基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）（統計數據分析與應用叢書） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛薇 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• SPSS Modeler
• 統計分析
• 機器學習
• 數據分析
• 商業智能
• 預測模型
• 數據預處理
• 分類
• 聚類

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300200699

版次：2

商品编码：11565655

包装：平装

丛书名： 统计数据分析与应用丛书

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：404

內容簡介

　　數據挖掘具有廣闊的應用領域和發展前景。SPSS Modeler因界麵友好且操作簡捷，成為公認的數據挖掘實戰的軟件。
　　基於多年的教學和科研經驗，作者深知數據挖掘理論和軟件操作相結閤的重要性，努力在本書中突齣以下特點：
　　?以數據挖掘過程為綫索講解Modeler軟件操作。本書以數據挖掘實踐過程為主綫，從Modeler數據管理入手，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掌握Modeler的基本功能和一般方法，並迅速運用到數據挖掘實戰中。
　　?數據挖掘理論的講解通俗易懂，避免數學公式的羅列。本書對Modeler中的經典數據挖掘算法娓娓道來，旨在使讀者知其然更知其所以然，加深對數據挖掘分析結論的理解和應用。
　　?將數據挖掘方法、軟件操作、案例分析有機結閤。本書在論述數據挖掘方法核心思想和基本原理的同時，配閤案例數據展示實戰過程，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，經濟學博士，中國人民大學應用統計科學研究中心副主任，中國人民大學統計學院副教授。關注數據挖掘及統計建模、統計和數據挖掘軟件應用、統計數據庫係統研發等方麵。涉足網絡新媒體輿論傳播和互動建模、政府和官方微博分析、電商數據分析、學科學術熱點跟蹤等文本挖掘，以及社會網絡分析和以數據挖掘為依托的客戶關係管理等領域。

目錄

第1章數據挖掘和Modeler使用概述

1．1數據挖掘的産生背景

1．2什麼是數據挖掘

1．3Modeler軟件概述


第2章Modeler的數據讀入和數據集成

2．1變量類型

2．2讀入數據

2．3生成實驗方案

2．4數據集成


第3章Modeler的數據理解

3．1變量說明

3．2數據質量的評估和調整

3．3數據的排序

3．4數據的分類匯總


第4章Modeler的數據準備

4．1變量變換

4．2變量派生

4．3數據精簡

4．4數據篩選

4．5數據準備的其他工作


第5章Modeler的基本分析

5．1數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的數據精簡

6．1變量值的離散化處理

6．2特徵選擇

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的分類迴歸樹及應用

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的人工神經網絡

8．1人工神經網絡算法概述

8．2Modeler的B�睵反嚮傳播網絡

8．3Modeler的B�睵反嚮傳播網絡的應用

8．4Modeler的徑嚮基函數網絡及應用


第9章分類預測：Modeler的支持嚮量機

9．1支持嚮量分類的基本思路

9．2支持嚮量分類的基本原理

9．3支持嚮量迴歸

9．4支持嚮量機的應用


第10章分類預測：Modeler的貝葉斯網絡

10．1貝葉斯方法基礎

10．2貝葉斯網絡概述

10．3TAN貝葉斯網絡

10．4馬爾科夫毯網絡

10．5貝葉斯網絡的應用


第11章探索內部結構：Modeler的聚類分析

11．1聚類分析的一般問題

11．2Modeler的K�睲eans聚類及應用

11．3Modeler的兩步聚類及應用

11．4Modeler的Kohonen網絡聚類及應用

11．5基於聚類分析的離群點探索


第12章探索內部結構：Modeler的關聯分析

12．1簡單關聯規則及其有效性

12．2Modeler的Apriori算法及應用

12．3Modeler的序列關聯及應用



參考文獻

精彩書摘

數據挖掘技術具有廣闊的應用領域和發展前景，眾多有識之士紛紛選擇SPSS Modeler作為數據挖掘的工具軟件，因此SPSS Modeler軟件已經連續多年雄踞數據挖掘應用軟件之首。

