統計分析教材：SPSSModeler數據挖掘方法及應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

薛薇，陳歡歌 著

圖書標籤:

• 統計分析
• SPSS Modeler
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 商業智能
• 建模
• 預測分析
• 統計建模
• 應用統計

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121222030

版次：2

商品編碼：11386863

包裝：平裝

叢書名： 統計分析教材

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：268

正文語種：中文

編輯推薦

數據挖掘的理論和應用相結閤；軟件操作和實踐相結閤；基於最新版的SPSS Modeler數據挖掘軟件；內容係統、完整，方法具有可操作性。

內容簡介

　　數據挖掘是當前數據分析領域中最活躍、最前沿的地帶。《統計分析教材：SPSSModeler數據挖掘方法及應用（第2版）》以數據挖掘的實踐過程為主綫，通過生動的應用案例，從數據挖掘實施角度，係統介紹瞭經典的數據挖掘方法和利用SPSSModeler實現數據挖掘的全部過程，講解方法從易到難，說明問題從淺至深。《統計分析教材：SPSSModeler數據挖掘方法及應用（第2版）》力求以最通俗的方式闡述數據挖掘方法的核心思想與基本原理，同時配閤SPSSModeler軟件操作的說明，希望讀者能夠直觀瞭解方法本質，盡快掌握SPSSModeler軟件使用，並應用到數據挖掘實踐中。書中所有數據和案例與華信教育資源網上數據資料內容一緻。

作者簡介

薛薇，中國人民大學應用統計科學研究中心副主任

目錄

第1章 數據挖掘和Clementine概述
1.1 數據挖掘的産生背景
1.1.1 海量數據的分析需求催生數據挖掘
1.1.2 應用對理論的挑戰催生數據挖掘
1.2 什麼是數據挖掘
1.2.1 數據挖掘的概念
1.2.2 數據挖掘能做什麼
1.2.3 數據挖掘得到的知識形式
1.2.4 數據挖掘的算法分類
1.3 Clementine軟件概述
1.3.1 Clementine的窗口
1.3.2 數據流的基本管理和執行
1.3.3 數據流的其他管理
1.3.4 從一個示例看Clementine的使用

第2章 Clementine數據的讀入
2.1 變量的類型
2.1.1 從數據挖掘角度看變量類型
2.1.2 從數據存儲角度看變量類型
2.2 讀入數據
2.2.1 讀自由格式的文本文件
2.2.2 讀Excel電子錶格數據
2.2.3 讀SPSS格式文件
2.2.4 讀數據庫文件
2.3 生成實驗方案數據
2.4 閤並數據
2.4.1 數據的縱嚮閤並
2.4.2 數據的橫嚮閤並 44
第3章 Clementine變量的管理
3.1 變量說明
3.1.1 取值範圍和缺失值的說明
3.1.2 變量取值有效性檢查和修正
3.1.3 變量角色的說明
3.2 變量值的重新計算
3.2.1 CLEM錶達式
3.2.2 變量值重新計算示例
3.3 變量類彆值的調整
3.4 生成新變量
3.5 變量值的離散化處理
3.5.1 常用的分箱方法
3.5.2 變量值的離散化處理示例
3.6 生成樣本集分割變量
3.6.1 樣本集分割的意義和常見方法
3.6.2 生成樣本集分割變量的示例

第4章 Clementine樣本的管理
4.1 樣本的排序
4.2 樣本的條件篩選
4.3 樣本的隨機抽樣
4.4 樣本的濃縮處理
4.5 樣本的分類匯總
4.6 樣本的平衡處理
4.7 樣本的其他管理
4.7.1 數據轉置
4.7.2 數據的重新組織

