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SPSS Modeler数据挖掘方法与应用_网盘下载85.25M

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简介：
《SPSS Modeler数据挖掘方法与应用》是一本关于使用IBM SPSS Modeler进行数据分析和预测建模的技术书籍，内容涵盖多种实用的数据挖掘技术及案例分析。文件大小为85.25MB。 《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》一书的主要特点包括： 1. 按照数据挖掘过程介绍SPSS Modeler软件。 2. 结合数据挖掘方法、软件操作以及案例分析进行讲解，使读者能够更好地理解和掌握相关知识。 3. 数据挖掘理论的解释通俗易懂，并且详细说明了各种操作步骤。 本书的主要内容如下： 1. 数据挖掘和SPSS Modeler的基本概念介绍 2. 如何使用SPSS Modeler读入数据 3. SPSS Modeler中变量管理的方法与技巧 4. 用SPSS Modeler进行样本的管理和分析 5. 运用SPSS Modeler对原始数据执行基本的数据分析任务。 6. 利用决策树技术在SPSS Modeler上实现分类预测功能； 7. 应用人造神经网络模型，使用SPSS Modeler完成更复杂的分类预测工作； 8. 通过统计方法进行分类预测的实践指导 9. 使用关联规则发现数据中的内部结构关系 10. 利用聚类分析技术在SPSS Modeler中探索不同类别之间的相似性。

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  • SPSS Modeler数据挖掘方法与应用_网盘下载85.25M
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    《SPSS Modeler数据挖掘方法与应用》是一本关于使用IBM SPSS Modeler进行数据分析和预测建模的技术书籍，内容涵盖多种实用的数据挖掘技术及案例分析。文件大小为85.25MB。 《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》一书的主要特点包括： 1. 按照数据挖掘过程介绍SPSS Modeler软件。 2. 结合数据挖掘方法、软件操作以及案例分析进行讲解，使读者能够更好地理解和掌握相关知识。 3. 数据挖掘理论的解释通俗易懂，并且详细说明了各种操作步骤。 本书的主要内容如下： 1. 数据挖掘和SPSS Modeler的基本概念介绍 2. 如何使用SPSS Modeler读入数据 3. SPSS Modeler中变量管理的方法与技巧 4. 用SPSS Modeler进行样本的管理和分析 5. 运用SPSS Modeler对原始数据执行基本的数据分析任务。 6. 利用决策树技术在SPSS Modeler上实现分类预测功能； 7. 应用人造神经网络模型，使用SPSS Modeler完成更复杂的分类预测工作； 8. 通过统计方法进行分类预测的实践指导 9. 使用关联规则发现数据中的内部结构关系 10. 利用聚类分析技术在SPSS Modeler中探索不同类别之间的相似性。
     
  • SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用
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    《SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用》一书深入浅出地讲解了如何利用SPSS Modeler进行数据预处理、模式识别及预测建模等技术，适用于数据分析人员和统计学爱好者。 SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用
     
  • 基于SPSS Modeler的数据挖掘与分析_网盘链接下载108.40M
    优质
    本资源提供基于SPSS Modeler的数据挖掘与分析课程的网盘下载，大小为108.40MB。包含数据处理、模型建立及预测等核心内容，适合数据分析初学者和进阶用户学习使用。 本段落基于SPSS Modeler的数据挖掘与数据分析技术进行讲解，并从三个方面展开：首先是软件操作层面的实践指导，帮助使用者快速掌握使用方法及处理步骤；其次是结果分析层面的教学，通过案例演示使用户理解输出结果并得出正确的结论；最后是理论方法层面的学习，提升算法应用和数据解析能力。具体内容包括： 1. 数据挖掘与SPSS Modeler的基本介绍 2. SPSS Modeler中的数据导入和整合技术 3. 使用SPSS Modeler进行数据分析的理解阶段 4. 利用SPSS Modeler的数据准备过程 5. 基础分析在Modeler上的应用实例 6. 如何利用Modeler实现数据精简操作 7. 分类预测：决策树模型的应用实践（使用SPSS Modeler） 8. 分类预测：人工神经网络的运用详解（基于SPSS Modeler） 9. 支持向量机在分类任务中的应用案例分析（通过Modeler平台完成） 10. 贝叶斯网络用于分类问题解决的方法介绍 11. 利用聚类技术探索数据内部结构：以SPSS Modeler为例的实例分享 12. 关联规则学习与发现：基于模型器进行关联性挖掘的策略和技巧
     
