IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張文彤，鍾雲飛 著

圖書標籤:

• SPSS
• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計分析
• 案例分析
• 實戰
• IBM
• 商業分析
• 機器學習
• 數據科學

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302299547

商品编码：1027815853

出版时间：2013-02-01

作  者:張文彤,鍾雲飛 著作 定  價:64 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2013年02月01日 頁  數:501 裝  幀:平裝 ISBN:9787302299547 ●部分 spss數據分析基礎
●第1章 數據分析方法論簡介
●1.1 三種數據分析方法論
●1.2 crisp-dm方法論介紹
●第2章 數據分析方法體係簡介
●2.1 統計軟件中的數據存儲格式
●2.2 數據的統計描述與參數估計
●2.3 常用假設檢驗方法
●2.4 多變量模型
●2.5 多元統計分析模型
●2.6 智能統計分析／數據挖掘方法
●第3章 ibm spss statistics操作入門
●3.1 案例背景
●3.2 數據文件的讀入與變量整理
●3.3 問捲數據分析
●3.4 項目總結和討論
●第4章 ibm spss statistics操作進階
●4.1 案例背景
●4.2 問捲錄入
●4.3 問捲質量校驗
●部分目錄

內容簡介

    《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》以ibm spss statistics 20．0和ibm spss modeler 14．1為工具，提供瞭醫療、金融、保險、汽車、快速消費品、市場研究、互聯網等多個行業的數據分析／挖掘案例，基於實戰需求，詳細講解整個案例的完整分析過程，並將模型和軟件的介紹融於案例講解之中，使讀者在閱讀時能突破方法和工具的局限，真正聚集於對數據分析精髓的領悟。《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》所附光盤包括案例數據和分析程序／流文件，讀者可完整重現全部的分析內容。
    《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》適閤從初學者到專傢各個級彆的數據分析人員閱讀，尤其等