第5章 Clementine數據的基本分析
5.1 數據質量的探索
5.1.1 數據的基本描述與質量探索
5.1.2 離群點和極端值的修正
5.1.3 缺失值的替補
5.1.4 數據質量管理的其他功能
5.2 基本描述分析
5.2.1 計算基本描述統計量
5.2.2 繪製散點圖
5.3 變量分布的探索
5.4 兩分類變量相關性的研究
5.4.1 兩分類變量相關性的圖形分析
5.4.2 兩分類變量相關性的數值分析
5.5 兩總體的均值比較
5.5.1 兩總體均值比較的圖形分析
5.5.2 獨立樣本的均值檢驗
5.5.3 配對樣本的均值檢驗
5.6 變量重要性的分析
5.6.1 變量重要性分析的一般方法
5.6.2 變量重要性分析的應用示例

第6章 分類預測：Clementine的決策樹
6.1 決策樹算法概述
6.1.1 什麼是決策樹
6.1.2 決策樹的幾何理解
6.1.3 決策樹的核心問題
6.2 Clementine的C5.0算法及應用
6.2.1 信息熵和信息增益
6.2.2 C5.0的決策樹生長算法
6.2.3 C5.0的剪枝算法
6.2.4 C5.0的推理規則集
6.2.5 C5.0的基本應用示例
6.2.6 C5.0的損失矩陣和Boosting技術
6.2.7 C5.0的模型評價
6.2.8 C5.0的其他話題：推理規則、交叉驗證和未剪枝的決策樹
6.3 Clementine的分類迴歸樹及應用
6.3.1 分類迴歸樹的生長過程
6.3.2 分類迴歸樹的剪枝過程
6.3.3 損失矩陣對分類樹的影響
6.3.4 分類迴歸樹的基本應用示例
6.3.5 分類迴歸樹的交互建模
6.3.6 分類迴歸樹的模型評價
6.4 Clementine的CHAID算法及應用
6.4.1 CHAID分組變量的預處理和選擇策略
6.4.2 Exhaustive CHAID算法
6.4.3 CHAID的剪枝
6.4.4 CHAID的應用示例
6.5 Clementine的QUEST算法及應用
6.5.1 QUEST算法確定最佳分組變量和分割點的方法
6.5.2 QUEST算法的應用示例
6.6 決策樹算法評估的圖形比較
6.6.1 不同模型的誤差對比
6.6.2 不同模型收益的對比

第7章 分類預測：Clementine的人工神經網絡
7.1 人工神經網絡算法概述
7.1.1 人工神經網絡的概念和種類
7.1.2 人工神經網絡中的節點和意義
7.1.3 人工神經網絡建立的一般步驟
7.2 Clementine的B-P反嚮傳播網絡
7.2.1 感知機模型
7.2.2 B-P反嚮傳播網絡的特點
7.2.3 B-P反嚮傳播算法
7.2.4 B-P反嚮傳播網絡的其他問題
7.3 Clementine的B-P反嚮傳播網絡的應用
7.3.1 基本操作說明
7.3.2 計算結果說明
7.3.3 提高模型預測精度
7.4 Clementine的徑嚮基函數網絡及應用
7.4.1 徑嚮基函數網絡中的隱節點和輸齣節點
7.4.2 徑嚮基函數網絡的學習過程
7.4.3 徑嚮基函數網絡的應用示例

第8章 分類預測：Clementine的統計方法
8.1 Clementine的Logistic迴歸分析及應用
8.1.1 二項Logistic迴歸方程
8.1.2 二項Logistic迴歸方程係數的含義
8.1.3 二項Logistic迴歸方程的檢驗
8.1.4 二項Logistic迴歸分析的應用示例
8.1.5 多項Logistic迴歸分析的應用示例
8.2 Clementine的判彆分析及應用
8.2.1 距離判彆法
8.2.2 Fisher判彆法
8.2.3 貝葉斯判彆法
8.2.4 判彆分析的應用示例

第9章 探索內部結構：Clementine的關聯分析
9.1 簡單關聯規則及其有效性
9.1.1 簡單關聯規則的基本概念
9.1.2 簡單關聯規則的有效性和實用性
9.2 Clementine的Apriori算法及應用
9.2.1 産生頻繁項集
9.2.2 依據頻繁項集産生簡單關聯規則
9.2.3 Apriori算法的應用示例
9.3 Clementine的GRI算法及應用
9.3.1 GRI算法基本思路
9.3.2 GRI算法的具體策略
9.3.3 GRI算法的應用示例
9.4 Clementine的序列關聯及應用
9.4.1 序列關聯中的基本概念
9.4.2 Sequence算法
9.4.3 序列關聯的時間約束
9.4.4 序列關聯分析的應用示例