  • [电子课件] SPSS Modeler 数据挖掘方法与应用（第2版）.7z
    优质
    本资料为《SPSS Modeler数据挖掘方法与应用（第2版）》配套电子课件，涵盖数据挖掘技术、模型构建及实际应用案例解析。 电子课件：SPSS Modeler数据挖掘方法及应用（第2版）.7z
     
  • 《SPSS Modeler》数据挖掘方法与应用（第3版）第二部分第14单元实验报告
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    本实验报告为《SPSS Modeler》数据挖掘方法与应用（第3版）第二部分第14单元的学习成果总结，深入探讨了数据预处理、模型构建及评估技术。 《SPSS Modeler》是IBM公司推出的一款强大且广泛应用于商业智能领域的数据挖掘工具。本实验报告主要基于《SPSS Modeler》的第三版，由薛薇编著，并由电子工业出版社出版，旨在深入讲解数据挖掘的方法并提供实际操作案例。 在进行数据挖掘时，《SPSS Modeler》扮演着至关重要的角色。它通过直观的图形用户界面（GUI），使得不具备编程背景的用户也能轻松完成从数据预处理、特征选择到建模和模型评估等一系列复杂的数据挖掘流程。本实验报告中的2-14单元可能涵盖了以下关键知识点： 1. **数据预处理**：这是数据挖掘的基础，包括清理缺失值、异常值和重复值；转换数值（如标准化、归一化）；以及集成不同来源的数据等步骤。SPSS Modeler提供了多种工具来完成这些任务，例如“数据源”节点用于导入数据，“字段选择”节点用于筛选变量，“数据转换”节点支持对数值的计算及变换。 2. **特征工程**：通过创建新的或改进现有特征以提高模型性能。“衍生”节点允许用户根据函数运算或逻辑判断来生成新预测变量，从而增强模型效果。 3. **模型构建**：SPSS Modeler提供多种数据挖掘技术的支持，如分类（决策树、随机森林、支持向量机等）、回归分析、聚类及关联规则发现。每种方法都有其特定的应用场景和优缺点，用户可根据需求选择合适的建模方式。 4. **流图设计**：SPSS Modeler的核心是通过拖拽不同的节点来构建数据处理流程的“流图”。一个典型的流程可能包括从导入原始数据到模型评估与结果输出等多个环节。 5. **模型评估与优化**：“交叉验证”节点用于评价模型的泛化能力，而使用“网格搜索”或“提升迭代”的方法可以进一步调整参数以提高性能。 6. **结果可视化**：SPSS Modeler提供了丰富的图表和报告功能来帮助用户直观理解分析成果。例如混淆矩阵、ROC曲线以及变量重要性等都是常见的展示形式。 7. **实时部署**：除了实验环境外，训练完成的模型还可以被部署到生产环境中进行数据的即时处理与分析。 本实验报告中的2-14单元可能深入探讨了上述一个或多个方面，并通过具体实例来讲解《SPSS Modeler》的实际应用技巧。这不仅有助于读者掌握理论知识，还能增强实际操作能力以提升整体的数据挖掘技能水平。
     
  • SPSS Modeler软件下载
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    SPSS Modeler是一款强大的数据挖掘和预测分析工具，提供多种算法和模型构建方法，帮助企业进行数据分析与决策。 SPSS Modeler 是一款专注于构建分析与预测模型的工具，它不仅具备数据预处理、数据探索、模型设计、展示及评估等一系列建模能力，还注重用户界面友好性和操作流程标准化的要求，并且具有开放性以及面向业务的特点。
     
