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IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战
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7 IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战
开&&&&&&本：16开
页&&&&&&数：295页
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基本信息书名:IBM&SPSS&Modeler数据与文本挖掘实战原价：55元作者:王国平出版社：清华大学出版社出版日期：ISBN：7字数：页码：295版次：1装帧：平装开本：16开商品重量：编辑推荐《IBM&SPSS&Modeler数据与文本挖掘实战》是国内首本使用SPSS&Modeler进行数据分析与挖掘的实战型著作；　　通过15个行业应用案例，介绍Modeler在数据分析与挖掘领域中的应用，具有较强的实用性；　　本书是作者在行业工作中的经验分享，因此所涉及到的案例具体很强的实用性，可以用来解决你工作中遇到的实际问题。内容提要《IBM&&SPSS&&Modeler数据与文本挖掘实战》主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工神经网络、贝叶斯网络以及社交网络分析等；在文本挖掘部分，重点介绍了文本挖掘的节点，以及具体的实现过程。每一章都详细介绍了数据和文本挖掘的基本原理和分析过程，同时在实例中也介绍了SPSSModeler中大部分节点的使用方法及应用步骤。　　《IBM&&SPSS&&Modeler数据与文本挖掘实战》与同类书籍相比，安排了较多的实例，使读者能够边学边练，在短时间内就可以有一个较大的提高，方便读者熟悉SPSSModeler的基本操作，并通过系统的案例使读者掌握应用技巧。　　《IBM&&SPSS&&Modeler数据与文本挖掘实战》对于高校理工学科、经济金融学科及数量分析方面的学生，以及数据挖掘和分析方面的研究人员和从业人员等，具有很强的可读性、可操作性与可使用性，尤其适合商业销售、经济管理、社会研究和人文教育等行业的相关人员阅读。目录第1部分&&数据挖掘篇第1章&&数据挖掘概述1.1&&什么是数据挖掘1.1.1&&数据挖掘的定义1.1.2&&数据挖掘的发展阶段1.1.3&&数据挖掘的技术特征1.2&&与传统技术的比较1.2.1&&数据挖掘和统计分析1.2.2&&数据挖掘和数据仓库1.2.3&&数据挖掘和OLAP1.2.4&&数据挖掘和Web挖掘1.3&&常用的数据挖掘软件1.3.1&&SAS&&EM1.3.2&&SPSS&&Modeler1.3.3&&Intelligent&&Miner1.4&&应用实例：目标客户分析1.4.1&&研究方法1.4.2&&数据分析1.4.3&&研究结论第2章&&SPSS&&Modeler软件概述2.1&&软件简介2.1.1&&软件发展2.1.2&&软件界面2.1.3&&软件特点2.1.4&&软件功能2.1.5&&软件算法2.1.6&&高级功能2.1.7&&软件安装2.2&&行业应用2.2.1&&通信行业2.2.2&&政府行业2.2.3&&金融行业2.2.4&&制造行业2.2.5&&医药行业2.2.6&&教育科研2.2.7&&市场调研2.2.8&&连锁零售2.3&&数据挖掘流程2.3.1&&业务理解2.3.2&&数据理解2.3.3&&数据准备2.3.4&&建立模型2.3.5&&评估模型2.3.6&&应用模型2.4&&应用实例：药物效果研究2.4.1&&研究方法2.4.2&&数据分析2.4.3&&研究结论第3章&&SPSS&&Modeler基础操作3.1&&数据输入3.1.1&&数据库3.1.2&&可变文件3.1.3&&固定文件3.1.4&&SAS文件3.1.5&&Statistics文件3.1.6&&Excel文件3.2&&数据流操作3.2.1&&生成数据流3.2.2&&添加和删除节点3.2.3&&连接数据流3.2.4&&修改连接节点3.2.5&&执行数据流3.3&&图形制作3.3.1&&散点图3.3.2&&直方图3.3.3&&网络图3.3.4&&评估图3.4&&应用实例：产品销售预测3.4.1&&研究方法3.4.2&&数据分析3.4.3&&研究结论第4章&&回归分析4.1&&回归分析模型概述4.1.1&&模型定义4.1.2&&模型应用4.1.3&&建模步骤4.1.4&&注意事项4.2&&应用实例：客户流失因素分析4.2.1&&研究方法4.2.2&&数据分析4.2.3&&研究结论第5章&&时间序列5.