4數(shù)據(jù)的分類匯總

第4章Modeler的數(shù)據(jù)準備
4．1變量變換
4．2變量派生
4．3數(shù)據(jù)精簡
4．4數(shù)據(jù)篩選
4．5數(shù)據(jù)準備的其他工作

第5章Modeler的基本分析
5．1數(shù)值型變量的基本分析
5．2兩分類型變量相關(guān)性的研究
5．3兩總體的均值比較
5．4RFM分析

第6章Modeler的數(shù)據(jù)精簡
6．1變量值的離散化處理
6．2特征選擇
6．3因子分析

第7章分類預(yù)測：Modeler的決策樹
7．1決策樹算法概述
7．2Modeler的C5?0算法及應(yīng)用
7．3Modeler的分類回歸樹及應(yīng)用
7．4Modeler的CHAID算法及應(yīng)用
7．5Modeler的QUEST算法及應(yīng)用
7．6模型的對比分析

第8章分類預(yù)測：Modeler的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法概述
8．2Modeler的B?P反向傳播網(wǎng)絡(luò)
8．3Modeler的B?P反向傳播網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
8．4Modeler的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用

第9章分類預(yù)測：Modeler的支持向量機
9．1支持向量分類的基本思路
9．2支持向量分類的基本原理
9．3支持向量回歸
9．4支持向量機的應(yīng)用

第10章分類預(yù)測：Modeler的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
10．1貝葉斯方法基礎(chǔ)
10．2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述
10．3TAN貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
10．4馬爾科夫毯網(wǎng)絡(luò)
10．5貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

第11章探索內(nèi)部結(jié)構(gòu)：Modeler的聚類分析
11．1聚類分析的一般問題
11．2Modeler的K?Means聚類及應(yīng)用
11．3Modeler的兩步聚類及應(yīng)用
11．4Modeler的Kohonen網(wǎng)絡(luò)聚類及應(yīng)用
11．5基于聚類分析的離群點探索

第12章探索內(nèi)部結(jié)構(gòu)：Modeler的關(guān)聯(lián)分析
12．1簡單關(guān)聯(lián)規(guī)則及其有效性
12．2Modeler的Apriori算法及應(yīng)用
12．3Modeler的序列關(guān)聯(lián)及應(yīng)用

參考文獻