统计分析教材：SPSSModeler数据挖掘方法及应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛薇，陈欢歌 著

图书标签:

• 统计分析
• SPSS Modeler
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 商业智能
• 建模
• 预测分析
• 统计建模
• 应用统计

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121222030

版次：2

商品编码：11386863

包装：平装

丛书名： 统计分析教材

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：268

正文语种：中文

编辑推荐

数据挖掘的理论和应用相结合；软件操作和实践相结合；基于最新版的SPSS Modeler数据挖掘软件；内容系统、完整，方法具有可操作性。

内容简介

　　数据挖掘是当前数据分析领域中最活跃、最前沿的地带。《统计分析教材：SPSSModeler数据挖掘方法及应用（第2版）》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SPSSModeler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。《统计分析教材：SPSSModeler数据挖掘方法及应用（第2版）》力求以最通俗的方式阐述数据挖掘方法的核心思想与基本原理，同时配合SPSSModeler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SPSSModeler软件使用，并应用到数据挖掘实践中。书中所有数据和案例与华信教育资源网上数据资料内容一致。

作者简介

薛薇，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任

目录

第1章 数据挖掘和Clementine概述
1.1 数据挖掘的产生背景
1.1.1 海量数据的分析需求催生数据挖掘
1.1.2 应用对理论的挑战催生数据挖掘
1.2 什么是数据挖掘
1.2.1 数据挖掘的概念
1.2.2 数据挖掘能做什么
1.2.3 数据挖掘得到的知识形式
1.2.4 数据挖掘的算法分类
1.3 Clementine软件概述
1.3.1 Clementine的窗口
1.3.2 数据流的基本管理和执行
1.3.3 数据流的其他管理
1.3.4 从一个示例看Clementine的使用

第2章 Clementine数据的读入
2.1 变量的类型
2.1.1 从数据挖掘角度看变量类型
2.1.2 从数据存储角度看变量类型
2.2 读入数据
2.2.1 读自由格式的文本文件
2.2.2 读Excel电子表格数据
2.2.3 读SPSS格式文件
2.2.4 读数据库文件
2.3 生成实验方案数据
2.4 合并数据
2.4.1 数据的纵向合并
2.4.2 数据的横向合并 44
第3章 Clementine变量的管理
3.1 变量说明
3.1.1 取值范围和缺失值的说明
3.1.2 变量取值有效性检查和修正
3.1.3 变量角色的说明
3.2 变量值的重新计算
3.2.1 CLEM表达式
3.2.2 变量值重新计算示例
3.3 变量类别值的调整
3.4 生成新变量
3.5 变量值的离散化处理
3.5.1 常用的分箱方法
3.5.2 变量值的离散化处理示例
3.6 生成样本集分割变量
3.6.1 样本集分割的意义和常见方法
3.6.2 生成样本集分割变量的示例

第4章 Clementine样本的管理
4.1 样本的排序
4.2 样本的条件筛选
4.3 样本的随机抽样
4.4 样本的浓缩处理
4.5 样本的分类汇总
4.6 样本的平衡处理
4.7 样本的其他管理
4.7.1 数据转置
4.7.2 数据的重新组织

第5章 Clementine数据的基本分析
5.1 数据质量的探索
5.1.1 数据的基本描述与质量探索
5.1.2 离群点和极端值的修正
5.1.3 缺失值的替补
5.1.4 数据质量管理的其他功能
5.2 基本描述分析
5.2.1 计算基本描述统计量
5.2.2 绘制散点图
5.3 变量分布的探索
5.4 两分类变量相关性的研究
5.4.1 两分类变量相关性的图形分析
5.4.2 两分类变量相关性的数值分析
5.5 两总体的均值比较
5.5.1 两总体均值比较的图形分析
5.5.2 独立样本的均值检验
5.5.3 配对样本的均值检验
5.6 变量重要性的分析
5.6.1 变量重要性分析的一般方法
5.6.2 变量重要性分析的应用示例