Modeler的前身名為Clementine，2009年IBM公司收購瞭SPSS數據分析軟件公司，並將其廣受贊譽的SPSS統計分析軟件和Clementine數據挖掘軟件進行整閤，將Clementine更名為
SPSS Modeler（簡稱Modeler）後再次推嚮全球市場。
Modeler充分利用計算機係統的運算處理能力和圖形展現能力，將方法、應用與工具有機地融為一體，是解決數據挖掘問題的最理想工具。
Modeler不但集成瞭諸多計算機科學中機器學習的優秀算法，同時也綜閤瞭一些行之有效的統計分析方法，成為內容最為全麵、功能最為強大、使用最為方便的數據挖掘軟件産品。
Modeler繼續保持瞭SPSS産品的一貫風格：界麵友好且操作簡捷。原因在於Modeler始終把自己的操作者定位於實際工作部門的一綫人員，而不是數據分析專傢。這種所謂“傻瓜型”軟件成為Modeler不斷開拓市場的利器。
本書作者一直從事計算機數據分析的教學與科研工作，並長期跟蹤研究SPSS公司的數據分析係列産品，具有相當豐富的數據分析軟件開發經驗。因此深知，一個基礎相對薄弱的讀者應該從哪些方麵入手，纔能很快地使用Modeler開始數據分析工作，並逐步成長為一名有經驗的多麵手。
我們認為讀者掌握Modeler軟件應體現三個層麵：首先是軟件操作層麵，讀者通過實際操作，盡快掌握軟件的使用方法和處理步驟；其次是結果分析層麵，讀者通過案例演示，基本明白軟件的輸齣結果，從而得齣正確的分析結論；最後是方法論層麵，讀者通過對某個算法基本思路的瞭解，進一步提高方法應用和分析水平，升華對數據挖掘方法的認識。所以，注重對每種方法的操作使用、結果分析和算法基本思路的講解是本書最重要的特徵。
本書適用於從事數據分析的各應用領域的讀者，尤其是商業銷售、財會金融、證券保險、經濟管理、社會研究、人文教育等行業的相關人員。同時，也能夠作為高等院校計算機類、財經類、管理類專業本科生和研究生的數據挖掘教材。
針對上述讀者群，在全書的編寫中我們努力體現以下特色：
1.以數據挖掘過程為綫索介紹Modeler
目前，具備基本的計算機操作能力已經不是讀者的主要障礙，數據挖掘的過程與方法纔是讀者關心的主題和應用的難點。所以，本書以數據挖掘的實踐過程為主綫，從Modeler數據管理入手，說明問題從淺至深，講解方法從易到難。這樣，能使讀者在較短時間內掌握Modeler的基本功能和一般方法，並可迅速運用到實際工作中去。
2.將數據挖掘方法、軟件操作、案例分析有機結閤
目前，經過消化的中文圖書和資料相對短缺，Modeler相關圖書一般都比較側重對其英文手冊的翻譯介紹，側重於對計算機操作過程的描述。而對數據挖掘方法則較多地羅列數學公式，輸齣結果也缺少恰當的解釋。本書則結閤實際案例，側重數據挖掘方法核心思想和基本原理的闡述，以使讀者直觀理解方法，正確掌握方法的應用範圍。
3. 數據挖掘方法講解全麵，語言通俗
本書對Modeler的數據挖掘算法進行瞭全麵的分析和應用，內容力求豐富翔實。同時使用通俗的語言和示例講述算法，盡量避免使用公式和推導堆砌算法。
請讀者到人大經管圖書在綫(http://www�眗djg�眂om�眂n)下載本書案例數據和數據流文件。數據流文件需使用Modeler 14.2以上版本打開，執行時隻需修改數據源節點中的數據文件所在目錄項，即可正確執行流文件。
在此特彆感謝中國人民大學齣版社對本書齣版的大力支持和各位編輯熱情細緻的工作。由於水平所限，書中難免齣現問題和錯誤，敬請各位讀者批評指正。

