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SPSS Modeler数据挖掘方法及应用(第2版统计分析教材)
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薛薇编著的《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用(第2版统计分析教材)》系统介绍了经典的数据挖掘方法和利用SPSS Modeler实现数据挖掘的全部过程，本书适合于各应用领域从事数据分析的读者，尤其适合于商业管理、财政经济、金融保险、社会研究、人文教育等行业的相关人员。同时，也可作为高等院校计算机类、财经类、管理类专业本科生和研究生的数据挖掘教材。
数据挖掘是当前数据分析领域中最活跃、最前沿
的地带。薛薇编著的《SPSS Modeler数据挖掘方法及
应用(第2版统计分析教材)》以数据挖掘的实践过程
为主线，通过生动
的应用案例，从数据挖掘实施角度，系统介绍了经典
的数据挖掘方法和利用SPSS Modeler实现数据挖掘的
全部过程，讲解方法从易到难，说明问题从浅至深。本书力求以最通俗的方式阐述数据挖掘方法的核心思
与基本原理，同时配合SPSS Modeler软件操作的说明
，希望读者能够直观了解方法本质，尽快掌握SPSS
Modeler软件使用，并应用到数据挖掘实践中。为方
便读者学习，书中所有数据和案例与网上资源内容一
致。读者可登录华信教育资源网VgWVd．hxedu．corn．
cn免费下载使用。
《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用(第2版统
计分析教材)》适合于各应用领域从事数据分析的读
者，尤其适合于商业管理、财政经济、金融保险、社
会研究、人
文教育等行业的相关人员。同时，也可作为高等院校
计算机类、财经类、管理类专业本科生和研究生的数
第1章 数据挖掘和Clementine概述 1
1.1 数据挖掘的产生背景 1
1.1.1 海量数据的分析需求催生数据挖掘 1
1.1.2 应用对理论的挑战催生数据挖掘 3
1.2 什么是数据挖掘 6
1.2.1 数据挖掘的概念 6
1.2.2 数据挖掘能做什么 8
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服务时间：9：00—21：00统计学--从概念到数据分析(高等学校统计学类系列教材)
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出 版 社：
出版时间： 第1版
I S B N：3
开　　本：16开
页　　数：196页
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编辑推荐语
&&&&统计是一个对所有领域都有用的工具。无论你先前主修的方向是什么，如果能够掌握一些统计数据分析方法，无疑会受益匪浅。吴喜之编著的《统计学--从概念到数据分析》主要是为非统计专业的学生和读者编写，不需要读者事先学过概率论或微积分。从基础知识开始，强调统计学最基本的内容及应用，使读者不但能够逻辑完整地准确理解统计学的概念，而且能学会如何通过计算机统计软件进行数据分析。
本书提倡启发式教学以理解为主，杜绝死记硬背。书中以“思考一下”的形式给出很多启发性的问题、注解和补充，供老师和学者讨论和思考。&&&
吴喜之编著的《统计学--从概念到数据分析》主要介绍了概率基础、统
计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容，同时介
绍了决策树、神经网络和随机森林等组合方法以及如何用R、SPSS、SAS等软
件来实现相应的计算目标。&&&&
《统计学--从概念到数据分析》着重直观讨论，尽量少用公式，避免数
学推导，强调统计学的基本内容及应用，使读者能够完整、准确地理解统计
学的概念，学会利用统计软件进行数据分析。&&&&
《统计学--从概念到数据分析》主要是为非统计学专业的学生和读者编
写，读者不需要任何概率统计基础知识。&&&&&&&
(暂无数据...)
