數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程

定　價：￥48.80

作　者：	吳思遠，鄒洋，黃梅根，賈玲著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	高等院校計算機教育系列教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302452041	出版時間：	2016-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	360	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程》注重數(shù)據(jù)挖掘理論，將理論與實踐相結(jié)合、知識理論與具體實現(xiàn)方法相結(jié)合，由淺入深地介紹了數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)知識。全書分為3部分。第1部分介紹了數(shù)據(jù)挖掘理論（第1~3章），第2部分介紹了Excel2010數(shù)據(jù)分析與挖掘、SQLServer2012數(shù)據(jù)挖掘、SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘的實踐過程（第4~9章），第3部分介紹了SQLServer和SPSS數(shù)據(jù)挖掘的實驗內(nèi)容（第10章）?！”緯鵀榻處熖峁┝伺涮椎慕虒W資源，可以作為計算機、智能科學類專業(yè)本科生的數(shù)據(jù)挖掘課程教材，也可以作為專業(yè)技術(shù)人員的自學參考書及數(shù)據(jù)挖掘愛好者的自學用書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章緒論 1
1.1 商業(yè)智能 1
1.2 數(shù)據(jù)挖掘 6
1.3 數(shù)據(jù)倉庫 12
第2章數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析 15
2.1 數(shù)據(jù)倉庫 15
2.2 數(shù)據(jù)倉庫的設計步驟 23
2.3 聯(lián)機分析技術(shù) 34
第3章數(shù)據(jù)挖掘運用的理論和技術(shù) 41
3.1 回歸分析 41
3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則 47
3.3 聚類分析 55
3.4 決策樹分析 63
3.5 其他分析方法 68
第4章用Excel 2010進行數(shù)據(jù)分析 71
4.1 安裝前的準備 71
4.2 安裝表分析工具 72
4.3 配置表分析工具 75
4.4 使用表分析工具的要求 79
4.5 分析關(guān)鍵影響因素 82
4.6 檢測類別 86
4.7 從示例填充 90
4.8 預測 93
4.9 突出顯示異常值 94
4.10 應用場景分析 98
4.11 預測計算器及可打印計算器 104
4.12 購物籃分析 108
第5章用Excel 2010進行數(shù)據(jù)挖掘 111
5.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介 111
5.2 獲取外部數(shù)據(jù) 113
5.3 數(shù)據(jù)準備 114
5.4 數(shù)據(jù)建模 127
5.5 準確性和驗證 153
5.6 模型用法 164
5.7 管理和連接 171
第6章 SQL Server 2012數(shù)據(jù)挖掘 174
6.1 SSDT(SQL Server Data Tools)簡介 174
6.2 安裝SSDT-BI 175
6.3 安裝示例數(shù)據(jù)庫 180
6.4 SSDT-BI用戶界面 182
6.5 創(chuàng)建挖掘項目 183
6.6 設置數(shù)據(jù)源 185
6.7 設置數(shù)據(jù)源視圖 188
6.8 設置挖掘結(jié)構(gòu) 193
6.9 處理挖掘模型 198
6.10 查看挖掘模型 199
6.11 挖掘準確性圖表 201
6.12 挖掘模型預測 205
第7章 Microsoft數(shù)據(jù)挖掘算法 208
7.1 背景知識 208
7.2 Microsoft決策樹算法 210
7.3 Microsoft聚類算法 214
7.4 Microsoft關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 218
7.5 Microsoft時序算法 221
7.6 Microsoft樸素貝葉斯算法 226
7.7 Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡算法 229
第8章 SPSS數(shù)據(jù)挖掘基礎 234
8.1 SPSS發(fā)展簡史 234
8.2 SPSS操作入門 235
8.3 SPSS的界面 236
8.4 建立SPSS文件 237
8.5 SPSS數(shù)據(jù)的變量屬性定義 239
8.6 SPSS數(shù)據(jù)管理 242
8.7 SPSS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 249
第9章 SPSS數(shù)據(jù)挖掘常用的統(tǒng)計
分析方法 254
9.1 基本描述統(tǒng)計 254
9.2 T檢驗 268
9.3 方差分析 272
9.4 多元回歸分析 286
9.5 聚類分析 297
9.6 相關(guān)分析 309
9.7 因子分析 313
第10章數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?319
10.1 SQL Server 2012數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?319
10.2 SPSS數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?341
參考文獻 361
　　