前言/序言

探尋數據深處的智慧：一場從基礎到實戰的數據挖掘之旅 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科學研究乃至日常生活的重要驅動力。然而，海量數據本身並不能直接轉化為有價值的洞察。真正賦予數據生命力的是“數據挖掘”——一種從龐雜數據中發現隱藏模式、趨勢和關聯，從而輔助決策、預測未來的強大技術。本書（《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）（統計數據分析與應用叢書）》）並非直接解讀其內容，而是旨在為您勾勒齣數據挖掘這一精彩領域的全貌，以及它如何在實際應用中展現齣非凡的力量，讓您深刻理解這一領域的重要性和發展潛力。 數據挖掘：揭示隱藏在數字背後的商業秘密與科研真理 數據挖掘，顧名思義，便是如同淘金者從泥沙中提取黃金一樣，從海量原始數據中“挖掘”齣有價值的信息和知識。它融閤瞭統計學、機器學習、人工智能、數據庫技術等多個學科的精華，提供瞭一套係統性的方法和工具，幫助我們理解復雜現象，預測未來走嚮，優化業務流程，甚至發現全新的科學規律。 想象一下，一傢零售商如何知道哪些商品應該搭配在一起銷售？一個金融機構如何識彆潛在的欺詐交易？一個醫療研究團隊如何發現新的疾病預測因子？這些問題的答案，都離不開數據挖掘的身影。它能夠： 發現客戶行為模式： 通過分析客戶的購買曆史、瀏覽記錄、社交互動等，企業可以精準地瞭解客戶偏好，進行個性化推薦，提高客戶滿意度和忠誠度。例如，在電商平颱上，當您購買瞭某一類書籍後，係統會推薦您可能感興趣的其他書籍，這便是數據挖掘的應用。 預測市場趨勢： 通過對曆史銷售數據、經濟指標、新聞輿情等進行分析，企業可以預測未來的市場需求，調整生産計劃，規避風險。例如，分析天氣數據與服裝銷售量之間的關係，可以幫助服裝企業更好地備貨。 識彆風險與異常： 在金融領域，數據挖掘可以幫助銀行識彆信用卡盜刷、貸款違約等風險行為；在網絡安全領域，它可以檢測齣惡意攻擊和異常流量。 優化運營效率： 通過分析生産流程中的各項數據，企業可以找齣瓶頸，優化資源配置，降低生産成本，提高運營效率。例如，在物流領域，通過分析運輸路綫和時間數據，可以找到最優的配送方案。 推動科學研究： 在生物醫學領域，數據挖掘可以幫助科學傢分析基因序列數據，尋找與疾病相關的基因；在天文學領域，它可以分析天文望遠鏡觀測到的海量數據，發現新的天體。 數據挖掘的旅程：從數據準備到模型評估的係統性過程 數據挖掘並非一蹴而就，它是一個嚴謹且多階段的過程，每一個環節都至關重要。 1. 業務理解與目標設定： 這是數據挖掘的起點。首先需要深入理解業務需求，明確要解決的問題是什麼，期望通過數據挖掘達到什麼樣的目標。例如，是想提高産品銷量？降低客戶流失率？還是發現新的市場機會？清晰的目標是後續所有工作的基礎。 2. 數據理解與準備： 原始數據往往是雜亂無章、充滿噪音的，可能包含缺失值、異常值、重復項，格式也不統一。因此，數據準備是數據挖掘過程中耗時最長但又最為關鍵的環節。這包括： 數據收集： 從各種數據源（數據庫、文件、API等）獲取相關數據。 數據探索： 通過統計分析和可視化手段，初步瞭解數據的特徵、分布和潛在關係。 數據清洗： 處理缺失值（填充、刪除）、糾正錯誤、去除重復記錄、識彆和處理異常值。 數據轉換： 將數據轉換為適閤模型使用的格式，例如，將分類變量進行編碼，對數值變量進行標準化或歸一化。 特徵工程： 根據業務理解，創建新的、更有意義的特徵，以提高模型的性能。例如，從“購買日期”中提取“星期幾”、“月份”等特徵。 3. 模型選擇與構建： 數據挖掘涉及多種算法，每種算法都有其適用的場景和優缺點。根據業務目標和數據特性，選擇閤適的挖掘技術。常用的技術包括： 分類（Classification）： 預測一個離散的類彆標簽。例如，預測一個客戶是否會購買某種産品。常用的算法有決策樹、支持嚮量機、邏輯迴歸、樸素貝葉斯等。 迴歸（Regression）： 預測一個連續的數值。例如，預測房屋的價格，預測股票的走勢。常用的算法有綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸等。 聚類（Clustering）： 將數據分成若乾個組（簇），使得同一組內的數據相似度高，不同組之間的數據相似度低。例如，將客戶分成不同的細分市場。常用的算法有K-Means、層次聚類等。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 發現數據項之間的有趣關係。例如，“購買啤酒的顧客往往也會購買尿布”。這是超市貨架擺放和促銷策略的重要依據。 異常檢測（Anomaly Detection）： 識彆與大多數數據模式顯著不同的數據點，常用於欺詐檢測和故障診斷。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）： 發現數據項發生的順序模式，例如，用戶在瀏覽網頁時的點擊路徑。 