第10章 探索內部結構：Clementine的聚類分析
10.1 聚類分析的一般問題
10.1.1 聚類分析的提齣
10.1.2 聚類分析的算法
10.2 Clementine的K-Means聚類及應用
10.2.1 K-Means對“親疏程度”的測度
10.2.2 K-Means聚類過程
10.2.3 K-Means聚類的應用示例
10.3 Clementine的兩步聚類及應用
10.3.1 兩步聚類對“親疏程度”的測度
10.3.2 兩步聚類過程
10.3.3 聚類數目的確定
10.3.4 兩步聚類的應用示例
10.4 Clementine的Kohonen網絡聚類及應用
10.4.1 Kohonen網絡的聚類機理
10.4.2 Kohonen網絡的聚類過程
10.4.3 Kohonen網絡聚類的示例
10.5 基於聚類分析的離群點探索及應用
10.5.1 多維空間基於聚類的診斷方法
10.5.2 多維空間基於聚類的診斷方法應用示例
參考文獻

《深入淺齣SPSS Modeler：從理論到實踐的數據挖掘之旅》 本書旨在為您打開數據分析與挖掘的全新視角，係統性地引導您掌握一款功能強大且直觀易用的數據挖掘工具——SPSS Modeler。我們並非專注於某本特定的教材，而是緻力於呈現一個全麵、獨立且具備高度實踐價值的數據挖掘知識體係，讓您無論手持何種參考資料，都能受益其中。 核心理念：數據為王，洞察先行 在信息爆炸的時代，海量數據蘊藏著無限的商業價值與科研機遇。本書的核心理念在於，數據本身並無生命力，唯有通過科學的分析方法和有效的工具，纔能從中提煉齣有價值的洞察，驅動決策，預測未來。SPSS Modeler以其圖形化操作界麵和強大的算法庫，極大地降低瞭數據挖掘的門檻，本書將充分釋放其潛能。 內容導航：從基礎到進階，全麵覆蓋 本書的內容將圍繞數據挖掘的完整生命周期展開，循序漸進，確保您能從零開始，逐步成長為一名熟練的數據挖掘從業者。 第一部分：數據挖掘的基石 數據科學概述： 探討數據科學的核心概念、流程與倫理，讓您理解數據挖掘在整個數據生命周期中的位置。 數據理解與預處理： 這是數據挖掘中最關鍵的一步。我們將詳細介紹如何獲取、探索、清洗和轉換數據，包括處理缺失值、異常值，進行數據格式轉換，以及特徵工程的基礎。您將學習如何通過可視化手段深入理解數據的分布和關係。 統計基礎迴顧（實踐導嚮）： 雖然不直接復述教材內容，但本書會選取數據挖掘中常用的統計概念進行提煉和解釋，例如描述性統計（均值、中位數、標準差等）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）以及相關性分析。我們將側重於這些概念在SPSS Modeler中的實際應用，如何利用工具快速驗證統計假設。 第二部分：SPSS Modeler核心技術精講 SPSS Modeler入門： 詳細介紹SPSS Modeler的界麵布局、常用節點（如輸入、輸齣、轉換、建模節點）及其功能。我們將通過實例演示，讓您快速熟悉軟件的操作邏輯。 數據建模的藝術： 分類模型： 深入講解決策樹（C5.0, CHAID）、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等常用的分類算法。本書將側重於算法的原理（無需數學推導，但需理解其工作機製）、在SPSS Modeler中的實現細節、參數調優以及模型評估指標（如準確率、召迴率、F1值、ROC麯綫）的解讀。 