什么是科学方法？
统计是什么？
学习统计需要的基础知识和技能
变量和数据
数据和变量概述
概率和随机变量
数据的收集
个体、总体、样本和抽样
描述统计学方法
图描述方法
用少量汇总数字的描述方法
软件的使用
变量的分布
和定量变量有关的事件
变量的分布
离散型变量的分布
超几何分布
Poisson分布
连续型变量的分布
总体分位数和尾概率
用小概率事件进行判断
抽样分布和中心极限定理
4.6.1样本函数的分布
4.6.2样本均值的性质和中心极限定理
变换非正态数据，使其更加接近于正态假定
统计量的一些常用函数
软件的使用
简单统计推断：对总体参数的估计
正态分布总体均值μ的区间估计
两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计
配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的区间估计
总体比例(Bernoulli试验成功概率)p的区间估计
总体比例(Bernoulli试验成功概率)之差p1-p2的区间估计
软件的使用
简单统计推断：总体参数的假设检验
假设检验的过程和逻辑
正态总体均值的检验
对一个正态总体均值μ的t检验
对两个正态总体均值之差μ1-μ2的t检验
配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的t检验
总体比例(Bernoulli试验成功概率)的检验
一个总体比例p的检验
两个总体比例之差p1-p2的检验
关于中位数的非参数检验
非参数检验简介
单样本的关于总体中位数(或总体α分位数)的符号检验
单样本的关于对称总体中位数(总体均值)的Wilcoxon符号秩检验
两独立样本的比较总体中位数的Wilcoxon秩和检验
软件的使用
变量之间的关系
定性变量之间的相关
两个定性变量相关性的x2检验
定量变量之间的相关
定量变量之间关系的描述
定量变量之间相关的概念
Pearson线性相关系数及相关的检验
Kendallτ相关系数
Spearman秩相关系数
软件的使用
经典回归和分类
回归和分类概述
“黑匣子”说法
试图破解“黑匣子”的实践
回归和分类的区别
线性回归模型
因变量和自变量均为数量型变量的线性回归模型
因变量是数量变量，而自变量包含分类变量的线性回归模型
Logistic回归
软件的使用
现代回归和分类：数据挖掘所用的方法
决策树：分类树和回归树
组合方法：adaboost、bagging和随机森林
为什么组合？
最近邻方法
人工神经网络
(暂无数据...)
(暂无数据...)
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统计学:方法与应用(数据分析系列教材)
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册&&&&数：
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5 ; 978-7-300-10224-5
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统计学:方法与应用(数据分析系列教材)
第1章介绍了统计分析对数据测量尺度的理解，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度四类尺度和SPSS中的变量类型并不相同，注意不要混淆。除了基本操作以外，本章介绍的建立多应答问题交叉表的方法值得特别关注。　　第2章的内容是均值比较和正态性检验，应该说是比较容易的部分。　　第3章讲非参数统计方法，读者可以通过操作分析过程，体会一下Conover那段话的含义。秩的概念和计算方法是非参数方法的基础，可以花一点时间通过例3.1熟悉秩的计算。此后的内容就是比较程式化的，要点是根据问题的类型选择相应的分析方法。比如两组独立数据集中趋势的比较要使用Mann-Whitney检验，成对数据集中趋势的比较要使用符号检验和Wilcoxon符号秩检验，等等。判断问题类型和分析方法之间合适与否是应用统计方法的关键所在。　　第4章介绍相关分析和回归分析。要点是区分变量之间的数量关系和逻辑关系，尤其要注意数量关系导致的伪相关现象，要知道滥用回归分析模型是滥用统计方法的重灾区。从数据分析的一般方法来看，对数据的处理可以是任意的，就是说没有人能够阻止你用SPSS建立几个任意变量之间的回归模型，但这个模型的分析结果有无意义就是另外一回事了。逐步回归是建立回归模型的必经阶段，一些起码的模型检验手段，比如偏相关系数、异方差、残差序列相关、多重共线性对于回归分析都是必不可少的。　　第5章介绍方差分析。方差分析在实际使用的时候，也有一个变量选择问题，即考察多少个因素是一个大问题。建议尽量使用多因素方差分析的框架来设计试验。　　第6章介绍调查数据的信度分析和效度分析。问卷设计和调查实施是非常复杂的领域，最好结合阅读介绍量表设计的书来熟悉软件操作。
统计学:方法与应用(数据分析系列教材)
数据的描述统计分析　第1节
测量尺度与数据类型 　　1.1.1