在選擇好算法後，需要使用準備好的數據來訓練模型。這個過程就是“模型構建”。 4. 模型評估與優化： 構建好的模型需要進行嚴格的評估，以判斷其性能是否滿足業務需求。評估指標取決於具體的任務類型，例如，對於分類任務，常用的有準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等。如果模型性能不理想，則需要返迴前麵的步驟，重新進行數據準備、選擇其他算法或調整模型參數，直至達到滿意的結果。 5. 模型部署與應用： 當模型經過充分評估並達到預期目標後，就可以將其部署到實際業務環境中，用於實際的預測、決策或自動化任務。例如，將推薦係統模型部署到電商網站，將欺詐檢測模型集成到支付係統中。 6. 模型監控與維護： 隨著時間的推移，數據的分布可能會發生變化，業務環境也會更新，這可能導緻模型的性能下降。因此，需要對部署的模型進行持續的監控，並根據需要進行更新和維護，以確保其長期有效性。 數據挖掘的應用領域：無處不在的智慧 數據挖掘的應用已經滲透到各行各業，深刻地改變著我們的工作和生活方式。 商業與營銷： 客戶細分、精準營銷、個性化推薦、銷售預測、促銷效果評估、流失客戶預警。 金融服務： 信用評分、欺詐檢測、風險管理、投資組閤優化、市場趨勢預測。 醫療保健： 疾病診斷與預測、藥物研發、流行病學研究、個性化治療方案製定。 零售業： 購物籃分析、庫存管理、價格優化、顧客行為分析。 製造業： 生産過程優化、質量控製、設備故障預測、供應鏈管理。 電信業： 客戶流失預測、網絡優化、欺詐檢測、增值業務開發。 互聯網與媒體： 內容推薦、用戶行為分析、廣告投放優化、輿情監控。 政府與公共部門： 犯罪預測、交通管理、城市規劃、資源分配。 擁抱數據驅動的未來 數據挖掘不再是少數專傢纔能掌握的神秘技術，它正日益成為現代企業和研究機構必備的核心能力。通過掌握數據挖掘的理念和方法，您將能夠更深入地理解數據背後的邏輯，更有效地從數據中提取價值，從而在激烈的競爭環境中脫穎而齣，抓住新的機遇。 無論您是希望提升業務績效的商業人士，還是緻力於科學探索的研究者，抑或是對數據充滿好奇的學習者，理解並掌握數據挖掘的能力，都將為您打開一扇通往更智能、更高效未來的大門。這是一場發現智慧、賦能決策的激動人心的旅程，等待著您去探索和實踐。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學領域抱有濃厚興趣的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹數據挖掘技術，並且能夠快速上手實踐的書籍。《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）》無疑是我的不二之選。它不僅僅是一本關於SPSS Modeler的教程，更像是一本數據挖掘的入門指南。書中對於各種主流的數據挖掘算法，如迴歸、分類、聚類、關聯規則等，都進行瞭詳盡的介紹。讓我印象深刻的是，它並沒有將算法的講解停留在理論層麵，而是緊密結閤SPSS Modeler中的具體實現。書中提供瞭大量的操作截圖和詳細的步驟說明，使得我這個初學者也能夠輕鬆地跟著書中的例子進行實踐。更重要的是，作者在講解算法的同時，還會強調其應用場景和優缺點，這讓我能夠根據不同的問題選擇最閤適的算法。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭數據挖掘的基本流程和常用技術，並且能夠運用SPSS Modeler來解決一些實際的數據分析問題。這本書對於想要進入數據挖掘領域的人來說，絕對是打下堅實基礎的絕佳教材。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市場研究員，一直以來都在努力提升自己的數據分析能力，以便能夠更精準地理解消費者行為，為營銷決策提供更強有力的支持。《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）》這本書，恰好滿足瞭我的這一需求。它沒有像一些過於學術的書籍那樣，充斥著復雜的數學公式和抽象的概念，而是從實際應用的角度齣發，將SPSS Modeler這一強大的數據挖掘工具與具體的商業場景相結閤。書中大量的案例，覆蓋瞭從客戶畫像構建到銷售預測，從渠道優化到個性化推薦等多個方麵，都與我的日常工作息息相關。我通過閱讀和實踐，學會瞭如何利用SPSS Modeler的各種節點來探索數據間的潛在關聯，如何構建預測模型來評估營銷活動的效果，以及如何識彆齣具有高價值的客戶群體。這本書最讓我驚喜的是，它並沒有將SPSS Modeler僅僅作為一個黑箱工具來介紹，而是深入淺齣地解釋瞭各種算法背後的邏輯，這使得我能夠更好地理解模型輸齣的結果，並將其轉化為具有 actionable insights 的商業建議。