洞悉數據，智啓未來：掌控數據分析與挖掘的核心力量 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、引領創新的核心要素。無論您是身處商業浪潮前綫的決策者，還是緻力於學術研究的探索者，亦或是緻力於技術前沿的實踐者，深刻理解和精通數據分析與挖掘的技術，都將是您在競爭激烈的環境中脫穎而齣的關鍵。本書將帶領您踏上一段係統而深入的學習旅程，從理論基石到實戰應用，全方位解鎖數據蘊藏的無限價值。 第一部分：數據分析與挖掘的理論基石 理解數據的本質與價值： 我們將從最基礎的概念齣發，探討數據的定義、分類以及其在不同領域中的重要性。您將瞭解到，數據不僅僅是冰冷的數字，更是洞察市場趨勢、預測客戶行為、優化業務流程、推動科學發現的寶貴資源。我們將深入剖析數據在商業決策、科學研究、社會治理等方麵的應用實例，幫助您建立起對數據價值的全局認知。 數據分析的基本流程與方法論： 一個規範的數據分析項目，通常包含數據采集、數據清洗、數據探索、模型構建、模型評估與部署等關鍵環節。本書將係統地介紹這些流程，並講解每一步驟的關鍵技術和注意事項。您將學習到如何設計閤理的數據采集方案，掌握高效的數據清洗技巧以處理缺失值、異常值和不一緻數據，理解如何通過可視化和統計方法進行探索性數據分析（EDA），以及不同分析方法的適用場景。 統計學在數據分析中的應用： 統計學是數據分析的靈魂。我們將迴顧並深入講解描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間、迴歸分析等）的核心概念。您將學習到如何利用統計學工具來量化不確定性，檢驗假設，發現變量之間的關係，並為模型構建打下堅實的理論基礎。 機器學習入門： 機器學習是數據挖掘的核心驅動力。本書將為您勾勒齣機器學習的宏觀圖景，介紹監督學習、無監督學習和強化學習三大主要範式。您將瞭解常見的監督學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）和樸素貝葉斯；學習無監督學習算法，如聚類（K-means、DBSCAN）和降維（PCA、t-SNE）；並對深度學習的魅力有所初步認識。我們將側重於理解這些算法背後的數學原理和邏輯，而非僅僅停留在工具的使用層麵。 數據挖掘的常用技術與算法： 數據挖掘是從海量數據中發現隱藏模式、關聯規則和異常點的過程。本書將詳細介紹關聯規則挖掘（Apriori算法）、分類（決策樹、隨機森林、梯度提升）、迴歸（綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸）、聚類（K-means、層次聚類）、異常檢測（Isolation Forest、One-Class SVM）等經典數據挖掘算法。對於每種算法，我們將深入剖析其工作原理、優缺點以及適用場景，並輔以易於理解的數學推導和圖示。 第二部分：數據分析與挖掘的實戰技巧與工具 數據預處理與特徵工程： 原始數據往往是雜亂無章的，有效的預處理是分析成功的基石。本部分將詳細講解數據清洗的各種技術，包括缺失值填充（均值、中位數、眾數、KNN填充、迴歸填充）、異常值檢測與處理（3-sigma原則、箱綫圖、LOF算法）、數據標準化與歸一化（Min-Max Scaler、Standard Scaler）、類彆變量編碼（One-Hot Encoding、Label Encoding）等。更重要的是，我們將深入探討特徵工程的藝術，學習如何從原始數據中提取、轉換和創建新的、更有意義的特徵，這往往是提升模型性能的關鍵。您將學習到如何構建交互特徵、多項式特徵，如何進行特徵選擇（Filter、Wrapper、Embedded方法）和特徵降維，以構建更魯棒、更具解釋性的模型。 探索性數據分析（EDA）與數據可視化： “數據不會說話，但可視化會。” 本部分將強調EDA的重要性，教授如何通過統計摘要和可視化技術來理解數據的分布、識彆潛在模式、發現變量間的關係。您將學習使用多種可視化工具和技術，如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖、小提琴圖、地理空間圖等，來直觀地呈現數據特徵，洞察異常，為後續建模提供方嚮。我們將指導您如何選擇閤適的可視化圖錶來傳達特定的信息，以及如何構建交互式儀錶盤來支持動態的數據探索。 模型構建與評估： 構建模型是數據分析的核心環節。我們將詳細介紹各種機器學習模型的構建流程，包括模型的選擇、參數調優、訓練與驗證。對於每個模型，我們將深入講解其工作原理、數學基礎和關鍵參數。更重要的是，我們將重點闡述模型評估的重要性，介紹各種評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差、R²等）的含義、計算方法以及在不同場景下的適用性。您將學會如何進行交叉驗證，以獲得更可靠的模型性能估計，避免模型過擬閤或欠擬閤。 模型解釋性與可解釋AI（XAI）： 在許多實際應用場景中，模型的預測能力固然重要，但模型為什麼會做齣這樣的預測，即模型的解釋性，也同樣至關重要。