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通过SPSS Modeler对电商重购买家特征进行数据源的挖掘。

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简介：
该文件包含电商重购源数据，以压缩文件形式提供。

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  • 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 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
  • SPSS Modeler在超市商品购买关联分析中的应用数据源
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    本篇介绍如何运用SPSS Modeler进行超市内商品间的购买关联性分析，通过挖掘顾客购买行为模式，帮助企业优化货架布局及营销策略。 某日顾客商品购买明细.sav
  • 银行市场营销中的数据挖掘：通过代码预测客户对定期存款的购买行为
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    本研究探讨了运用数据挖掘技术于银行业营销领域，尤其关注如何利用编程手段分析和预测客户的定期存款购买倾向。 针对UCI银行市场营销数据构建分类模型的全部代码包含非常详细的注释。这些数据与葡萄牙银行机构的直销活动有关，营销活动基于电话呼叫进行，并且通常需要对同一客户多次联系以确定是否订阅了产品（即银行定期存款）。有两个数据集：1）bank-full.csv 包含所有示例并按日期排序（从2008年5月到2010年11月）。 2）bank.csv 包含约10%的样本，是从 bank-full.csv 中随机抽取的。提供较小的数据集以测试计算要求较高的机器学习算法（例如支持向量机SVM）。分类目标是预测客户是否会订阅定期存款（变量y）。这些数据在论文《使用数据挖掘进行银行直销：CRISP-DM方法的应用》中进行了描述和分析，该文由S. Moro, R. Laureano 和 P. Cortez 撰写，并收录于EUROSIS出版的欧洲模拟与建模会议 - ESM2011论文集中。
  • 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。
  • 京东购买数据集的数据挖掘与分析
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    本项目基于京东平台的真实购买数据，运用数据挖掘技术进行深入分析，旨在探索消费者行为模式和商品销售趋势，为商家提供决策支持。 学习数据挖掘时，可以使用京东购买数据集作为练习材料。首先读入数据集，并打印出前3行的数据。接下来查看数据集中各个变量的数据类型及缺失值情况。
  • [电子课件] SPSS Modeler 数据挖掘方法与应用（第2版）.7z
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    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数据集的数据挖掘
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    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。
  • 通过数据挖掘进行客户流失分析
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    本项目运用先进的数据挖掘技术深入分析客户行为模式，识别潜在的流失风险因素，旨在为企业提供有效的客户保留策略建议。 数据挖掘技术是当前数据分析领域中最强大的工具之一，在数据仓库应用方面尤为突出。它通过建立数学模型来分析已有的数据，并从中找出隐含的业务规则，已在多个行业中得到成功应用。其主要应用于客户关系管理、欺诈检测、客户流失预测、消费模式研究以及市场推广策略分析等领域。
  • Python数据挖掘与特征抽取
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    《Python数据挖掘与特征抽取》一书专注于利用Python进行高效的数据处理和分析，涵盖从基础到高级的数据挖掘技术以及如何使用Python提取关键特征。适合数据分析爱好者及专业人士阅读学习。 【Python数据分析与特征提取】是数据科学领域中的关键步骤，主要涵盖了对数据的理解、预处理、特征工程及模型构建等方面的内容。 1. **数据探索与可视化**： 数据探索是理解数据集的基础，它包括查看基本统计特性、描述性统计量和分布情况。通过使用图表（如直方图、散点图等），可以直观地了解数据并发现潜在模式和关系。在处理泰坦尼克号的数据时，可以通过分析乘客的年龄、性别及票价等因素来寻找可能影响生存率的因素。 2. **缺失值处理**： 缺失值是实际数据集中常见的问题之一。解决方法包括删除含有缺失值的数据行或填充这些空缺（可以使用平均数、中位数等统计量，或者基于其他特征进行预测）。在泰坦尼克号数据集里，年龄和舱位信息可能存在缺失情况，需要采用合适的方法来进行处理。 3. **特征工程**： 特征工程是构建有效模型的重要步骤。这一步骤包括选择合适的特征、转换现有属性以及创建新的有用特征等操作。例如，在乘客性别转化为二进制变量或者根据年龄划分区间等方面进行调整，并考虑家庭规模或社会经济地位等因素对生存率的影响。 4. **特征选择**： 特征选择旨在简化模型结构，提高其可解释性并优化预测效果。常用的策略有过滤式（基于统计测试）、包裹式（例如递归特征消除）和嵌入式方法等。在泰坦尼克号问题中，可能需要通过比较不同属性对模型性能的影响来决定保留哪些变量。 5. **逻辑回归**： 作为一种广泛使用的分类算法，逻辑回归特别适用于解决二元分类任务。它利用Sigmoid函数将线性组合后的特征值转换成0到1之间的概率估计乘客的生存几率。 6. **评估与优化模型性能**： 利用训练集和测试集来分割数据，并通过准确率、精确度、召回率等指标评价模型表现，同时借助学习曲线或验证曲线诊断过拟合或欠拟合问题并调整参数设置。此外还可以使用交叉验证技术提高预测结果的稳定性。 7. **超参数调优**： 超参数调节是根据不同的非学习性参数组合来改善算法性能的过程，常用的方法包括网格搜索、随机搜索及贝叶斯优化等策略以寻找最佳配置方案。 8. **数据预处理**： 数据预处理环节涉及标准化、归一化以及编码分类变量等工作内容，确保所有输入在模型中均能一致地被使用。Python提供了强大的工具支持如pandas用于操作表格型数据集；numpy库进行高效的数值计算等，并且sklearn可以提供丰富的机器学习算法和预处理功能。 通过上述步骤逐步深入实践，从构建基线模型开始到不断优化特征工程提升预测能力，在这一过程中既需要掌握技术方法也需具备解决问题的创新思维。