第6章 分类预测：Clementine的决策树
6.1 决策树算法概述
6.1.1 什么是决策树
6.1.2 决策树的几何理解
6.1.3 决策树的核心问题
6.2 Clementine的C5.0算法及应用
6.2.1 信息熵和信息增益
6.2.2 C5.0的决策树生长算法
6.2.3 C5.0的剪枝算法
6.2.4 C5.0的推理规则集
6.2.5 C5.0的基本应用示例
6.2.6 C5.0的损失矩阵和Boosting技术
6.2.7 C5.0的模型评价
6.2.8 C5.0的其他话题：推理规则、交叉验证和未剪枝的决策树
6.3 Clementine的分类回归树及应用
6.3.1 分类回归树的生长过程
6.3.2 分类回归树的剪枝过程
6.3.3 损失矩阵对分类树的影响
6.3.4 分类回归树的基本应用示例
6.3.5 分类回归树的交互建模
6.3.6 分类回归树的模型评价
6.4 Clementine的CHAID算法及应用
6.4.1 CHAID分组变量的预处理和选择策略
6.4.2 Exhaustive CHAID算法
6.4.3 CHAID的剪枝
6.4.4 CHAID的应用示例
6.5 Clementine的QUEST算法及应用
6.5.1 QUEST算法确定最佳分组变量和分割点的方法
6.5.2 QUEST算法的应用示例
6.6 决策树算法评估的图形比较
6.6.1 不同模型的误差对比
6.6.2 不同模型收益的对比

第7章 分类预测：Clementine的人工神经网络
7.1 人工神经网络算法概述
7.1.1 人工神经网络的概念和种类
7.1.2 人工神经网络中的节点和意义
7.1.3 人工神经网络建立的一般步骤
7.2 Clementine的B-P反向传播网络
7.2.1 感知机模型
7.2.2 B-P反向传播网络的特点
7.2.3 B-P反向传播算法
7.2.4 B-P反向传播网络的其他问题
7.3 Clementine的B-P反向传播网络的应用
7.3.1 基本操作说明
7.3.2 计算结果说明
7.3.3 提高模型预测精度
7.4 Clementine的径向基函数网络及应用
7.4.1 径向基函数网络中的隐节点和输出节点
7.4.2 径向基函数网络的学习过程
7.4.3 径向基函数网络的应用示例

第8章 分类预测：Clementine的统计方法
8.1 Clementine的Logistic回归分析及应用
8.1.1 二项Logistic回归方程
8.1.2 二项Logistic回归方程系数的含义
8.1.3 二项Logistic回归方程的检验
8.1.4 二项Logistic回归分析的应用示例
8.1.5 多项Logistic回归分析的应用示例
8.2 Clementine的判别分析及应用
8.2.1 距离判别法
8.2.2 Fisher判别法
8.2.3 贝叶斯判别法
8.2.4 判别分析的应用示例

第9章 探索内部结构：Clementine的关联分析
9.1 简单关联规则及其有效性
9.1.1 简单关联规则的基本概念
9.1.2 简单关联规则的有效性和实用性
9.2 Clementine的Apriori算法及应用
9.2.1 产生频繁项集
9.2.2 依据频繁项集产生简单关联规则
9.2.3 Apriori算法的应用示例
9.3 Clementine的GRI算法及应用
9.3.1 GRI算法基本思路
9.3.2 GRI算法的具体策略
9.3.3 GRI算法的应用示例
9.4 Clementine的序列关联及应用
9.4.1 序列关联中的基本概念
9.4.2 Sequence算法
9.4.3 序列关联的时间约束
9.4.4 序列关联分析的应用示例