1&&时间序列模型概述5.1.1&&模型定义5.1.2&&模型应用5.1.3&&建模步骤5.2&&应用实例：带宽利用率预测5.2.1&&研究方法5.2.2&&数据分析5.2.3&&研究结论第6章&&因子分析6.1&&因子分析模型概述6.1.1&&模型定义6.1.2&&模型应用6.1.3&&建模步骤6.1.4&&注意事项6.2&&应用实例：儿童玩具影响因子分析6.2.1&&研究方法6.2.2&&数据分析6.2.3&&研究结论第7章&&决策树7.1&&决策树模型概述7.1.1&&模型定义7.1.2&&模型应用7.1.3&&建模步骤7.1.4&&注意事项7.2&&应用实例：电信客户流失分析7.2.1&&研究方法7.2.2&&数据分析7.2.3&&研究结论第8章&&判别分析8.1&&判别分析模型概述8.1.1&&模型定义8.1.2&&模型应用8.1.3&&建模步骤8.1.4&&注意事项8.2&&应用实例：电信客户群判别分析8.2.1&&研究方法8.2.2&&数据分析8.2.3&&研究结论第9章&&聚类分析9.1&&聚类分析模型概述9.1.1&&模型定义9.1.2&&模型应用9.1.3&&建模步骤9.1.4&&注意事项9.2&&应用实例：药物效果聚类分析9.2.1&&研究方法9.2.2&&数据分析9.2.3&&研究结论第10章&&关联分析10.1&&关联分析模型概述10.1.1&&模型定义10.1.2&&模型应用10.1.3&&建模步骤10.1.4&&注意事项10.2&&应用实例：商品关联性分析10.2.1&&研究方法10.2.2&&数据分析10.2.3&&研究结论第11章&&人工神经网络11.1&&人工神经网络模型概述11.1.1&&模型定义11.1.2&&模型应用11.1.3&&建模步骤11.1.4&&注意事项11.2&&应用实例：客户流失预测分析11.2.1&&研究方法11.2.2&&数据分析11.2.3&&研究结论第12章&&贝叶斯网络12.1&&贝叶斯网络模型概述12.1.1&&模型定义12.1.2&&模型应用12.1.3&&建模步骤12.1.4&&注意事项12.2&&应用实例：贷款风险预测12.2.1&&研究方法12.2.2&&数据分析12.2.3&&研究结论第13章&&社交网络分析13.1&&社交网络分析模型概述13.1.1&&模型定义13.1.2&&模型应用13.1.3&&建模步骤13.1.4&&注意事项13.2&&应用实例：客户流失预警分析13.2.1&&研究方法13.2.2&&数据分析13.2.3&&研究结论第2部分&&文本挖掘篇第14章&&文本挖掘概述14.1&&什么是文本挖掘14.2&&文本挖掘的研究现状14.3&&文本挖掘软件简介14.3.1&&Intelligent&&Miner14.3.2&&北大方正智思第15章&&文本挖掘算法15.1&&特征选择文本分类算法15.1.1&&文本特征表示15.1.2&&文档预处理15.1.3&&文档特征选择15.2&&支持向量机文本分类算法15.2.1&&文档特征的表示15.2.2&&文本特征的提取15.2.3&&文档的相似度15.2.4&&支持向量机算法15.3&&朴素贝叶斯文本分类算法15.3.1&&贝叶斯公式15.3.2&&贝叶斯定理的应用15.3.3&&朴素贝叶斯分类器15.3.4&&朴素贝叶斯文本分类算法15.4&&KNN文本分类算法15.4.1&&KNN文本分类算法概述15.4.2&&基于统计的KNN文本分类算法15.4.3&&基于LSA降维的KNN文本分类算法第16章&&SPSS&&Modeler文本挖掘概述16.1&&Modeler软件中的文本挖掘理论16.1.1&&功能简介16.1.2&&文本挖掘节点16.2&&Modeler软件中的文本挖掘安装第17章&&SPSS&&Modeler文本挖掘节点17.1&&File&&List节点17.1.1&&节点简介17.1.2&&节点实例17.2　&&Web&&Feed节点17.2.1&&节点简介17.2.2&&节点实例17.3&&Text&&Mining节点17.3.1&&节点简介17.3.2&&节点实例17.4&&Text&&Link&&Analysis节点17.4.1&&节点简介17.4.2&&节点实例17.5&&Translate节点17.5.1&&节点简介17.5.2&&节点实例17.6&&File&&Viewer节点17.6.1&&节点简介17.6.2&&节点实例第18章&&SPSS&&Modeler文本挖掘实例18.1&&实例：音乐调查数据的概念模型分析18.2&&实例：音乐调查数据的文本类别分析附录A&&配置SQL&&Server&&ODBC数据源作者介绍文摘序言
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