  • 利用SPSS Modeler进行电商重购买家特征的数据挖掘与分析
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    本研究运用SPSS Modeler工具深入分析电商平台中消费者的购物行为数据，聚焦于识别和理解高价值顾客的重购模式及特征。通过复杂的数据挖掘技术，我们能够精准地描绘出那些更有可能进行重复购买的消费者画像，并据此为企业提供定制化的营销策略建议。这项工作不仅有助于增强客户忠诚度，还为电商企业优化资源分配、提高用户转化率提供了科学依据。 电商重购源数据.zip
     
  • SPSS数据集的数据挖掘
    优质
    本简介聚焦于使用SPSS软件进行数据挖掘的技术与方法，涵盖数据预处理、模式识别及结果解释等环节，旨在帮助用户深入探索和分析复杂数据集。 在数据挖掘中，很多数据集都是在外文网站上才能找到。现在我提供一个中文的、较为简单的多重线性回归数据集。
     
  • IBM SPSS数据挖掘与分析实战案例精华_含案例光盘
    优质
    本书精选了大量实用的数据挖掘与分析案例，结合SPSS软件操作详解，配套案例光盘便于学习实践。适合数据分析从业者和研究者参考使用。 IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 案例光盘 这本书包含了丰富的IBM SPSS软件在数据统计分析领域的实际应用案例和技术细节解析，帮助读者深入理解如何运用SPSS进行复杂的数据处理、模型构建以及结果解读等操作。 请注意标题中提到的“案例光盘”，它通常会随书提供额外的学习资源和实践资料。
     
  • 数据挖掘技术与应用探究
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    《数据挖掘技术与应用探究》一书深入探讨了数据挖掘的核心理论、关键技术及其在商业智能、医疗健康等领域的实际应用案例。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息与知识的技术手段，在大数据分析领域占据重要地位。其核心在于通过自动化技术从数据库、仓库或其它存储系统中的海量数据里发现有意义的模式、规则及趋势，这些发现对业务决策、市场研究和风险管理等领域具有重大意义。 数据仓库是支持这一过程的关键基础设施之一，它是专门设计用于辅助决策制定的一系列集成化且持久化的数据集合。通常情况下，从多个不同的源系统中提取、转换并加载进来的大量数据会被整合到一个统一的视图下以供分析使用。联机分析处理（OLAP）技术与此紧密相连，帮助用户快速多角度地理解复杂的数据结构，从而做出更合理的商业决策。 整个数据挖掘流程大致可以分为以下步骤： 1. 数据清理：去除错误、不一致和噪声等不良因素。 2. 数据集成：将来自不同来源的信息合并在一起消除矛盾之处。 3. 数据选择：依据分析目标挑选相关子集进行深入研究。 4. 实施数据挖掘工作，应用特定算法寻找模式规律。 5. 评估所发现的模型或规则的有效性和重要性。 6. 将获得的知识转化为易于理解的形式如报告图表等。 具体而言，数据挖掘的功能和分类包括但不限于： 1. 分类：预测未知实例所属类别； 2. 回归分析：预测连续变量值大小； 3. 聚类分析：根据相似度将对象分组； 4. 关联规则发现：揭示项目间频繁出现的模式关系； 5. 序列挖掘任务：识别时间序列中的重要事件或趋势； 6. 异常检测技术：区分正常行为和异常情况。 数据挖掘的应用范围十分广泛，涵盖市场分析、风险管理、欺诈预防等众多领域。例如，在金融行业可以用于预测客户信用风险；在医疗健康方面可用于疾病诊断与治疗方案优化；在网络营销中则有助于提高广告投放效率等等。 一般而言，一个完整的数据挖掘系统会包括知识库、图形用户界面以及模式评估模块等功能组件，并且能够连接到数据库或仓库进行操作。通过该平台使用者可以轻松地对原始资料进行预处理和综合分析并通过可视化工具展示最终结果。 总之，随着信息量日益膨胀的趋势下，如何有效地利用这些海量数据变得越来越重要。而作为现代信息技术的重要组成部分之一，数据挖掘技术正发挥着不可替代的作用，在推动企业决策和发展方面扮演着核心角色。未来这一领域的发展潜力巨大，将更加深入地参与到智能化的业务流程中去。