第10章 探索内部结构：Clementine的聚类分析
10.1 聚类分析的一般问题
10.1.1 聚类分析的提出
10.1.2 聚类分析的算法
10.2 Clementine的K-Means聚类及应用
10.2.1 K-Means对“亲疏程度”的测度
10.2.2 K-Means聚类过程
10.2.3 K-Means聚类的应用示例
10.3 Clementine的两步聚类及应用
10.3.1 两步聚类对“亲疏程度”的测度
10.3.2 两步聚类过程
10.3.3 聚类数目的确定
10.3.4 两步聚类的应用示例
10.4 Clementine的Kohonen网络聚类及应用
10.4.1 Kohonen网络的聚类机理
10.4.2 Kohonen网络的聚类过程
10.4.3 Kohonen网络聚类的示例
10.5 基于聚类分析的离群点探索及应用
10.5.1 多维空间基于聚类的诊断方法
10.5.2 多维空间基于聚类的诊断方法应用示例
参考文献

《深入浅出SPSS Modeler：从理论到实践的数据挖掘之旅》 本书旨在为您打开数据分析与挖掘的全新视角，系统性地引导您掌握一款功能强大且直观易用的数据挖掘工具——SPSS Modeler。我们并非专注于某本特定的教材，而是致力于呈现一个全面、独立且具备高度实践价值的数据挖掘知识体系，让您无论手持何种参考资料，都能受益其中。 核心理念：数据为王，洞察先行 在信息爆炸的时代，海量数据蕴藏着无限的商业价值与科研机遇。本书的核心理念在于，数据本身并无生命力，唯有通过科学的分析方法和有效的工具，才能从中提炼出有价值的洞察，驱动决策，预测未来。SPSS Modeler以其图形化操作界面和强大的算法库，极大地降低了数据挖掘的门槛，本书将充分释放其潜能。 内容导航：从基础到进阶，全面覆盖 本书的内容将围绕数据挖掘的完整生命周期展开，循序渐进，确保您能从零开始，逐步成长为一名熟练的数据挖掘从业者。 第一部分：数据挖掘的基石 数据科学概述： 探讨数据科学的核心概念、流程与伦理，让您理解数据挖掘在整个数据生命周期中的位置。 数据理解与预处理： 这是数据挖掘中最关键的一步。我们将详细介绍如何获取、探索、清洗和转换数据，包括处理缺失值、异常值，进行数据格式转换，以及特征工程的基础。您将学习如何通过可视化手段深入理解数据的分布和关系。 统计基础回顾（实践导向）： 虽然不直接复述教材内容，但本书会选取数据挖掘中常用的统计概念进行提炼和解释，例如描述性统计（均值、中位数、标准差等）、推断性统计（假设检验、置信区间）以及相关性分析。我们将侧重于这些概念在SPSS Modeler中的实际应用，如何利用工具快速验证统计假设。 第二部分：SPSS Modeler核心技术精讲 SPSS Modeler入门： 详细介绍SPSS Modeler的界面布局、常用节点（如输入、输出、转换、建模节点）及其功能。我们将通过实例演示，让您快速熟悉软件的操作逻辑。 数据建模的艺术： 分类模型： 深入讲解决策树（C5.0, CHAID）、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络等常用的分类算法。本书将侧重于算法的原理（无需数学推导，但需理解其工作机制）、在SPSS Modeler中的实现细节、参数调优以及模型评估指标（如准确率、召回率、F1值、ROC曲线）的解读。 预测模型： 学习线性回归、时序预测等预测模型。理解如何构建预测模型来估计连续变量的值，并掌握模型的可解释性分析。 聚类模型： 探索K-Means、层次聚类等无监督学习算法，学习如何发现数据中的隐藏群体，并理解聚类结果的意义。 关联规则挖掘： 介绍Apriori等算法，学习如何从交易数据中发现有趣的商品组合或行为模式，广泛应用于推荐系统和市场篮子分析。 高级建模技术： 集成学习： 介绍Bagging、Boosting等集成方法，以及如何在SPSS Modeler中应用它们来提升模型性能。 文本挖掘（入门）： 简要介绍文本数据处理和分析的基本流程，以及SPSS Modeler在文本分析方面的初步应用。 第三部分：数据挖掘的应用实践 案例驱动的学习： 本书将贯穿大量精心设计的实际应用案例，涵盖商业、金融、营销、医疗、工业等多个领域。每个案例将遵循“业务问题—数据准备—模型构建—结果解读—业务价值”的完整流程，让您在解决真实问题的过程中巩固所学。 客户细分与营销策略制定： 利用聚类分析识别不同客户群体，为个性化营销提供依据。 信用风险评估： 构建分类模型预测贷款违约概率，优化信贷审批流程。 销售预测与库存管理： 应用预测模型优化商品销售预测，减少库存积压。 欺诈检测： 识别异常交易模式，防范金融风险。 模型部署与评估： 学习如何评估模型的泛化能力，并理解模型在实际业务场景中的应用与部署。 本书的独特价值： 实践导向： 每一项技术都与实际操作紧密结合，强调“如何做”以及“为什么这样做”。 工具赋能： 聚焦SPSS Modeler这一强大工具，提供详尽的操作指导和技巧。 独立成册： 不依赖任何特定教材，提供一套完整的、自成体系的数据挖掘知识框架。 思维训练： 培养批判性思维，引导读者理解模型背后的逻辑，而非仅仅停留在工具操作层面。 无论您是初次接触数据挖掘的学生，还是希望提升数据分析技能的职场人士，本书都将是您开启数据挖掘之旅的理想伙伴。让我们一起，用SPSS Modeler，发掘数据中蕴藏的无限可能！