本部分將探討模型解釋性的方法，包括模型內部的可解釋性（如綫性模型的係數、決策樹的規則）和模型外部的解釋性技術（如SHAP、LIME）。您將學習如何利用這些技術來理解模型的決策過程，識彆對預測結果貢獻最大的特徵，從而建立對模型的信任，並為模型優化提供指導。 數據分析與挖掘的常用編程語言與工具： 本部分將為您介紹當前主流的數據分析與挖掘編程語言和工具。我們將重點講解Python在數據科學領域的強大生態，包括NumPy、Pandas（數據處理）、Matplotlib、Seaborn（數據可視化）、Scikit-learn（機器學習）、Statsmodels（統計建模）等核心庫的用法。同時，我們也會簡要介紹R語言在統計分析領域的優勢，以及SQL在數據庫操作和數據提取中的不可替代性。您將學習如何運用這些工具來高效地實現數據分析的各個環節。 第三部分：行業應用案例與深度實踐 商業智能與市場營銷分析： 在商業領域，數據分析與挖掘的應用無處不在。本部分將聚焦於商業智能，講解如何利用數據來理解客戶行為，進行客戶細分、流失預測、精準營銷推薦。您將學習如何構建客戶畫像，分析營銷活動的效果，優化定價策略，預測銷售趨勢，以及利用社交媒體數據進行輿情分析。 金融風控與量化交易： 金融行業是數據密集型行業，數據分析與挖掘在風險管理、反欺詐、信用評分、量化投資等方麵發揮著關鍵作用。本部分將深入探討如何利用數據模型來評估信用風險，檢測欺詐交易，預測股票價格，以及構建交易策略。您將瞭解風險模型、信用評分模型、異常交易檢測模型等在金融領域的實際應用。 醫療健康與生物信息學： 數據分析與挖掘正在深刻地改變醫療健康領域。本部分將介紹如何在疾病預測與診斷、藥物研發、個性化治療、公共衛生監測等方麵應用數據科學技術。您將瞭解如何利用基因組數據、電子病曆數據、醫學影像數據來發現疾病的生物標誌物，評估治療效果，以及預測疾病的傳播趨勢。 互聯網與電子商務： 互聯網和電子商務公司積纍瞭海量的用戶行為數據，為數據分析提供瞭豐富的素材。本部分將講解如何利用這些數據進行用戶行為分析、推薦係統構建、搜索引擎優化、廣告投放優化、欺詐檢測等。您將學習到協同過濾、基於內容的推薦、深度學習推薦模型等技術在提升用戶體驗和商業價值中的作用。 其他新興應用領域： 除瞭上述經典領域，數據分析與挖掘在智慧城市、智能製造、教育、科研等新興領域也展現齣巨大的潛力。本部分將簡要介紹這些領域的應用方嚮，激發您的創新思維，引導您思考如何將數據科學技術應用於解決更廣泛的社會和技術問題。 本書特色： 理論與實踐並重： 我們不僅會深入講解數據分析與挖掘的理論基礎，更會提供豐富的實戰案例，指導您如何將所學知識應用於解決實際問題。 方法論清晰： 遵循嚴謹的數據分析流程，讓您掌握從數據到洞察的完整方法論。 技術全麵： 涵蓋瞭從數據預處理、探索性分析到模型構建、評估與解釋的各個環節。 工具導嚮： 重點介紹Python等主流數據科學工具，並輔以代碼示例，方便讀者動手實踐。 案例豐富： 選取瞭不同行業的典型案例，幫助您理解數據分析與挖掘在現實世界中的應用價值。 前沿展望： 關注數據科學領域的最新發展趨勢，為您指明未來學習的方嚮。 通過本書的學習，您將能夠係統地構建起紮實的數據分析與挖掘知識體係，掌握解決實際問題的關鍵技能，從而在瞬息萬變的時代浪潮中，以數據為槳，以洞察為帆，駛嚮更廣闊的知識海洋與商業藍海。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論學習和實踐應用之間的鴻溝是最大的挑戰。很多時候，我們學瞭很多理論知識，但到瞭實際工作中，麵對雜亂的數據和復雜的問題，卻無從下手。這本書在這方麵做得非常齣色。它選取瞭非常有代錶性的實戰案例，並且每一個案例都經曆瞭從問題提齣、數據準備、模型構建到結果解讀的全過程。我特彆喜歡它在案例分析過程中，不僅介紹瞭SPSS的具體操作步驟，更重要的是，它強調瞭分析背後的邏輯和思維方式。比如，在講解關聯規則挖掘時，作者不僅展示瞭如何設置參數，還深入探討瞭如何理解和解釋“支持度”、“置信度”等指標，以及如何根據業務需求來選擇有意義的規則。書中還穿插瞭許多關於數據可視化技巧的講解，讓我能夠更直觀地展示分析結果，更好地與他人溝通。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭SPSS這款工具的運用，更重要的是，我學會瞭如何將數據分析作為一種解決問題的思維工具，如何在紛繁復雜的數據中找到有價值的綫索，並最終驅動業務的改進。這本書的價值，遠不止於對SPSS這款軟件的掌握，更在於它所傳遞的解決問題的思維模式。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定數據分析基礎的從業者，平時工作中會接觸到一些統計分析，但總覺得不夠係統，尤其是在處理更復雜的數據挖掘問題時，總感覺力不從心。這本書的齣現，恰好填補瞭我這方麵的知識空白。它並沒有重復那些我早已掌握的基本統計方法，而是將重心放在瞭更高級的數據挖掘技術上，並且通過大量實戰案例來呈現。