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：	中國人民大學出版社
叢編項：	統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析與應用叢書
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡數(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)挖掘具有廣闊的應用領域和發(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)挖掘實戰(zhàn)的首選軟件?；诙嗄甑慕虒W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)挖掘實踐過程為主線，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)挖掘實戰(zhàn)中。數(shù)據(jù)挖掘理論的講解通俗易懂，避免數(shù)學公式的羅列。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)挖掘分析結論的理解和應用。將數(shù)據(jù)挖掘方法、軟件操作、案例分析有機結合。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，正確應用方法。

作者簡介

　　薛薇，工學碩士，經(jīng)濟學博士，中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心副主任，中國人民大學統(tǒng)計學院副教授。關注數(shù)據(jù)挖掘及統(tǒng)計建模、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘軟件應用、統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研發(fā)等方面。涉足網(wǎng)絡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、學科學術熱點跟蹤等文本挖掘，以及社會網(wǎng)絡分析和以數(shù)據(jù)挖掘為依托的客戶關系管理等領域。

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)質量的評估和調整
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章分類預測：Modeler的決策樹
7．1決策樹算法概述
7．2Modeler的C5?0算法及應用
7．3Modeler的分類回歸樹及應用
7．4Modeler的CHAID算法及應用
7．5Modeler的QUEST算法及應用
7．6模型的對比分析

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

第9章分類預測：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支持向量機的應用

第10章分類預測：Modeler的貝葉斯網(wǎng)絡
10．1貝葉斯方法基礎
10．2貝葉斯網(wǎng)絡概述
10．3TAN貝葉斯網(wǎng)絡
10．4馬爾科夫毯網(wǎng)絡
10．5貝葉斯網(wǎng)絡的應用

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

第12章探索內(nèi)部結構：Modeler的關聯(lián)分析
12．1簡單關聯(lián)規(guī)則及其有效性
12．2Modeler的Apriori算法及應用
12．3Modeler的序列關聯(lián)及應用

參考文獻