預測模型： 學習綫性迴歸、時序預測等預測模型。理解如何構建預測模型來估計連續變量的值，並掌握模型的可解釋性分析。 聚類模型： 探索K-Means、層次聚類等無監督學習算法，學習如何發現數據中的隱藏群體，並理解聚類結果的意義。 關聯規則挖掘： 介紹Apriori等算法，學習如何從交易數據中發現有趣的商品組閤或行為模式，廣泛應用於推薦係統和市場籃子分析。 高級建模技術： 集成學習： 介紹Bagging、Boosting等集成方法，以及如何在SPSS Modeler中應用它們來提升模型性能。 文本挖掘（入門）： 簡要介紹文本數據處理和分析的基本流程，以及SPSS Modeler在文本分析方麵的初步應用。 第三部分：數據挖掘的應用實踐 案例驅動的學習： 本書將貫穿大量精心設計的實際應用案例，涵蓋商業、金融、營銷、醫療、工業等多個領域。每個案例將遵循“業務問題—數據準備—模型構建—結果解讀—業務價值”的完整流程，讓您在解決真實問題的過程中鞏固所學。 客戶細分與營銷策略製定： 利用聚類分析識彆不同客戶群體，為個性化營銷提供依據。 信用風險評估： 構建分類模型預測貸款違約概率，優化信貸審批流程。 銷售預測與庫存管理： 應用預測模型優化商品銷售預測，減少庫存積壓。 欺詐檢測： 識彆異常交易模式，防範金融風險。 模型部署與評估： 學習如何評估模型的泛化能力，並理解模型在實際業務場景中的應用與部署。 本書的獨特價值： 實踐導嚮： 每一項技術都與實際操作緊密結閤，強調“如何做”以及“為什麼這樣做”。 工具賦能： 聚焦SPSS Modeler這一強大工具，提供詳盡的操作指導和技巧。 獨立成冊： 不依賴任何特定教材，提供一套完整的、自成體係的數據挖掘知識框架。 思維訓練： 培養批判性思維，引導讀者理解模型背後的邏輯，而非僅僅停留在工具操作層麵。 無論您是初次接觸數據挖掘的學生，還是希望提升數據分析技能的職場人士，本書都將是您開啓數據挖掘之旅的理想夥伴。讓我們一起，用SPSS Modeler，發掘數據中蘊藏的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是那份沉甸甸的學術氣息，仿佛空氣中都彌漫著嚴謹的數理邏輯。目錄的結構非常清晰，大體上可以分為兩大部分：基礎統計分析理論和SPSS Modeler的數據挖掘應用。我對教材開篇關於統計學基本概念的闡述充滿瞭期待，尤其是關於描述性統計、推斷性統計以及假設檢驗的部分。我希望作者能用最精煉的語言，結閤生動形象的案例，來講解這些枯燥但又至關重要的理論知識。比如，在講解中心趨勢度量時，僅僅羅列均值、中位數、眾數是遠遠不夠的，更重要的是要闡述它們各自的適用場景以及如何解讀。在推斷性統計方麵，對抽樣分布、置信區間和p值的理解，常常是許多初學者的難點，我希望本書能夠提供一些巧妙的解釋方法，幫助我們擺脫“死記硬背”的模式，真正理解其背後的統計思想。而SPSS Modeler部分，我更是迫不及待地想看到它的應用範例。SPSS Modeler作為一款強大的數據挖掘工具，其功能涵蓋瞭數據預處理、模型構建、模型評估等各個環節。我特彆關注書中在講解數據清洗和特徵工程方麵的內容，因為我知道這是數據挖掘項目中至關重要的一步，直接影響到模型的最終效果。書中是否會介紹一些高級的數據轉換技巧，比如缺失值填充、異常值檢測、變量編碼等？以及如何有效地進行特徵選擇和降維？這些都是我迫切希望從書中獲得的知識。

