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基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版） / 统计数据分析与应用丛书

￥49.00定价

作者：薛薇

出版时间：2014-10

出版社：中国人民大学出版社

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基本信息评价

出版社：中国人民大学出版社
ISBN：9787300200699
图书编号：53714
本季征订号：40218558-1
开本：16开
出版时间：2014-10
千字：592
学科分类1：理学
学科分类2：统计学
中图分类编号：C819
适用专业：统计、经管
适用分级：本科

作者简介

薛薇，工学硕士，经济学博士，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘，以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。

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内容简介

SPSS Modeler 进行的数据挖掘重点关注通过一系列节点运行数据的过程，我们将这一过程称为数据流。也可以说 SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品。这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。

第1章数据挖掘和Modeler使用概述

1．1数据挖掘的产生背景

1．2什么是数据挖掘

1．3Modeler软件概述

第2章Modeler的数据读入和数据集成

2．1变量类型

2．2读入数据

2．3生成实验方案

2．4数据集成

第3章Modeler的数据理解

3．1变量说明

3．2数据质量的评估和调整

3．3数据的排序

3．4数据的分类汇总

第4章Modeler的数据准备

4．1变量变换

4．2变量派生

4．3数据精简

4．4数据筛选

4．5数据准备的其他工作

第5章Modeler的基本分析

5．1数值型变量的基本分析

5．2两分类型变量相关性的研究

5．3两总体的均值比较

5．4RFM分析

第6章Modeler的数据精简

6．1变量值的离散化处理

6．2特征选择

6．3因子分析

第7章分类预测：Modeler的决策树

7．1决策树算法概述

7．2Modeler的C50算法及应用

7．3Modeler的分类回归树及应用

7．4Modeler的CHAID算法及应用

7．5Modeler的QUEST算法及应用

7．6模型的对比分析

第8章分类预测：Modeler的人工神经网络

8．1人工神经网络算法概述

8．2Modeler的BP反向传播网络

8．3Modeler的BP反向传播网络的应用

8．4Modeler的径向基函数网络及应用

第9章分类预测：Modeler的支持向量机

9．1支持向量分类的基本思路

9．2支持向量分类的基本原理

9．3支持向量回归

9．4支持向量机的应用

第10章分类预测：Modeler的贝叶斯网络

10．1贝叶斯方法基础

10．2贝叶斯网络概述

10．3TAN贝叶斯网络

10．4马尔科夫毯网络

10．5贝叶斯网络的应用

第11章探索内部结构：Modeler的聚类分析

11．1聚类分析的一般问题

11．2Modeler的KMeans聚类及应用

11．3Modeler的两步聚类及应用

11．4Modeler的Kohonen网络聚类及应用

11．5基于聚类分析的离群点探索

第12章探索内部结构：Modeler的关联分析

12．1简单关联规则及其有效性

12．2Modeler的Apriori算法及应用

12．3Modeler的序列关联及应用

参考文献