
《ibm spss modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘實戰(zhàn)》_數(shù)據(jù)分析師書籍推薦
《ibm spss modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘實戰(zhàn)》
圖書簡介:
本書主要包括兩部分內(nèi)容:在數(shù)據(jù)挖掘部分,重點介紹了各種數(shù)據(jù)挖掘方法的基本原理及應用,包括回歸分析、時間序列分析、因子分析、決策樹分析、判別分析、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯網(wǎng)絡以及社交網(wǎng)絡分析等;在文本挖掘部分,重點介紹了文本挖掘的節(jié)點,以及具體的實現(xiàn)過程。每一章都詳細介紹了數(shù)據(jù)和文本挖掘的基本原理和分析過程,同時在實例中也介紹了SPSS Modeler中大部分節(jié)點的使用方法及應用步驟。
本書與同類書籍相比,安排了較多的實例,使讀者能夠邊學邊練,在短時間內(nèi)就可以有一個較大的提高,方便讀者熟悉SPSS Modeler的基本操作,并通過系統(tǒng)的案例使讀者掌握應用技巧。
本書對于高校理工學科、經(jīng)濟金融學科及數(shù)量分析方面的學生,以及數(shù)據(jù)挖掘和分析方面的研究人員和從業(yè)人員等,具有很強的可讀性、可操作性與可使用性,尤其適合商業(yè)銷售、經(jīng)濟管理、社會研究和人文教育等行業(yè)的相關(guān)人員閱讀。
目錄
第1部分數(shù)據(jù)挖掘篇
第1章數(shù)據(jù)挖掘概述 3
1.1什么是數(shù)據(jù)挖掘 3
1.1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義 4
1.1.2數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展階段 5
1.1.3數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)特征 6
1.2與傳統(tǒng)技術(shù)的比較 8
1.2.1數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析 8
1.2.2數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫 8
1.2.3數(shù)據(jù)挖掘和OLAP 9
1.2.4數(shù)據(jù)挖掘和Web挖掘 10
1.3常用的數(shù)據(jù)挖掘軟件 11
1.3.1SAS EM 12
1.3.2SPSS Modeler 13
1.3.3Intelligent Miner 13
1.4應用實例:目標客戶分析 15
1.4.1研究方法 15
1.4.2數(shù)據(jù)分析 15
1.4.3研究結(jié)論 26
第2章SPSS Modeler軟件概述 27
2.1軟件簡介 27
2.1.1軟件發(fā)展 28
2.1.2軟件界面 30
2.1.3軟件特點 35
2.1.4軟件功能 37
2.1.5軟件算法 39
2.1.6高級功能 41
2.1.7軟件安裝 42
2.2行業(yè)應用 50
2.2.1通信行業(yè) 50
2.2.2ZF行業(yè) 52
2.2.3金融行業(yè) 53
2.2.4制造行業(yè) 54
2.2.5醫(yī)藥行業(yè) 56
2.2.6教育科研 56
2.2.7市場調(diào)研 57
2.2.8連鎖零售 57
2.3數(shù)據(jù)挖掘流程 58
2.3.1業(yè)務理解 58
2.3.2數(shù)據(jù)理解 59
2.3.3數(shù)據(jù)準備 60
2.3.4建立模型 61
2.3.5評估模型 61
2.3.6應用模型 62
2.4應用實例:藥物效果研究 62
2.4.1研究方法 63
2.4.2數(shù)據(jù)分析 63
2.4.3研究結(jié)論 69
第3章SPSS Modeler基礎操作 70
3.1數(shù)據(jù)輸入 70
3.1.1數(shù)據(jù)庫 71
3.1.2可變文件 73
3.1.3固定文件 75
3.1.4SAS文件 76
3.1.5Statistics文件 77
3.1.6Excel文件 77
3.2數(shù)據(jù)流操作 78
3.2.1生成數(shù)據(jù)流 78
3.2.2添加和刪除節(jié)點 79
3.2.3連接數(shù)據(jù)流 79
3.2.4修改連接節(jié)點 80
3.2.5執(zhí)行數(shù)據(jù)流 81
3.3圖形制作 82
3.3.1散點圖 82
3.3.2直方圖 84
3.3.3網(wǎng)絡圖 85
3.3.4評估圖 87
3.4應用實例:產(chǎn)品銷售預測 88
3.4.1研究方法 88
3.4.2數(shù)據(jù)分析 88
3.4.3研究結(jié)論 99
第4章回歸分析 100
4.1回歸分析模型概述 100
4.1.1模型定義 101
4.1.2模型應用 102
4.1.3建模步驟 103
4.1.4注意事項 103
4.2應用實例:客戶流失因素分析 104
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