評分☆☆☆☆☆

對於一本“數據挖掘”的教材，我更關注的是其在解決實際業務問題中的能力。我希望本書的案例能夠貼近實際，並且在講解中不僅僅是“how-to”，更能深入到“why-do”。例如，在講解客戶流失預測時，不僅要展示如何用SPSS Modeler構建模型，更要分析模型結果，找齣導緻客戶流失的關鍵因素，並提齣相應的業務改進建議。對於市場細分，我希望書中能展示如何利用SPSS Modeler進行客戶畫像，並為不同的客戶群體製定差異化的營銷策略。在金融領域，風險評估模型的構建是非常重要的，我希望書中能夠提供一些關於信用評分、欺詐檢測等方麵的案例。總而言之，我希望這本書能夠幫助我理解數據挖掘不僅僅是技術，更是一種解決問題的思維方式。它能夠幫助我們從海量數據中發現有價值的信息，並將其轉化為 actionable insights，最終驅動業務增長。因此，我非常看重書中是否能夠提供一些關於如何將數據挖掘模型轉化為實際業務應用的指導。例如，如何將模型部署到生産環境中？如何進行模型的效果跟蹤和迭代優化？這些都是在實際工作中非常關鍵的環節。

評分☆☆☆☆☆

我對SPSS Modeler這個工具本身就非常好奇，因為它名字裏就帶有“Modeler”這個詞，意味著它在建模方麵肯定有獨到之處。我希望這本書能夠係統地介紹SPSS Modeler的建模流程，包括數據準備、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估以及模型優化等各個階段。我特彆關注書中關於模型選擇的部分，SPSS Modeler提供瞭大量的內置模型，如何根據不同的業務問題和數據特點來選擇最閤適的模型？例如，在分類問題中，是選擇邏輯迴歸、決策樹還是神經網絡？在迴歸問題中，又該如何選擇？書中是否會提供一些模型選擇的指導原則或者決策樹？在模型訓練方麵，如何有效地利用SPSS Modeler來訓練模型，並進行參數調優？我希望書中能夠提供一些實用的技巧和方法，幫助我們提高模型的訓練效率和預測精度。例如，在處理大數據集時，如何進行采樣和並行計算？在模型評估方麵，除瞭常見的評估指標，SPSS Modeler是否還有其他更高級的評估工具？例如，如何進行交叉驗證，如何評估模型的魯棒性？我也希望書中能夠提供一些關於模型解釋性的講解，例如，如何利用SPSS Modeler來解釋模型的預測結果，以便更好地理解模型的內在邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價和齣版信息，雖然不直接體現在內容本身，但卻是我在決定購買前會仔細考量的因素之一。一本高質量的教材，其內容價值往往與其定價相匹配。我希望這本書的定價能夠閤理，讓更多的學生和從業人員能夠負擔得起。同時，我會關注齣版社的聲譽，一些知名的學術齣版社通常在教材的質量控製方麵有更嚴格的把關。例如，排版是否精美，印刷質量是否上乘，這些都會影響到閱讀體驗。我也會在網上搜索一些其他讀者的評價，瞭解他們對這本書的真實反饋。盡管我不能直接看到這些評價，但我會想象，如果一本教材廣受好評，那麼它很可能在內容深度、案例豐富度、語言錶達的清晰度以及實操指導的詳實性等方麵都錶現齣色。如果這本書能夠獲得廣泛的認可，那麼它很可能在學術界和工業界都具有一定的權威性和影響力。我也會思考，在購買這本書之後，我能夠通過它獲得哪些具體的能力提升？它是否能夠幫助我順利通過相關的職業資格考試？或者在實際工作中解決棘手的數據分析問題？這些都是我最終衡量一本書價值的標尺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，初看之下，有一種嚴謹又不失現代感的視覺衝擊力。標題“統計分析教材：SPSS Modeler數據挖掘方法及應用（第2版）”字體清晰，配色沉穩，一眼就能看齣其學術和實用並重的定位。我特彆注意到“第2版”這個字樣，這通常意味著在前一版的基礎上，內容得到瞭更新和完善，這對於一本技術類教材來說至關重要。數據挖掘和SPSS Modeler都是當前信息時代非常有價值的技能，而統計分析又是其中的基石，將這些概念融於一體，並以教材的形式呈現，足見作者的用心。我很好奇，在SPSS Modeler的更新迭代中，第二版具體加入瞭哪些新的功能和優化？例如，是不是涵蓋瞭最新的算法模型，或者在用戶界麵上有瞭更直觀的改進？教材的編排順序也是我關注的重點，是按照從基礎統計理論到復雜數據挖掘模型的邏輯遞進，還是以SPSS Modeler的功能模塊為導嚮進行講解？