這讓我感覺自己的工作效率和決策質量都有瞭顯著的提升。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它不僅僅提供瞭一個工具的使用指南，更重要的是它提供瞭一種思考問題、解決問題的方法論。我之前對數據挖掘的理解，可能停留在一些零散的技術點上，不知道如何將它們串聯起來形成一個完整的數據分析流程。但《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）》讓我看到瞭一個係統性的數據挖掘過程，從數據的準備、數據探索，到模型構建、模型評估，再到模型部署。每一個環節都講解得非常到位，並且提供瞭相應的SPSS Modeler操作技巧。我尤其欣賞的是，書中非常強調數據預處理的重要性，這往往是數據挖掘過程中最耗時但也最關鍵的一步。作者通過各種生動的案例，展示瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵工程，以及這些步驟對模型性能的影響。這種注重細節和實操的講解方式，讓我深刻體會到“垃圾進，垃圾齣”的道理，也讓我對如何構建一個高質量的數據挖掘項目有瞭更清晰的認識。這本書不隻教會瞭我“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，這是它最讓我覺得物超所值的地方。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我大開眼界！我之前對數據挖掘這塊兒一直有點朦朧的概念，總覺得它離我這個普通用戶有點遠。但拿到這本《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）》後，我纔發現原來它如此貼近實際，而且完全不是我想象中的那種枯燥的理論堆砌。書裏的例子非常生動，從零售行業的客戶細分到金融行業的風險預測，每一步都講解得非常細緻。我最喜歡的是它對SPSS Modeler這個工具的深入解析。以前光聽過這個名字，覺得肯定很復雜，但書裏從最基礎的操作開始，一步一步地教你如何構建模型，如何選擇閤適的算法，以及如何解讀那些圖錶化的結果。它不是簡單地羅列菜單項，而是從原理上解釋瞭為什麼這樣做，這樣做有什麼好處，以及在實際應用中可能會遇到哪些問題。我嘗試跟著書裏的步驟做瞭一個小項目，雖然數據量不大，但感覺自己真的掌握瞭一些實用的技巧，可以直接用到我的工作中去。這本書真的讓我覺得數據挖掘不再是遙不可及的學術概念，而是可以實實在在地幫助我解決問題的利器。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始買這本書的初衷，更多的是想瞭解一些數據分析的統計學原理，因為我發現很多時候，我雖然能用Excel處理一些簡單的數據，但麵對更復雜的情況時，總覺得力不從心，缺乏更深層次的洞察。這本書恰好填補瞭我的這個空白。《基於SPSS Modeler的數據挖掘（第二版）》雖然名字裏有“數據挖掘”，但它在講解SPSS Modeler的各種節點和流程時，非常注重背後的統計學邏輯。比如，在講到分類算法時，它會詳細解釋決策樹是如何構建的，背後涉及哪些熵、信息增益的概念；在講到聚類分析時，它也會深入講解 K-Means 的原理以及如何評估聚類結果的質量。這種由淺入深的講解方式，讓我不僅學會瞭如何操作軟件，更重要的是理解瞭數據挖掘的“為什麼”。我之前看的一些書，要麼就是純粹的理論，要麼就是軟件操作手冊，很難找到像這本書這樣，將理論與實踐完美結閤的。通過書中的案例，我能看到這些統計學原理是如何在實際的數據分析場景中發揮作用的，這讓我對數據分析有瞭更深刻的認識，也更有信心去探索更復雜的數據集。

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专业的书籍老公看的买了好多

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尚可

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不是书的内容不好，而是卖书的不爱书，弄的特别脏，已经好几次了，手贱买京东的书

评分☆☆☆☆☆

?将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时，配合案例数据展示实战过程，旨在使读者直观理解理论，正确应用方法

评分☆☆☆☆☆

棒棒棒棒棒棒棒棒棒棒棒棒

评分☆☆☆☆☆

讲的比较详细 好用

评分☆☆☆☆☆

公司采购，正常使用，京东购买省心。

评分☆☆☆☆☆

?以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据挖掘实战中。

评分☆☆☆☆☆

SPSS基础知识，我帮人代买的