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“第2版”这个字样，让我对本书的内容更新和技术前沿性充满了期待。数据挖掘和SPSS Modeler本身都是一个快速发展的领域，新的算法、新的技术层出不穷。我希望第二版能够体现出这种与时俱进的精神。例如，是否引入了关于深度学习、文本挖掘、时序数据分析等方面的最新技术？SPSS Modeler在这些方面是否有相应的支持和应用案例？我特别关注书中关于大数据处理和分布式计算的介绍。随着数据量的不断增长，传统的数据处理方式已经显得力不从心，我希望书中能够介绍如何利用SPSS Modeler来处理大规模数据集，以及是否支持与Hadoop、Spark等大数据平台的集成。此外，在模型评估和模型解释性方面，我希望第二版能够提供更深入的讲解，例如，是否介绍了最新的模型评估指标和解释性技术（如SHAP值，LIME等）？这些技术能够帮助我们更全面地理解模型的性能和决策过程，对于模型的可靠性和可信度至关重要。我更希望的是，这本书能够成为一本“活”的教材，它不仅能够教授我们现有的知识，还能引导我们去探索未来的方向。

评分☆☆☆☆☆

我对SPSS Modeler这个工具本身就非常好奇，因为它名字里就带有“Modeler”这个词，意味着它在建模方面肯定有独到之处。我希望这本书能够系统地介绍SPSS Modeler的建模流程，包括数据准备、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估以及模型优化等各个阶段。我特别关注书中关于模型选择的部分，SPSS Modeler提供了大量的内置模型，如何根据不同的业务问题和数据特点来选择最合适的模型？例如，在分类问题中，是选择逻辑回归、决策树还是神经网络？在回归问题中，又该如何选择？书中是否会提供一些模型选择的指导原则或者决策树？在模型训练方面，如何有效地利用SPSS Modeler来训练模型，并进行参数调优？我希望书中能够提供一些实用的技巧和方法，帮助我们提高模型的训练效率和预测精度。例如，在处理大数据集时，如何进行采样和并行计算？在模型评估方面，除了常见的评估指标，SPSS Modeler是否还有其他更高级的评估工具？例如，如何进行交叉验证，如何评估模型的鲁棒性？我也希望书中能够提供一些关于模型解释性的讲解，例如，如何利用SPSS Modeler来解释模型的预测结果，以便更好地理解模型的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我预估会比较学术化，但同时又会力求清晰易懂。毕竟，它是一本教材，面向的是需要学习和掌握统计分析与数据挖掘方法的读者。我个人比较喜欢那种在讲解理论的同时，会穿插一些小故事或者类比，让复杂的概念变得生动起来的风格。比如，在讲解概率论的基础概念时，是不是会用掷骰子或者抽扑克牌的例子？在讲解回归分析时，是不是会用一个生活化的场景，比如房价与面积的关系，来引入自变量和因变量的概念？SPSS Modeler的实操部分，我特别期待书中能够提供大量的截图和图示，一步一步地指导我们完成各项操作。