我特彆欣賞書中對不同數據挖掘算法的介紹，比如聚類分析、分類模型、關聯規則等，作者不是簡單地列齣公式，而是結閤具體的業務場景，解釋這些算法是如何工作的，以及如何選擇閤適的算法。書中對SPSS Modeler等工具的應用也講得非常細緻，讓我看到瞭如何利用這些強大的軟件實現復雜的數據挖掘任務。我曾經在工作中遇到一個棘手的問題，關於用戶流失預測，嘗試瞭多種方法效果都不理想，讀瞭這本書關於分類模型的部分，並參考瞭其中的案例，我茅塞頓開，找到瞭新的思路，最終成功地構建瞭一個有效的預測模型，為公司挽迴瞭相當一部分潛在損失。這本書真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”，不僅教會瞭方法，更重要的是培養瞭解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名非計算機專業的學生，我對數據科學一直充滿好奇，但又擔心自己沒有足夠的理論基礎和技術背景。這本書就像是一本“點亮”數據分析世界的神奇指南。它的語言非常平實易懂，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。書中的案例選擇非常貼近實際生活，比如分析消費者的購物行為、預測股票價格等，讓我覺得數據分析離我們並不遙遠，而且非常有趣。最讓我驚喜的是，它在講解SPSS操作時，不僅僅是告訴我們如何進行分析，還會深入解釋分析結果的含義，以及如何將分析結果轉化為有價值的洞察。例如，在講解客戶細分案例時，作者不僅展示瞭如何用SPSS進行聚類，還詳細解釋瞭如何解讀聚類結果，以及如何根據不同的客戶群體製定個性化的營銷策略。這種“知其所以然”的學習方式，讓我受益匪淺。這本書讓我剋服瞭對數據分析的恐懼感，並激發瞭我對這個領域更濃厚的興趣，我計劃在未來的學習和工作中，繼續深入探索數據分析的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是數據分析小白的福音！我一直對數據分析領域很感興趣，但苦於沒有係統的學習方法，網上的教程零散且理論性太強，常常看得我雲裏霧裏。直到我遇到瞭這本書，感覺像是找到瞭救星。它沒有上來就講一堆復雜的統計學概念，而是從一個非常接地氣的角度切入，通過一個個真實的案例，一步步引導你瞭解數據分析的過程。我尤其喜歡它在講解SPSS操作時的詳細步驟，每一個菜單、每一個選項都解釋得清清楚楚，還有大量的截圖，感覺就像老師手把手教你一樣。讓我印象深刻的是，它不僅僅教你如何“點點點”，更重要的是讓你理解每個步驟背後的邏輯，為什麼這樣做，這樣做的目的是什麼。讀這本書的時候，我經常會跟著書上的案例，在自己的SPSS軟件裏進行實際操作，那種從零開始，一步步構建齣分析模型，最後看到結果的成就感，是任何理論書籍都無法給予的。而且，書中的案例涵蓋瞭市場營銷、金融、醫療等多個領域，讓我看到瞭數據分析在不同行業的應用價值，激發瞭我更深入學習的動力。這本書讓我對SPSS從一個陌生工具變成瞭一個得心應手的助手。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於那些希望在工作中提升數據分析和挖掘能力的人來說，無疑是一個巨大的福利。作為一名在市場研究領域工作多年的老兵，我深知數據的重要性，但如何有效地從海量數據中提煉有價值的信息，一直是我的挑戰。這本書以案例為載體，將SPSS這款強大的工具與實際業務場景緊密結閤，為我提供瞭一個非常實用的學習平颱。我尤其欣賞書中對數據預處理、特徵工程等關鍵步驟的詳盡描述，這些往往是數據分析成功的基石，但卻常常被許多教程所忽視。作者並沒有簡單地羅列技術，而是通過具體的案例，展示瞭在真實數據環境中，如何識彆和處理缺失值、異常值，如何創建新的變量，以及如何選擇最適閤業務問題的模型。通過書中提供的案例，我不僅學會瞭如何更高效地使用SPSS進行數據探索和建模，更重要的是，我開始學會從業務痛點齣發，思考如何用數據來解決問題，如何將分析結果轉化為可執行的商業決策。這本書讓我感覺自己的數據分析能力得到瞭質的飛躍，也讓我對未來的工作充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到手，很满意，正版图书，我知道了文轩网，下次还到文轩网买东西

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不错吧，就是寄过来的时候书折了。

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apss分析是我们生存的工具，认真学习

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张文彤的SPSS的书，真的不错。

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apss分析是我们生存的工具，认真学习

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有点厚，学习学习先。。。