我期待的是一種循序漸進的學習路徑，能夠幫助我這個非科班齣身的讀者逐步建立起紮實的統計分析和數據挖掘知識體係，最終能夠獨立運用SPSS Modeler解決實際問題。本書的目標讀者群可能非常廣泛，既有統計學專業的學生，也可能有來自其他學科背景需要學習數據分析的從業人員，甚至是對數據科學感興趣的初學者。一本好的教材，應該能夠兼顧不同層次讀者的需求，既提供深入的理論探討，又不乏詳實的操作指導，讓讀者在理解概念的同時，也能快速上手實踐。這本教材的齣版，無疑為我們提供瞭一個學習和掌握這項重要技能的絕佳機會，我很期待通過它來提升自己的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我預估會比較學術化，但同時又會力求清晰易懂。畢竟，它是一本教材，麵嚮的是需要學習和掌握統計分析與數據挖掘方法的讀者。我個人比較喜歡那種在講解理論的同時，會穿插一些小故事或者類比，讓復雜的概念變得生動起來的風格。比如，在講解概率論的基礎概念時，是不是會用擲骰子或者抽撲剋牌的例子？在講解迴歸分析時，是不是會用一個生活化的場景，比如房價與麵積的關係，來引入自變量和因變量的概念？SPSS Modeler的實操部分，我特彆期待書中能夠提供大量的截圖和圖示，一步一步地指導我們完成各項操作。從導入數據、創建流程圖，到運行模型、解釋結果，每一個環節都應該清晰明瞭。我希望書中不僅會給齣標準的流程，還會提示一些常用的快捷鍵或者技巧，讓我們的操作更加高效。同時，對於一些可能遇到的常見錯誤，書中是否會給齣預警和解決方案？比如，在數據預處理過程中，可能會遇到數據格式不兼容、缺失值過多等問題，如何有效地解決這些問題？書中關於模型調優的部分，我更是充滿好奇。SPSS Modeler提供瞭豐富的參數設置選項，如何根據實際情況調整這些參數，以達到最佳的模型效果？我希望書中能夠提供一些通用的調優策略和技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“應用”二字，無疑是吸引我的一個重要關鍵詞。我更傾嚮於學習那些能夠直接應用於實際工作中的知識和技能，而不是純粹的理論堆砌。因此，我非常期待本書在SPSS Modeler的應用方麵能夠提供豐富的案例。這些案例最好能夠覆蓋不同行業和不同業務場景，例如，在零售行業中如何利用SPSS Modeler進行客戶細分和精準營銷？在金融行業中，如何利用它來構建信用風險評估模型？在製造業中，又如何通過數據挖掘來優化生産流程和預測設備故障？我希望書中提供的案例能夠詳細地介紹整個數據挖掘項目的流程，包括數據的獲取、數據的理解、數據的準備、模型的建立、模型的評估以及模型的部署等各個環節。對於每個環節，都需要清晰地闡述所使用的SPSS Modeler工具和技術，以及最終取得的效果。此外，我希望書中不僅僅是展示如何使用SPSS Modeler來解決問題，還能引導讀者思考“為什麼”這樣做。例如，為什麼選擇這種算法而不是另一種？為什麼采用這種數據預處理方法？通過這種深度的思考，纔能真正掌握數據挖掘的精髓，而不是僅僅停留在工具的使用層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“統計分析教材”定位，說明瞭其在理論深度上會有一定的要求。我一直認為，紮實的理論基礎是進行有效數據分析的前提。因此，我希望在SPSS Modeler的應用之外，本書也能在統計學理論方麵有所建樹。尤其是在與SPSS Modeler功能緊密相關的統計方法上，例如迴歸分析、方差分析、因子分析、聚類分析等，我希望本書能夠提供比一般入門書籍更深入的講解。不僅要介紹其基本原理，更要闡述其在SPSS Modeler中的具體應用。例如，在進行綫性迴歸分析時，除瞭講解模型構建，還要深入探討模型的假設檢驗、殘差分析以及多重共綫性等問題，並且說明在SPSS Modeler中如何進行這些分析並解讀結果。對於方差分析，我希望書中能詳細講解單因素和多因素方差分析的原理和應用，以及如何利用SPSS Modeler進行多重比較。而對於因子分析和聚類分析，我更是希望能有詳細的原理講解和SPSS Modeler操作指導，幫助我理解這些降維和分組的技術。我也希望書中能夠包含一些關於數據可視化技術的講解，因為清晰有效的數據可視化能夠極大地幫助我們理解數據和展示分析結果。SPSS Modeler在數據可視化方麵有哪些強大的功能，本書是否會加以介紹？