从导入数据、创建流程图，到运行模型、解释结果，每一个环节都应该清晰明了。我希望书中不仅会给出标准的流程，还会提示一些常用的快捷键或者技巧，让我们的操作更加高效。同时，对于一些可能遇到的常见错误，书中是否会给出预警和解决方案？比如，在数据预处理过程中，可能会遇到数据格式不兼容、缺失值过多等问题，如何有效地解决这些问题？书中关于模型调优的部分，我更是充满好奇。SPSS Modeler提供了丰富的参数设置选项，如何根据实际情况调整这些参数，以达到最佳的模型效果？我希望书中能够提供一些通用的调优策略和技巧。

评分☆☆☆☆☆

对于一本“数据挖掘”的教材，我更关注的是其在解决实际业务问题中的能力。我希望本书的案例能够贴近实际，并且在讲解中不仅仅是“how-to”，更能深入到“why-do”。例如，在讲解客户流失预测时，不仅要展示如何用SPSS Modeler构建模型，更要分析模型结果，找出导致客户流失的关键因素，并提出相应的业务改进建议。对于市场细分，我希望书中能展示如何利用SPSS Modeler进行客户画像，并为不同的客户群体制定差异化的营销策略。在金融领域，风险评估模型的构建是非常重要的，我希望书中能够提供一些关于信用评分、欺诈检测等方面的案例。总而言之，我希望这本书能够帮助我理解数据挖掘不仅仅是技术，更是一种解决问题的思维方式。它能够帮助我们从海量数据中发现有价值的信息，并将其转化为 actionable insights，最终驱动业务增长。因此，我非常看重书中是否能够提供一些关于如何将数据挖掘模型转化为实际业务应用的指导。例如，如何将模型部署到生产环境中？如何进行模型的效果跟踪和迭代优化？这些都是在实际工作中非常关键的环节。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是那份沉甸甸的学术气息，仿佛空气中都弥漫着严谨的数理逻辑。目录的结构非常清晰，大体上可以分为两大部分：基础统计分析理论和SPSS Modeler的数据挖掘应用。我对教材开篇关于统计学基本概念的阐述充满了期待，尤其是关于描述性统计、推断性统计以及假设检验的部分。我希望作者能用最精炼的语言，结合生动形象的案例，来讲解这些枯燥但又至关重要的理论知识。比如，在讲解中心趋势度量时，仅仅罗列均值、中位数、众数是远远不够的，更重要的是要阐述它们各自的适用场景以及如何解读。在推断性统计方面，对抽样分布、置信区间和p值的理解，常常是许多初学者的难点，我希望本书能够提供一些巧妙的解释方法，帮助我们摆脱“死记硬背”的模式，真正理解其背后的统计思想。而SPSS Modeler部分，我更是迫不及待地想看到它的应用范例。SPSS Modeler作为一款强大的数据挖掘工具，其功能涵盖了数据预处理、模型构建、模型评估等各个环节。我特别关注书中在讲解数据清洗和特征工程方面的内容，因为我知道这是数据挖掘项目中至关重要的一步，直接影响到模型的最终效果。书中是否会介绍一些高级的数据转换技巧，比如缺失值填充、异常值检测、变量编码等？以及如何有效地进行特征选择和降维？这些都是我迫切希望从书中获得的知识。

