《ibm spss modeler數據與文本挖掘實戰》_數據分析師書籍推薦

《ibm spss modeler數據與文本挖掘實戰》
圖書簡介：
本書主要包括兩部分內容：在數據挖掘部分，重點介紹了各種數據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、人工神經網絡、貝葉斯網絡以及社交網絡分析等；在文本挖掘部分，重點介紹了文本挖掘的節點，以及具體的實現過程。每一章都詳細介紹了數據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，并通過系統的案例使讀者掌握應用技巧。
本書對于高校理工學科、經濟金融學科及數量分析方面的學生，以及數據挖掘和分析方面的研究人員和從業人員等，具有很強的可讀性、可操作性與可使用性，尤其適合商業銷售、經濟管理、社會研究和人文教育等行業的相關人員閱讀。
目錄

第1部分數據挖掘篇

第1章數據挖掘概述 3

1.1什么是數據挖掘 3

1.1.1數據挖掘的定義 4

1.1.2數據挖掘的發展階段 5

1.1.3數據挖掘的技術特征 6

1.2與傳統技術的比較 8

1.2.1數據挖掘和統計分析 8

1.2.2數據挖掘和數據倉庫 8

1.2.3數據挖掘和OLAP 9

1.2.4數據挖掘和Web挖掘 10

1.3常用的數據挖掘軟件 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數據分析 15

1.4.3研究結論 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行業應用 50

2.2.1通信行業 50

2.2.2ZF行業 52

2.2.3金融行業 53

2.2.4制造行業 54

2.2.5醫藥行業 56

2.2.6教育科研 56

2.2.7市場調研 57

2.2.8連鎖零售 57

2.3數據挖掘流程 58

2.3.1業務理解 58

2.3.2數據理解 59

2.3.3數據準備 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數據分析 63

2.4.3研究結論 69

第3章SPSS Modeler基礎操作 70

3.1數據輸入 70

3.1.1數據庫 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數據流操作 78

3.2.1生成數據流 78

3.2.2添加和刪除節點 79

3.2.3連接數據流 79

3.2.4修改連接節點 80

3.2.5執行數據流 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網絡圖 85

3.3.4評估圖 87

3.4應用實例：產品銷售預測 88

3.4.1研究方法 88

3.4.2數據分析 88

3.4.3研究結論 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