評分☆☆☆☆☆

“第2版”這個字樣，讓我對本書的內容更新和技術前沿性充滿瞭期待。數據挖掘和SPSS Modeler本身都是一個快速發展的領域，新的算法、新的技術層齣不窮。我希望第二版能夠體現齣這種與時俱進的精神。例如，是否引入瞭關於深度學習、文本挖掘、時序數據分析等方麵的最新技術？SPSS Modeler在這些方麵是否有相應的支持和應用案例？我特彆關注書中關於大數據處理和分布式計算的介紹。隨著數據量的不斷增長，傳統的數據處理方式已經顯得力不從心，我希望書中能夠介紹如何利用SPSS Modeler來處理大規模數據集，以及是否支持與Hadoop、Spark等大數據平颱的集成。此外，在模型評估和模型解釋性方麵，我希望第二版能夠提供更深入的講解，例如，是否介紹瞭最新的模型評估指標和解釋性技術（如SHAP值，LIME等）？這些技術能夠幫助我們更全麵地理解模型的性能和決策過程，對於模型的可靠性和可信度至關重要。我更希望的是，這本書能夠成為一本“活”的教材，它不僅能夠教授我們現有的知識，還能引導我們去探索未來的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是其內容的廣度與深度都相當可觀。在數據挖掘方法方麵，我特彆關注書中對各種經典算法的講解。從決策樹、支持嚮量機到神經網絡、聚類分析，再到關聯規則挖掘，這些都是數據挖掘領域的核心技術。我希望本書能夠詳細介紹每種算法的原理，並給齣SPSS Modeler中對應的實現步驟。例如，在講解決策樹算法時，是不是會涉及到ID3、C4.5、CART等不同算法的比較，以及如何選擇閤適的剪枝策略？對於支持嚮量機，是否會深入剖析核函數的選擇對模型性能的影響？以及如何進行參數調優？而聚類分析，我尤其希望書中能講解K-means、層次聚類等不同方法的優劣勢，以及在SPSS Modeler中如何選擇閤適的簇數量。此外，書中關於模型評估的部分也至關重要。混淆矩陣、準確率、召迴率、F1值、ROC麯綫等評估指標，在SPSS Modeler中是如何計算和解讀的？我希望通過本書的學習，能夠掌握如何客觀地評價一個模型的性能，並選擇最適閤實際應用場景的模型。數據挖掘的應用方麵，我期待書中能提供一些跨領域的案例研究，例如在市場營銷、金融風控、醫療健康等方麵的應用。這些案例不僅能夠加深我們對數據挖掘方法的理解，更能啓發我們在自己的工作中如何運用這些技術來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

書還可以，例子使用的軟件版本較低，是英文的，如果是中文版的就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，紙質太差

評分☆☆☆☆☆

很好的書。物流速度很快

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好

評分☆☆☆☆☆

好書，學校的教材，買來提前看的，還行

評分☆☆☆☆☆

學學習習。。。。？？？？？

評分☆☆☆☆☆

這本書太實用瞭 每個操作步驟都很詳細

評分☆☆☆☆☆

很好 書是正版

評分☆☆☆☆☆

書不錯，很實用且通俗易懂