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这本书的封面设计，初看之下，有一种严谨又不失现代感的视觉冲击力。标题“统计分析教材：SPSS Modeler数据挖掘方法及应用（第2版）”字体清晰，配色沉稳，一眼就能看出其学术和实用并重的定位。我特别注意到“第2版”这个字样，这通常意味着在前一版的基础上，内容得到了更新和完善，这对于一本技术类教材来说至关重要。数据挖掘和SPSS Modeler都是当前信息时代非常有价值的技能，而统计分析又是其中的基石，将这些概念融于一体，并以教材的形式呈现，足见作者的用心。我很好奇，在SPSS Modeler的更新迭代中，第二版具体加入了哪些新的功能和优化？例如，是不是涵盖了最新的算法模型，或者在用户界面上有了更直观的改进？教材的编排顺序也是我关注的重点，是按照从基础统计理论到复杂数据挖掘模型的逻辑递进，还是以SPSS Modeler的功能模块为导向进行讲解？我期待的是一种循序渐进的学习路径，能够帮助我这个非科班出身的读者逐步建立起扎实的统计分析和数据挖掘知识体系，最终能够独立运用SPSS Modeler解决实际问题。本书的目标读者群可能非常广泛，既有统计学专业的学生，也可能有来自其他学科背景需要学习数据分析的从业人员，甚至是对数据科学感兴趣的初学者。一本好的教材，应该能够兼顾不同层次读者的需求，既提供深入的理论探讨，又不乏详实的操作指导，让读者在理解概念的同时，也能快速上手实践。这本教材的出版，无疑为我们提供了一个学习和掌握这项重要技能的绝佳机会，我很期待通过它来提升自己的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价和出版信息，虽然不直接体现在内容本身，但却是我在决定购买前会仔细考量的因素之一。一本高质量的教材，其内容价值往往与其定价相匹配。我希望这本书的定价能够合理，让更多的学生和从业人员能够负担得起。同时，我会关注出版社的声誉，一些知名的学术出版社通常在教材的质量控制方面有更严格的把关。例如，排版是否精美，印刷质量是否上乘，这些都会影响到阅读体验。我也会在网上搜索一些其他读者的评价，了解他们对这本书的真实反馈。尽管我不能直接看到这些评价，但我会想象，如果一本教材广受好评，那么它很可能在内容深度、案例丰富度、语言表达的清晰度以及实操指导的详实性等方面都表现出色。如果这本书能够获得广泛的认可，那么它很可能在学术界和工业界都具有一定的权威性和影响力。我也会思考，在购买这本书之后，我能够通过它获得哪些具体的能力提升？它是否能够帮助我顺利通过相关的职业资格考试？或者在实际工作中解决棘手的数据分析问题？这些都是我最终衡量一本书价值的标尺。