数据的测量尺度 　　1.1.2
数据的类型 　　1.1.3
SPSS的数据文件 　第2节
数据的展示 　　1.2.1
数据的表格展示 　　1.2.2
数据的图形展示 　第3节
数据的数字特征 　　1.3.1
集中趋势 　　1.3.2
离散程度 　　1.3.3
相对位置与标准化 　　1.3.4
分布形态 　　1.3.5
描述统计分析示例 　　习题 第2章　定量数据的基本统计分析 　第1节　均值的比较 　　2.1.1
利用样本信息进行统计推断的一般程序 　　2.1.3
两组独立数据的均值比较
2.1.4　成对数据的均值比较
第2节　数据分布的正态性检验
正态概率图
Kolmogorov与Lilliefors检验
2.2.3　Shapiro-Wilk’s W检验
2.2.4　操作实例
习题第3章　属性数据的基本统计分析
第1节　集中趋势的比较
两组独立数据集中趋势的比较
成对数据集中趋势的比较
多组数据集中趋势的比较
第2节　对数据未知分布的判断
一组数据的未知分布与特定分布的比较
两组独立数据未知分布的比较
第3节　数据属性特征的独立性检验
二维列联表分析
3.3.2　高维列联表分析
习题第4章　变量间不确定关系的描述
第1节　相关分析
变量间的统计关系
4.1.2　定量数据相关性的度量
一般数据的相关性
4.1.4　操作实例
第2节　线性回归分析
线性回归概述
多元线性回归
4.2.3　违反基本假设的情况
第3节　线性回归分析操作实例
线性回归分析的模型选择
4.3.2　线性回归分析的输出结果　　……第5章　属性数据不同水平的效应度量第6章　调查数据的可靠性分析
统计学:方法与应用(数据分析系列教材)
数据的描述统计分析　　第1节
测量尺度与数据类型 　　1.1.2　数据的类型
采用不同的测量尺度对事物和现象进行测量会得到不同类型的统计数据，从上述四种测量尺度形成的结果来看，可以将统计数据大体分为属性数据和定量数据两种。谈到统计数据，还涉及变量的概念。变量是说明事物和现象的某种特征的概念，具体表现为变量的取值，也就是统计数据。下面我们将结合变量的概念说明统计数据的两大类型。
1．属性数据
属性数据也称定性数据或品质数据(qualitative data)，说明事物的品质特征，不能用数值表现，由定类尺度和定序尺度测量形成。属性数据反映属性变量，例如性别、产品等级等。
2．定量数据
定量数据也称数量数据(quantitative data)，说明事物的数量特征，能够用数值表现，由定距尺度和定比尺度形成。定量数据反映数量变量，例如温度、年龄、收入等，它们都表现为具体的数值。根据取值情况的不同，定量变量可以分为离散变量和连续变量。离散变量的取值可以一一列举，连续变量可以取连续不断的无穷多个值，不能一一列举。　　……
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主题：上学时候没学好，现在买来重学　　 9:39:02　　读者：　　评分：　　&　　&&&&&&上学时候没学好，现在买来重学
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SPSS19.0经典教程（数值统计+数据拟合）-推荐.pdf1216页
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SPSS统计分析前的准备
SPSS数据文件的建立
SPSS数据文件的建立可以利用【File
文件 】菜单
中的命令来实现。具体来说，SPSS提供了四种创建数据
文件的方法：
● 新建数据文件；
● 直接打开已有数据文件；
● 使用数据库查询；
● 从文本向导导入数据文件。
2.1.1 新建数据文件
打开SPSS软件后，现在菜单栏中的【File 文件 】
→【New 新建 】→【Data
数据 】命令，可以创建一个
新的SPSS空数据文件。接着，用户可以进行直接录入数
据等后续工作。
值得注意的是，SPSS19.0可以同时打开多个数据文
件，用户可以在多个文件中进行转换操作，这比起低版
本的SPSS来说，更方便用户使用。
直接打开已有数据文件
? 打开SPSS软件后，现在菜单栏中的【File
文件 】→【Open
打开 】→【Data
数据 】命令，弹出【Open Data
据 】对话框。选中需要打开的数据类型和文件名，双击打开
利用数据库导入数据
? 打开软件后，现在菜单栏中的【File
文件 】→【Open
打开数据库 】→【New Query
新建查询 】命
令，弹出【Database Wizard
数据库向导 】对话框。通过这
个数据库向导窗口，用户可以选择需要打开的文件类型，并
按照窗口上的提示进行相关操作。
2.1.4 文本向导导入数据
SPSS提供了专门读取文本文件的功能。打开软件后，现在
菜单栏中的【File 文件 】→【Read Text Data 打开文本
数据 】命令，弹出【Open Data
打开数据 】对话框。这里
用户需要选择需要打开的文件名称，并且单
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