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这本书的“应用”二字，无疑是吸引我的一个重要关键词。我更倾向于学习那些能够直接应用于实际工作中的知识和技能，而不是纯粹的理论堆砌。因此，我非常期待本书在SPSS Modeler的应用方面能够提供丰富的案例。这些案例最好能够覆盖不同行业和不同业务场景，例如，在零售行业中如何利用SPSS Modeler进行客户细分和精准营销？在金融行业中，如何利用它来构建信用风险评估模型？在制造业中，又如何通过数据挖掘来优化生产流程和预测设备故障？我希望书中提供的案例能够详细地介绍整个数据挖掘项目的流程，包括数据的获取、数据的理解、数据的准备、模型的建立、模型的评估以及模型的部署等各个环节。对于每个环节，都需要清晰地阐述所使用的SPSS Modeler工具和技术，以及最终取得的效果。此外，我希望书中不仅仅是展示如何使用SPSS Modeler来解决问题，还能引导读者思考“为什么”这样做。例如，为什么选择这种算法而不是另一种？为什么采用这种数据预处理方法？通过这种深度的思考，才能真正掌握数据挖掘的精髓，而不是仅仅停留在工具的使用层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是其内容的广度与深度都相当可观。在数据挖掘方法方面，我特别关注书中对各种经典算法的讲解。从决策树、支持向量机到神经网络、聚类分析，再到关联规则挖掘，这些都是数据挖掘领域的核心技术。我希望本书能够详细介绍每种算法的原理，并给出SPSS Modeler中对应的实现步骤。例如，在讲解决策树算法时，是不是会涉及到ID3、C4.5、CART等不同算法的比较，以及如何选择合适的剪枝策略？对于支持向量机，是否会深入剖析核函数的选择对模型性能的影响？以及如何进行参数调优？而聚类分析，我尤其希望书中能讲解K-means、层次聚类等不同方法的优劣势，以及在SPSS Modeler中如何选择合适的簇数量。此外，书中关于模型评估的部分也至关重要。混淆矩阵、准确率、召回率、F1值、ROC曲线等评估指标，在SPSS Modeler中是如何计算和解读的？我希望通过本书的学习，能够掌握如何客观地评价一个模型的性能，并选择最适合实际应用场景的模型。数据挖掘的应用方面，我期待书中能提供一些跨领域的案例研究，例如在市场营销、金融风控、医疗健康等方面的应用。这些案例不仅能够加深我们对数据挖掘方法的理解，更能启发我们在自己的工作中如何运用这些技术来解决实际问题。

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这本书的“统计分析教材”定位，说明了其在理论深度上会有一定的要求。我一直认为，扎实的理论基础是进行有效数据分析的前提。因此，我希望在SPSS Modeler的应用之外，本书也能在统计学理论方面有所建树。尤其是在与SPSS Modeler功能紧密相关的统计方法上，例如回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析等，我希望本书能够提供比一般入门书籍更深入的讲解。不仅要介绍其基本原理，更要阐述其在SPSS Modeler中的具体应用。例如，在进行线性回归分析时，除了讲解模型构建，还要深入探讨模型的假设检验、残差分析以及多重共线性等问题，并且说明在SPSS Modeler中如何进行这些分析并解读结果。对于方差分析，我希望书中能详细讲解单因素和多因素方差分析的原理和应用，以及如何利用SPSS Modeler进行多重比较。而对于因子分析和聚类分析，我更是希望能有详细的原理讲解和SPSS Modeler操作指导，帮助我理解这些降维和分组的技术。我也希望书中能够包含一些关于数据可视化技术的讲解，因为清晰有效的数据可视化能够极大地帮助我们理解数据和展示分析结果。SPSS Modeler在数据可视化方面有哪些强大的功能，本书是否会加以介绍？

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要是用中文版的软件就更好了

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书很好，速度也很快

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搞活动买超值。。。。。

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众里寻他千百度蓦然回首那人却在灯火阑珊处

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从专业角度看，《晚清七十年》可以说是浪得虚名之作，硬伤太多，盛名之下，其实难副。本文拟引用可靠史料和学界研究成果，略举数例，暴露唐氏史学功力的不足，读者自可举一反三，重估该书的实际价值。近几十年晚清史研究成绩斐然，史料整理和考证方面成绩更加突出，已非唐氏所能想见。

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买这本书的初衷是由于里面讲完基本概念及算法原理，又自带Modeler实例和详细操作步骤。另外可以参照modeler software help 教程和本书一起看。如果遇到问题还是需要查阅专门的数据挖掘方面的书本，总之简单易懂，适合初学者！赞！！！

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书不错，很实用且通俗易懂

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上京东购物，就是有保障，越来越喜欢上京东了

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相当好的一本书，学习大数据、数据挖掘工具最好的教材。